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編輯推薦: |
了解工作中的常见问题是如何通过 SQL 解决的,真正做到“学以致用”。
将每个 SQL 知识点融入面试题中,帮助读者快速通过 SQL 面试,每个面试题均采用“案例分析 图文配合 SQL 语句”的形式进行讲解。
8个实战项目,所涉及的实战解法基本能够解决读者面试中遇到的 90% 的 SQL 问题。
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內容簡介: |
本书以 SQL 的基础知识为出发点,从 SQL 的简单查询、汇总函数、分组,到多表查询、窗口函数等 SQL 高级功能,逐一进行介绍与讲解,基本涵盖了学习 SQL 过程中需要掌握的主要内容。 本书最大的特色是结合大量的面试题,让读者清楚地了解如何用所学的 SQL 知识解决工作中的实际问题。第 8 章提供了从不同行业、不同岗位的业务场景出发的实战项目训练,便于读者在实践中学习,巩固 SQL 知识和技能,理解与掌握相关内容,并能够将其快速应用于实际工作中。
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關於作者: |
猴子
本书主编
毕业于中国科学院
著有畅销书《数据分析思维》
IBM工程师、科普中国专家、知乎知名答主
“猴子数据分析训练营”品牌创始人
知乎数据分析首席讲师
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目錄:
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第 1 章 面试流程 1
1.1 哪些职位需要用 SQL 2
1.2 简历的准备 3
1.3 笔试环节 5
1.4 面试环节 6
第 2 章 面试需要的知识 9
2.1 SQL 语句分类 10
2.2 常见考点 11
2.3 解决面试题的思路 13
第 3 章 汇总分析 17
3.1 简单查询 18
3.2 汇总函数与分组的应用 25
3.3 SQL 语句的书写顺序和运行顺序 35
第 4 章 复杂查询 37
4.1 子查询 38
4.2 临时表 with...as 44
4.3 视图 46
4.4 case 表达式 48
第 5 章 多表查询 64
5.1 多表查询问题的解题步骤 65
5.2 多表查询面试题 66
第 6 章 窗口函数 101
6.1 什么是窗口函数 102
6.2 排名问题 102
6.3 Top N 问题 112
6.4 前百分之 N 问题 117
6.5 累计问题 124
6.6 每组内比较问题 128
6.7 连续问题 132
第 7 章 SQL 高级功能 141
7.1 存储过程 142
7.2 自定义变量 151
7.3 日期、时间相关函数 160
7.4 其他函数 182
第 8 章 项目实战 189
8.1 经营分析 190
8.2 销售业绩分析 198
8.3 销售客户分析 215
8.4 产品评价分析 230
8.5 产品用户等级分析 245
8.6 运营成本分析 252
8.7 运营效果分析 259
8.8 市场投放分析 268
面试题目录
面试题 1:查找空值 18
面试题 2:电商用户行为 20
面试题 3:简单的数据查询 22
面试题 4:游戏 App 用户分析 26
面试题 5:公司经营指标 28
面试题 6:查找重复数据 30
万能模板 查找重复数据 33
面试题 7:城市人口流动分析 33
面试题 8:查找成绩排名第二的学生成绩 38
面试题 9:如何找出多条件的用户 40
面试题 10:视图的概念 46
面试题 11:with...as 语句和视图的区别 48
面试题 12:判断成绩及格与否 49
面试题 13:学生成绩分析 50
面试题 14:店铺订单分析 53
面试题 15:快递量区间分布 55
面试题 16:行列互换 58
万能模板 行列互换 62
面试题 17:行列互换【举一反三】 62
万能模板 多表查询 65
面试题 18:多表查询的应用 66
面试题 19:退款分析 67
面试题 20:库存分析 68
面试题 21:营销带货销量分析 70
面试题 22:寻找设计师 74
面试题 23:三表连接 76
面试题 24:人力行政 79
面试题 25:找出你喜欢的电影 82
面试题 26:邮件发送成功概率 87
面试题 27:多表查询处理复杂业务 90
面试题 28:学生成绩排名 102
万能模板 排名问题 104
面试题 29:雇员排名 105
面试题 30:去除最大值、最小值后求平均值 107
面试题 31:去除最大值、最小值后求平均值【举一反三】 112
面试题 32:查询前三名的成绩 113
万能模板 Top N 问题 115
面试题 33:查询排在前两名的工资【举一反三】 115
面试题 34:成绩排在前 40% 的学生信息 117
面试题 35:用户访问次数 118
面试题 36:学生成绩累计求和 124
万能模板 累计问题 127
面试题 37:每组大于平均值 128
万能模板 每组内比较问题 130
面试题 38:低于平均薪水的雇员 130
面试题 39:连续 3 次为球队得分的球员名单 132
万能模板 连续出现 N 次问题 136
