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 , salaryFROM PeopleWHERE 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 seniorityFROM 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_revenue10.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...
近期热文举荐：
1.600+ 道 Java面试题及答案整顿(2021最新版)
2.终于靠开源我的项目弄到 IntelliJ IDEA 激活码了，真香！
3.阿里 Mock 工具正式开源，干掉市面上所有 Mock 工具！
4.Spring Cloud 2020.0.0 正式公布，全新颠覆性版本！
5.《Java开发手册（嵩山版）》最新公布，速速下载！
感觉不错，别忘了顺手点赞+转发哦！