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本篇内容介绍了“SQL 面试的技巧和陷阱有哪些”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让丸趣 TV 小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
提问
要拿下一场 SQL 面试，最重要的在于尽可能多地提问，以确保自己掌握了给定任务和数据样本的所有细节。理解这些需求有助于节省迭代问题的时间，也有助于更好地处理边缘情况。
许多应聘者会在没有深入理解 SQL 问题或数据集之前，直接开始解决问题。在笔者指出解决方案中的问题之后，他们不得不反复修改查询，在迭代上浪费了大量时间，甚至到最后都没找到正确的解决方案。
笔者的建议是将 SQL 面试视为在与业务合作伙伴一起工作，保持这种心态，面试者就会在提供解决方案之前努力收集数据请求的所有需求。
示例
从下表中找出薪资最高的三位职员。
样本：职员薪资表
面试者应该让面试官仔细阐述“前三名”的概念 mdash; mdash; 结果中必须只有三名职员吗? 对于并列的处理有何要求? 此外，面试者应仔细查看示例职员的数据 mdash; mdash; 薪资字段的数据类型是什么? 需要在计算之前清除数据吗?
何种连接
在 SQL 中，连接经常用于组合来自多个表的信息。共有四种不同类型的连接, 但是在大多数情况下，我们只使用自然连接、左连接和全连接，因为右连接并不直观，而且使用左连接很容易重写。在 SQL 面试中，面试者需要根据给定问题的特定要求，选择正确的连接。
示例
找出每位学生上课的总节数。(已知学生证、姓名和上课次数。)
样本：学生名单和课程数据表
可以注意到，并非所有出现在课程数据表中的学生都存在于学生名单中，这可能是因为这些学生已经毕业 (这在事务数据库中非常典型，数据不活跃时就会被删除)。在了解清楚面试官是否希望将不活跃的学生包括在内之后，可以根据情况使用左连接和自然连接两种方式来合并表格。
WITHclass_count AS ( SELECT student_id, COUNT(*) ASnum_of_class FROM class_history GROUP BY student_id ) SELECT c.student_id, s.student_name, c.num_of_class FROM class_count c -- CASE 1: include only active students JOIN student s ON c.student_id = s.student_id-- CASE 2: include all students -- LEFT JOIN student s ON c.student_id = s.student_idGROUP BY
GROUP BY 是 SQL 中最基本的函数，广泛用于数据聚合。如果在一个 SQL 问题中出现了 sum、average、minimum 或 maximum 等关键字，则极有可能应该在查询中使用 GROUP BY。一个常见的陷阱是，在用 GROUP BY 过滤数据时将 WHERE 和 HAVING 混淆 mdash; mdash; 许多人都犯过这个错误。
示例
计算每个学生每学年的必修课平均绩点，并找出每学期中绩点 3.5 的学生。
样本：GPA 数据表
在计算 GPA 时只考虑必修课，因此需要使用 WHERE is_required = TRUE 来排除选修课。需要计算每个学生每学年的平均绩点，因此需要用 GROUP BY 命令按 student_id 和 school_year 两列来进行分组，并取 gpa 的平均值。最后，只保留平均 GPA 高于 3.5 的行，这可以通过 HAVING 实现。再将以上所得进行结合：
SELECT student_id, school_year, AVG(gpa) AS avg_gpa FROM gpa_history WHERE is_required = TRUE GROUP BY student_id, school_year HAVING AVG(gpa) = 3.5记住，无论何时在查询中使用 GROUP BY，都只能选择要分组的列，然后进行聚合，因为其他列中的行级信息已被丢弃。
可能有人想知道 WHERE 和 HAVING 之间有什么区别，或者想知道为什么不直接用 avg_gpa = 3.5，而是指定函数。下一节将会给出详细解释。
SQL 查询语句执行顺序
在写 SQL 查询时，大多数人是按照自上而下的顺序，但他们可能并不知道 SELECT 是 SQL 引擎最后执行的函数之一。以下是 SQL 查询的执行顺序：
