SQL是用于数据分析和数据处理的最重要的编程语言之一，因此考察关于SQL的题目始终是数据科学相关工作（如数据分析师，数据科学家和数据工程师）的面试过程中最重要的一部分。

SQL相关的面试的目的是评估候选人的技术能力和解决问题的能力。因此，重要的不仅仅是要根据样本数据编写出正确的query，还要像对待真实数据库一样考虑到各种情况和极端案例。

我曾协助设计和参与了针对数据科学候选人的SQL面试问题，并为许多大型技术型公司和我自己的创业公司进行过许多SQL面试。在这篇文章中，我将解释SQL面试问题中常见的模式，并提供如何在SQL Query中巧妙处理它们的方法。

提出问题

想要成功完成SQL面试，最重要的是要通过询问尽可能多的问题，来获得有关任务和数据样本的所有详细信息。理解最终需求可以节省你以后重复问题的时间，并使你能够很好地处理极端案例。

许多候选人往往在不了解SQL问题或数据集的情况下，就直接开始寻找解决方案。后来在我指出了他们答案中的问题之后，他们又不得不反复修改他们的queries。最后，他们在重复中浪费了很多面试时间，甚至可能最后都没有找到正确的解决方案。

我建议把SQL面试视作你正在与一个业务合作伙伴一起工作。在提供解决方案之前，你需要收集到所有对数据请求的相关要求。

查找到薪水最高的前3名员工。

你应该要求面试官解释“前三名”的具体意思。我应该在结果中只包括那3名员工吗？你想要我如何处理薪资出现相同的情况？此外，仔细查看样本员工数据， 薪水列的数据类型是什么？在计算之前，我是否需要清理数据？

哪种Join

在SQL中，JOIN通常用于合并来自多个表里的信息。有四种不同类型的JOIN，但是在大多数情况下，我们只会使用INNER，LEFT和FULL JOIN，因为RIGHT JOIN不是很直观，而且可以使用LEFT JOIN代替写出。在SQL面试中，你需要根据指定问题的特定要求来选择要使用的JOIN。

找到每个学生参加的课程总数。（显示学生id，姓名和上课的数量。）

你可能已经注意到，并不是所有出现在class_history表中的学生都出现在了student表中，可能是因为这些学生已不是在册学生。（这实际上是在事务型数据库中非常典型的案例，因为记录通常会在不活跃时被删除。）根据面试官是否希望结果中出现不活跃的学生，我们需要使用LEFT JOIN或INNER JOIN来组合两个表：

WITH class_count AS (
     SELECT student_id, COUNT(*) AS num_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_id

Group By

GROUP BY是SQL中最重要的功能，因为它广泛用于各种数据聚合。如果在SQL问题中看到例如求和，平均值，最小值或最大值之类的关键字，则表明你可能会在query中使用到GROUP BY。一个常见的错误是在过滤数据和使用GROUP BY时，混淆了WHERE和HAVING的用法 — 我已经看到很多人犯了这个错误。

计算每个学生在每个学年的平均要求GPA，并找到每个学期符合Dean’s List（GPA≥3.5）资格的学生。

由于我们在GPA计算中只考虑必修课程，因此需要使用WHERE is_required = TRUE来排除选修课程。我们需要每位学生每年的平均GPA，因此我们要GROUP BY student_id列和school_year列，并取gpa列的平均值。最后，我们仅保留平均GPA高于3.5的学生行，这里可以使用HAVING来实现。让我们将所有内容放在一起：

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

请记住，每当在query中使用GROUP BY时，你就只能选择Group By列和聚合列，因为其他列中的行级信息已被舍弃了。

有些人可能想知道WHERE和HAVING之间有什么区别，或者为什么我们不直接写HAVING avg_gpa> = 3.5而是写了一堆指定函数。我将在下一节中详细解释。

SQL Query的执行顺序

大多数人都从SELECT开始，从上到下编写SQL Query，但是你知道SELECT是SQL引擎执行的最后一个函数之一吗？以下是SQL Query的执行顺序：

1. FROM, JOIN
2. WHERE
3. GROUP BY
4. HAVING
5. SELECT
6. DISTINCT
7. ORDER BY
8. LIMIT, OFFSET

再看看前面的那个例子。因为我们想在计算平均GPA之前过滤掉选修课程，所以我使用WHERE is_required = TRUE而不是HAVING，因为WHERE会在GROUP BY和HAVING之前执行。我不能写HAVING avg_gpa >= 3.5的原因是，avg_gpa被放在了SELECT的那一部分，因此无法在SELECT前执行的步骤中使用它。