面试题 40:连续出现 N 次问题【举一反三】 136
面试题 41:连续访问记录 137
面试题 42:存储过程的概念 142
面试题 43:存储过程的使用 148
面试题 44:会话变量和局部变量的区别 151
面试题 45:会话变量的使用 154
面试题 46:城市人口流动 162
面试题 47:计算薪资涨幅 164
面试题 48:出行行业面试题 168
面试题 49:找到特殊的电话号码 183
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內容試閱:
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推荐序
在当今的数字化时代,数据分析已经成为各行各业的技能之一,而 SQL 作为数据分析的重要工具之一,更是在互联网行业中得到了广泛应用。
同时,随着互联网市场的不断发展和壮大,各家公司也对 SQL 技能和数据分析能力提出了越来越高的要求。因此,熟悉互联网大厂的 SQL 面试题显得尤为重要。
本书正是针对这一需求而编写的。
本书分为两个部分:第 1 ~ 7 章是 SQL 语法和操作的基础知识及相关面试题,其中包括SQL 的基本语法、常见的 SQL 操作、数据类型和函数等;第 8 章则是针对实际应用场景的案例分析和解析。
值得一提的是,本书并不仅仅是一本针对面试的指南,它也是一本对 SQL 技能入门和提高非常有帮助的工具书。无论是初学者还是有一定经验的 SQL 爱好者,都可以通过阅读本书并不断练习来掌握和提高 SQL 技能,同时更好地应对互联网大厂的面试挑战。
最后,感谢你选择阅读本书。我们希望这本书能够成为你在 SQL 入门和面试方面的得力帮手,也希望你在学习和实践中能够不断提高自己的技能,取得更加优异的成果。
——Chat GPT,AI 对话机器人
前言
亲爱的读者朋友:我是猴子。
现如今,大多数的行业、岗位越来越多地需要与数据打交道。面对海量数据,能够快速分析,已经成为各个岗位的工作技能。无论是管理者,还是基层员工,都可以通过数据了解公司及业务的经营状况,以便更精准地了解当下问题,做出正确的决策。
在大数据时代,公司的海量数据不是存放在 Excel 中,而是存放在数据库中,对数据库中的数据进行有效提取、查询、分析的最有效的工具就是 SQL。
所以,在数据相关的求职面试中,SQL 成了必考的知识点。
为了帮助求职者顺利拿到 Offer,我带领各行业的作者一起编写了本书,囊括了最全的SQL 面试题。
本书的作者团队是一群活跃在各行业的一线职场人,他们将自己对 SQL 的理解,以及工作中对 SQL 运用的实战经验倾囊相授,最终融合成本书的知识。
因为本书主要讲解 SQL 面试题,所以需要读者学过 SQL 基础知识后再来阅读本书。如果还没学过 SQL,学习猴子老师的 SQL 课程可以快速入门。
本书特色
可能有些读者会问,市面上的 SQL 相关图书众多,网上获取 SQL 知识的渠道也层出不穷,那这本书面世的意义何在呢?我为本书总结出三大特色。
首先,正所谓“不积跬步,无以至千里;不积小流,无以成江海”,扎实的基础是学习任何进阶知识的前提。编写本书的初衷就是让学过 SQL 的新手,了解到工作中的常见问题是如何通过 SQL 解决的,真正做到“学以致用”。
其次,本书的另一个特色是将每个 SQL 知识点融入面试题中,帮助读者快速通过 SQL 面试。为了使读者更容易看懂 SQL 面试题,每个面试题均采用“案例分析 图文配合 SQL 语句”的形式进行讲解。
最后,本书的面试题加上作者的亲身实战,所涉及的实战解法基本能够解决读者面试中遇到的 90% 的 SQL 问题。
我们相信,从实战角度去学习 SQL,其场景的复杂性、知识的综合性,也必将带给读者更多的思考,对读者灵活运用 SQL 基础知识也大有裨益。只有这样边学习、边实战地“沉浸式”学习 SQL,才能真正学习到它的精髓。
本书内容
全书分为 8 章,各章的主要内容如下。
第 1 章介绍面试流程。面试流程作为第 1 章,是因为我们需要向读者明确学习本书的目的之一——为你的求职面试助力。
第 2 章梳理应聘者面试时所要具备的 SQL 知识,从整体上了解 SQL 面试要点,涉及的SQL 知识会在后面几章逐步展开讲解。
第 3 章介绍 SQL 汇总分析相关的面试题。第 4 章介绍 SQL 复杂查询相关的面试题。第 5 章介绍 SQL 多表查询相关的面试题。第 6 章介绍 SQL 窗口函数相关的面试题。
第 7 章介绍 SQL 高级功能相关的面试题,包括存储过程、自定义变量等 SQL 高级功能。
第 8 章介绍各行业、各岗位的实战项目,让读者体验真实工作里是如何用 SQL 解决实际问题的。
本书数据下载
各章节涉及的数据,可以通过关注公众号“猴子数据分析”,在其中回复关键词“资料”进行下载。本书的 SQL 语法基于 MySQL 数据库。下载后的数据是 Excel 格式的,可以使用数据库客户端(Navicat 等)工具,通过可视化界面导入数据库中。
遗漏问题说明
由于时间和精力有限,本书难免有考虑不周之处。读者如果发现任何问题或者有关于本书的任何建议,可以在公众号“猴子数据分析”中留言,与我们联系。未来,我们将持续收集你们提供的优秀内容,并将其增补到本书的下一版中。
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