鸿蒙官方战略合作共建——HarmonyOS 技术社区
FROM, JOIN
WHERE
GROUP BY
HAVING
SELECT
DISTINCT
ORDER BY
LIMIT, OFFSET
回头再看前面的示例。因为需要在计算平均绩点之前过滤掉选修课，所以可以用 WHERE is_required = TRUE 来代替 HAVING，因为 WHERE 在 GROUP BY 和 HAVING 之前执行。不用 HAVINGavg_gpa = 3.5 的原因是 avg_gpa 被定义为 SELECT 的一部分，所以不能在 SELECT 之前执行的步骤中引用。
图源：unsplash
笔者建议在编写查询时按照执行顺序编写，这在编写复杂查询时非常有用。
窗口函数
窗口函数也经常出现在 SQL 面试中。五种常见的窗口函数如下：
RANK /DENSE_RANK /ROW_NUMBER：通过对特定列排序，为每行分配一个秩。如果给定了任何分区列，则行将在其所属的分区组中排列。
LAG /LEAD：根据指定的顺序和分区组从前一行或后一行检索列值。
在 SQL 面试中，面试者必须知道排名函数之间的差异，以及何时使用 LAG/LEAD。
示例
找出每个部门中薪资最高的 3 名职员。
样本：职员薪资表 2
当 SQL 问题要求找出“前 N 名”时，可以使用 ORDER BY 或 ranking 函数来回答。但以上示例要求计算“每个 Y 中的前 N 个 X”，这代表着面试者应该使用排 ranking 函数，因为需要对每个分区组中的行进行排列。
下面的查询能准确找到 3 名薪资最高的职员，不考虑并列：
WITH TAS ( SELECT *, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BYdepartment_id ORDER BY employee_salary DESC) AS rank_in_dep FROM employee_salary) SELECT * FROM T WHERE rank_in_dep = 3-- Note: When using ROW_NUMBER, each row will have aunique rank number and ranks for tied records are assigned randomly. Forexmaple, Rimsha and Tiah may be rank 2 or 3 in different query runs.另外，根据面试官对并列情况处理的要求，面试者也可选择不同的 ranking 函数。再次提醒大家，细节很重要!
ROW_NUMBER、RANK 和 DENSE_RANK 三种函数的对比。
重复项
SQL 面试中的另一个常见陷阱是忽略重复项。尽管有些列在示例数据中似乎具有不同的值，但面试者还是应该考虑所有可能的情况，就像在处理真实的数据集一样。例如，在上例的员工薪资表中，不同职员可能出现同名情况。
想要避免重复项引起的潜在问题，一个简单的方法是始终使用 ID 列来标识不同的记录，避免重复。
示例
根据职员薪资表，找出所有部门每个职员的总工资。
正确的解决方案是按 employee_id 来分组，使用 SUM(employee_salary) 来计算总薪资。如果需要员工姓名，可在末尾加入职员表格来检索职员的姓名信息。
用 employee_name 来分组是错误的。
NULL
在 SQL 中，任何谓词都可能产生以下三个值之一：true、false 和 NULL。NULL 这一关键词用于指代未知或空缺数据。处理 NULL 可能会非常棘手。在 SQL 面试中，面试官会特别注意面试者在解决过程中是否处理了 NULL。在一些情况下，很明显某列数据不能为空值 (例如 ID 列)，但大多数其他的列很可能会出现 NULL。
笔者建议面试者确认示例数据中的关键列是否可以为空值，如果可以，则可以使用 IS (NOT) NULL、IFNULL 和 COALESCE 等函数来覆盖这些边缘情况。
沟通
另外很重要的一点在于 mdash; mdash; 在面试过程中保证流畅的沟通。
在笔者面试过的求职者中的很多人，除非真的有问题，否则几乎不说话。如果他们能在最后给出完美的解决方案，那倒也没什么大问题，但在技术面试中保持与面试者的沟通通常会有所助益。例如，面试者可以谈论自己对问题和数据的理解、自己是如何计划解决问题的、使用这个函数而不是另外一个的原因、或者正在考虑的边缘情况。
“SQL 面试的技巧和陷阱有哪些”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注丸趣 TV 网站，丸趣 TV 小编将为大家输出更多高质量的实用文章！
