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随着数据量持续增长，对合格数据业余人员的需要也会增长。具体而言，对 SQL 流畅的专业人士的需要日益增长，而不仅仅是在高级层面。
因而，Stratascratch 的创始人 Nathan Rosidi 以及我感觉我认为 10 个最重要和相干的中级到高级 SQL 概念。
那个说，咱们走了！
1. 常见表表达式（CTEs）
如果您想要查问子查问，那就是 CTEs 施展本领的时候 – CTEs 基本上创立了一个长期表。
应用罕用表表达式（CTEs）是模块化和合成代码的好办法，与您将文章合成为几个段落的形式雷同。
请在 Where 子句中应用子查问进行以下查问。
SELECT
name,
salary
FROM
People
WHERE
NAME IN (SELECT DISTINCT NAME FROM population WHERE country = "Canada" AND city = "Toronto")
AND salary >= (
SELECT
AVG(salary)
FROM
salaries
WHERE
gender = "Female")这仿佛仿佛难以了解，但如果在查问中有许多子查问，那么怎么样？这就是 CTEs 发挥作用的中央。
with toronto_ppl as (
SELECT DISTINCT name
FROM population
WHERE country = "Canada"
AND city = "Toronto"
)
, avg_female_salary as (SELECT AVG(salary) as avgSalary
FROM salaries
WHERE gender = "Female"
)
SELECT name
, salary
FROM People
WHERE name in (SELECT DISTINCT FROM toronto_ppl)
AND salary >= (SELECT avgSalary FROM avg_female_salary)当初很分明，Where 子句是在多伦多的名称中过滤。如果您留神到，CTE 很有用，因为您能够将代码合成为较小的块，但它们也很有用，因为它容许您为每个 CTE 调配变量名称（即 toronto_ppl 和 avg_female_salary）
同样，CTEs 容许您实现更高级的技术，如创立递归表。
2. 递归 CTEs.
递归 CTE 是援用本人的 CTE，就像 Python 中的递归函数一样。递归 CTE 尤其有用，它波及查问组织结构图，文件系统，网页之间的链接图等的分层数据，尤其有用。
递归 CTE 有 3 个局部：
- 锚构件：返回 CTE 的根本后果的初始查问
- 递归成员：援用 CTE 的递归查问。这是所有与锚构件的联盟
- 进行递归构件的终止条件
以下是获取每个员工 ID 的管理器 ID 的递归 CTE 的示例：
with org_structure as (
SELECT id
, manager_id
FROM staff_members
WHERE manager_id IS NULL
UNION ALL
SELECT sm.id
, sm.manager_id
FROM staff_members sm
INNER JOIN org_structure os
ON os.id = sm.manager_id3. 长期函数
如果您想理解无关长期函数的更多信息，请查看此项，但晓得如何编写长期性能是重要的起因：
- 它容许您将代码的块合成为较小的代码块
- 它实用于写入清洁代码
- 它能够避免反复，并容许您重用相似于应用 Python 中的函数的代码。
思考以下示例：
SELECT name
, CASE WHEN tenure < 1 THEN "analyst"
WHEN tenure BETWEEN 1 and 3 THEN "associate"
WHEN tenure BETWEEN 3 and 5 THEN "senior"
WHEN tenure > 5 THEN "vp"
ELSE "n/a"
END AS seniority
FROM employees相同，您能够利用长期函数来捕捉案例子句。
CREATE TEMPORARY FUNCTION get_seniority(tenure INT64) AS (
CASE WHEN tenure < 1 THEN "analyst"
WHEN tenure BETWEEN 1 and 3 THEN "associate"
WHEN tenure BETWEEN 3 and 5 THEN "senior"
WHEN tenure > 5 THEN "vp"
ELSE "n/a"
END
);
SELECT name
, get_seniority(tenure) as seniority
FROM employees通过长期函数，查问自身更简略，更可读，您能够重复使用资格函数！
4. 应用 CASE WHEN 枢转数据
您很可能会看到许多要求在陈说时应用 CASE WHEN 的问题，这只是因为它是一种多功能的概念。如果要依据其余变量调配某个值或类，则容许您编写简单的条件语句。
较少家喻户晓，它还容许您枢转数据。例如，如果您有一个月列，并且您心愿为每个月创立一个单个列，则能够应用语句追溯数据的状况。
示例问题：编写 SQL 查问以从新格式化表，以便每个月有一个支出列。
Initial table:
+------+---------+-------+
| id | revenue | month |
+------+---------+-------+
| 1 | 8000 | Jan |
| 2 | 9000 | Jan |
| 3 | 10000 | Feb |
| 1 | 7000 | Feb |
| 1 | 6000 | Mar |
+------+---------+-------+
Result table:
+------+-------------+-------------+-------------+-----+-----------+
| id | Jan_Revenue | Feb_Revenue | Mar_Revenue | ... | Dec_Revenue |
+------+-------------+-------------+-------------+-----+-----------+
| 1 | 8000 | 7000 | 6000 | ... | null |
| 2 | 9000 | null | null | ... | null |
| 3 | null | 10000 | null | ... | null |
