探索高级SQL技巧:数据透视、建模与面试难题
我一直在提升我的SQL技能,并且练习了许多SQL面试题目。这里有一个我遇到的最有趣的SQL面试题。这个挑战要求我们使用一个销售数据集,并利用SQL的透视操作来分析和汇总数据。
问题1。
我们有一个 sales_transactions 表,其中包含产品销售的记录,包括交易ID、产品名称、类别、地区、销售额和销售日期等详细信息。需要编写一个 SQL 查询,将数据透视,显示每个产品类别在各个地区的总销售额。
表格结构:
销售交易表如下列所示:
目标:
目标是将销售数据进行整理,使得对于每个区域来说,可以看到每个类别的总销售情况。
它应该看起来像这样:
编写一个SQL查询,将此数据进行转置,按区域返回每个产品类别的总销售额。
2). 解释你在SQL中进行数据转换的方法及其背后的理由。
注意:在这种情形下,可以使用只在 SQL Server 和 Oracle 数据库中才有的 PIVOT 操作,或者也可以使用 CASE 语句作为替代方案。
你可以使用这个在线编译器来完成任务:https://onecompiler.com/mysql/42z9a9edr
还有更多的问题?
1). 数据库的范式化和反范式化。
问题:
你需要为一个电子商务网站设计数据库架构。该系统包括用户、产品、订单和评论。
你会采取哪些规范化步骤来设计数据库架构?如果你为了提高查询性能而决定去规范化数据库架构,会有哪些可能的权衡?
要讨论的关键概念:
- 规范化(1NF,2NF,3NF,BCNF)
- 反规范化以及其对性能的影响
- 冗余与查询优化之间的权衡
- 索引与分区的使用
2). 数据仓库设计中的事实表和维度表
问题:
假设你正在为一家零售公司设计一个数据仓库。首先,你需要对销售数据进行建模和分析。设计一个事实表(事实表和维度表)和维度表,并解释你将如何处理缓慢变化的维度(SCD)。然后,详细说明你将采取的方法。
几个要点要讨论:
- 事实表设计(粒度,外键)
- 维表(静态维表与缓慢变化维表)
- SCD 的类型(类型 1、类型 2 和类型 3 SCD)
- 代理键与自然键
- 模式设计:星型模式与雪花型模式
在 SQL 中处理 JSON 数据。
问题:
你有一个名为 user_data 的表,该表在 profile 列中以 JSON 格式存储用户资料。JSON 结构包括 first_name 和 last_name 以及 preferences(这是一个包含 theme、notifications 等项的嵌套 JSON 对象)。
编写一个 SQL 查询语句来从 JSON 数据中提取出 first_name 和 theme 字段。
预期的SQL语句(适用于MySQL或PostgreSQL这样的数据库):
SELECT
profile->>'$.first_name' AS 名字(first_name),
profile->>'$.preferences.theme' AS 主题偏好(theme偏好)
FROM
user_data;
进入全屏,退出全屏
要讨论的关键概念。
- 在 SQL 中处理 JSON 数据类型(MySQL 和 PostgreSQL 中的 JSON 函数)
- 查询嵌套的 JSON
- 查询 JSON 字段的性能考量
4) 用于数据质量检查的 SQL
问题:
你需要做的任务是对一个包含 customer_id
,email
,phone_number
,date_of_birth
和 registration_date
列的客户资料库进行数据质量检查。
编写一个 SQL 查询来找出所有电话号码为空或者无效的电子邮件地址的客户。
预计的 SQL 查询:
从customers表中选择customer_id、email和phone_number,其中phone_number为NULL或email不符合标准的电子邮件格式。
全屏模式 退出全屏
要讨论的关键概念:
- 处理空值(IS NULL)
- 使用字符串模式进行基础数据验证(例如,使用 LIKE 进行邮箱验证)
- SQL 中的数据清洗方法
关于事务的管理及ACID属性 (原子性、一致性、隔离性、持久性)。
问题:
你在开发一个银行系统,需要处理账户间转账。
写一个SQL事务,将资金数额从一个账户转移到另一个账户,确保该事务满足ACID特性(原子性、一致性、隔离性、持久性)。
预期的 SQL 语句:
-- 开始事务;
START TRANSACTION ;
-- 更新账户余额减去500
UPDATE 账户 SET 余额 = 余额 - 500 WHERE 账户ID = 1 ;
-- 更新账户余额加上500
UPDATE 账户 SET 余额 = 余额 + 500 WHERE 账户ID = 2 ;
-- 提交事务;
COMMIT ;
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如果交易过程中出了问题,就应该撤销所有改动。
要讨论的关键点:
- 使用
START TRANSACTION
,COMMIT
以及ROLLBACK
- 隔离级别:
READ COMMITTED
,SERIALIZABLE
,REPEATABLE READ
- 确保在事务处理过程中数据的一致性
我明白其中一些问题和挑战可能会比较棘手,但掌握高级SQL和数据建模技术对于解决复杂的真实世界数据技术挑战至关重要。无论你是优化查询,设计高效的数据库结构,还是管理大规模数据集,你所掌握的技能对于在数据分析、工程或软件开发领域取得成功至关重要。不断练习,保持好奇心,并不断磨练你的专业知识。
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