我建议在编写Query时遵循执行顺序，这在你编写复杂query时会很有帮助。

Window函数

Window函数也经常出现在SQL面试中。一共有五种常见的Window函数：

• RANK / DENSE_RANK / ROW_NUMBER：这些是通过排序某些特定的列，为每一行分配一个等级。如果给出了一个用来分区 的列，那么行就会在其所属的组中排列。
• LAG / LEAD：它根据指定的顺序和组，从前一行或后一行检索该列的值。

在SQL面试中，重要的是要了解rank函数之间的差异，并知道在什么时候使用LAG / LEAD。

查找每个部门中薪水最高的前3名员工。

当一个SQL问题要求找到“ TOP N”时，我们可以使用ORDER BY或rank函数来回答该问题。但是，在此示例中，它要求计算“每个Y中的TOP N X”，这强烈提示了我们应该使用rank函数，因为我们需要对每个分区组中的行进行排列。

以下query中，在无视薪水相同的情况下，找到了3个薪水最高的员工：

WITH T AS (
 SELECT
     *,
     ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY department_id ORDER BY employee_salary DESC) AS rank_in_dep
 FROM employee_salary)
 SELECT * FROM T
 WHERE rank_in_dep <= 3--

注意：使用ROW_NUMBER时，每行将具有唯一的等级编号，记录出现相同时，等级会是随机分配的。例如，Rimsha和Tiah在不同的query运行中可能排名2或3。

此外，根据如何处理薪资相同时的情况，我们也可以选择其他rank函数。同样，细节很重要！

在使用ROW_NUMBER，RANK和DENSE_RANK函数的不同结果的比较。

重复项

SQL面试中的另一个常见陷阱是忽略重复数据。尽管样本数据中的某些列似乎有不同的值，但面试官还是希望候选人考虑到所有可能性，就像他们在处理真实数据一样。例如，在上一个示例的employee_salary表中，有的员工可能有相同的名字。

避免重复造成潜在问题的一种简单方法是，始终使用ID列来找到不同的记录。

使用employee_salary表查找每个员工在所有部门的总薪水。

正确的解决方案是GROUP BY employee_id，然后使用SUM（employee_salary）来计算总工资。如果需要显示雇员姓名，就在最后与Join员工表以检索员工的姓名信息。

在这里，错误的方法是去GROUP BY employee_name。

NULL

在SQL中，任何位置都可以得出以下三个值之一：true，false和NULL（这是未知或缺失数据值的特有关键字）。处理NULL数据可能会出乎意料的棘手。在SQL面试中，面试官可能会特别观察你的解决方案是否处理了NULL值。有时，很明显有一列是不可为空的（例如ID列），但对于大多数其他列，很可能会出现NULL值。

我建议你确认示例数据中的关键列是否可为空，如果可以，请利用IS（NOT）NULL，IFNULL和COALESCE之类的功能来处理这些极端情况。

交流

最后，但同样重要的是 —在SQL面试期间，保持交流持续进行。

我面试了许多候选人，除开他们有疑问的时候，他们几乎不会开口说话。当然，如果他们最终能提出完美的解决方案，那确实是没问题。但是，在技术面试期间，保持交流是一个好主意。例如，你可以谈论你对问题和数据的理解，计划如何解决问题，为什么使用某些方法，而不是其他替代方，法以及正在考虑哪些极端情况。

总结

• 首先，保持问问题，收集所需的详细信息。
• 仔细选择INNER, LEFT, and FULL JOIN。
• 使用GROUP BY来集合数据，并正确使用WHERE和HAVING。
• 了解三个rank函数之间的差异。
• 知道何时使用LAG / LEAD window函数。
• 如果你在创建复杂的query时遇到困难，尝试遵照SQL执行顺序来写。
• 考虑潜在的数据问题，例如重复值和NULL值。
• 与面试官沟通你的思维过程。

为了帮助你了解如何在实际的SQL面试中使用这些方法，我将在下面的视频中从头到尾逐步介绍一个SQL面试案例问题：https://towardsdatascience.com/crack-sql-interviews-6a5fc90ec763。

希望本文对你准备下一次数据科学面试有所帮助。

原文作者：Xinran Waibel
翻译作者：Jiawei Tong
美工编辑：过儿
校对审稿：Dongdong
原文链接：https://towardsdatascience.com/crack-sql-interviews-6a5fc90ec763