+------+-------------+-------------+-------------+-----+-----------+5.EXCEPT vs NOT IN
除了简直不雷同的操作。它们都用来比拟两个查问 / 表之间的行。所说，这两个人之间存在奥妙的细微差别。
首先，除了过滤删除反复并返回不同的行与不在中的不同行。
同样，除了在查问 / 表中雷同数量的列，其中不再与每个查问 / 表比拟单个列。
6. 自联结
一个 SQL 表自行连贯本人。你可能会认为没有用，但你会感到诧异的是这是如许常见。在许多现实生活中，数据存储在一个大型表中而不是许多较小的表中。在这种状况下，可能须要自我连贯来解决独特的问题。
让咱们来看看一个例子。
示例问题：给定上面的员工表，写出一个 SQL 查问，理解员工的工资，这些员工比其管理人员工资更多。对于上表来说，Joe 是惟一一个比他的经理工资更多的员工。
+----+-------+--------+-----------+
| Id | Name | Salary | ManagerId |
+----+-------+--------+-----------+
| 1 | Joe | 70000 | 3 |
| 2 | Henry | 80000 | 4 |
| 3 | Sam | 60000 | NULL |
| 4 | Max | 90000 | NULL |
+----+-------+--------+-----------+Answer:
SELECT
a.Name as Employee
FROM
Employee as a
JOIN Employee as b on a.ManagerID = b.Id
WHERE a.Salary > b.Salary7.Rank vs Dense Rank vs Row Number
它是一个十分常见的利用，对行和价值进行排名。以下是公司常常应用排名的一些例子：
- 按购物，利润等数量排名最高值的客户
- 排名销售数量的顶级产品
- 以最大的销售排名顶级国家
- 排名在观看的分钟数，不同观众的数量等观看的顶级视频。
在 SQL 中，您能够应用几种形式将“等级”调配给行，咱们将应用示例进行摸索。思考以下 Query 和后果：
SELECT Name
, GPA
, ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY GPA desc)
, RANK() OVER (ORDER BY GPA desc)
, DENSE_RANK() OVER (ORDER BY GPA desc)
FROM student_grades图片
ROW_NUMBER（）返回每行开始的惟一编号。当存在关系时（例如，BOB vs Carrie），ROW_NUMBER（）如果未定义第二条规范，则任意调配数字。
Rank（）返回从 1 开始的每行的惟一编号，除了有关系时，等级（）将调配雷同的数字。同样，差距将遵循反复的等级。
dense_rank（）相似于等级（），除了反复等级后没有间隙。请留神，应用 dense_rank（），Daniel 排名第 3，而不是第 4 位（）。
8. 计算 Delta 值
另一个常见应用程序是将不同期间的值进行比拟。例如，本月和上个月的销售之间的三角洲是什么？或者本月和本月去年这个月是什么？
在将不同时段的值进行比拟以计算 Deltas 时，这是 Lead（）和 LAG（）发挥作用时。
这是一些例子：
# Comparing each month's sales to last month
SELECT month
, sales
, sales - LAG(sales, 1) OVER (ORDER BY month)
FROM monthly_sales
# Comparing each month's sales to the same month last year
SELECT month
, sales
, sales - LAG(sales, 12) OVER (ORDER BY month)
FROM monthly_sales9. 计算运行总数
如果你晓得对于 row_number（）和 lag（）/ lead（），这可能对您来说可能不会惊喜。但如果你没有，这可能是最有用的窗口性能之一，特地是当您想要可视化增长！
应用具备 SUM（）的窗口函数，咱们能够计算运行总数。请参阅上面的示例：
SELECT Month
, Revenue
, SUM(Revenue) OVER (ORDER BY Month) AS Cumulative
FROM monthly_revenue
10. 日期工夫操纵
您应该必定会冀望某种波及日期工夫数据的 SQL 问题。例如，您可能须要将数据分组组或将可变格局从 DD-MM-Yyyy 转换为简略的月份。
您应该晓得的一些性能是：
- 提炼
- 日元
- date_add，date_sub.
- date_trunc.
示例问题：给定天气表，写一个 SQL 查问，以查找与其上一个（昨天）日期相比的温度较高的所有日期的 ID。
+---------+------------------+------------------+
| Id(INT) | RecordDate(DATE) | Temperature(INT) |
+---------+------------------+------------------+
| 1 | 2015-01-01 | 10 |
| 2 | 2015-01-02 | 25 |
| 3 | 2015-01-03 | 20 |
| 4 | 2015-01-04 | 30 |
+---------+------------------+------------------+Answer:
SELECT
a.Id
FROM
Weather a,
Weather b
WHERE
a.Temperature > b.Temperature
AND DATEDIFF(a.RecordDate, b.RecordDate) = 1谢谢浏览！
就这样！我心愿这有助于您在面试筹备中 – 我置信，如果您晓得这 10 个外部概念，那么在那里大多数 SQL 问题时，你会做得很好。
判若两人，祝你学习致力最好！
(本文由闻数起舞翻译自 Dimitris Poulopoulos 的文章《Ten Advanced SQL Concepts You Should Know for Data Science Interviews》，转载请注明出处，原文链接：
https://towardsdatascience.co…
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