本文主要是介绍面试SQL题的水到底有多深?一文带你揭晓,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
不谋万世者,不足谋一时;不谋全局者,不足谋一域
目录
0 面试现状
1 面试SQL题目的难度及特点
1.1 题目场景化
1.2 题目算法化
1.3 方法多元化
2 破局之道
3 总结
数字化建设通关指南
主要内容:
(1)SQL进阶实战技巧
(2)数仓建模实战技巧和个人心得
0 面试现状
最近有不少参加面试的同学及网友反应,面试挂在了SQL环节,面试SQL挂了确实有点遗憾,毕竟平时工作都在用的东西,深入和这几位同学细聊后,发现主要有以下几种现象:
(1)面试太紧张,当面试官给完题目后,脑子里一片空白,读不懂题意,不知道在讲什么
(2)题目能读懂,题目给的也很简洁,但就是没有思路,不知道该如何入手,看着时间一点点过去,心理更紧张更绝望,最终啥也写不出来
(3)好不容易在面试官提醒下写出来,但是面试官不满意,问还有没有其他解法吗?逻辑不够清晰,不够优雅,还需要继续优化。
(4)写是写出来了,但是逻辑中有漏洞,面试官指出来后,头脑又一片空白,又不知道该怎么继续了。
以上就几位同学面试后的反馈,很可惜,SQL虽小,但是回答的不够好,面试官心中多少会有疑问,整场面试即使其他环节回答的还不错,那也极有可能挂掉,因为道理很简单,SQL工作中天天都在用,写不出来说明基本功存在问题,基本功都有问题,可想而知。。。。
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1 面试SQL题目的难度及特点
其实,有时候求职者也多少有点亏,在很多求职者心中肯定这样想,我天天写几百行的业务SQL,不能再熟了,面试这块肯定不会有问题的,这块也没在意,也没去准备,于是到了面试的时候往往却在最熟悉的地方栽了跟头,有时候我们会这样跟同学们讲,面试是面试,平时做业务需求是平时,咱们得分开看,面试主要是在选拔合适的候选人,里面综合考虑的因数会更多,平时做业务需求主要考虑的是完成和实现,然后才是其他,两者不能完全去等同,面试结果的评价是多因子共同作用的结果,当然也有运气的成分。这里我想跟大家聊的是,无论是平时工作中自己多么熟悉的模块,当你还在处于投简历求职的时候,一定要记得去做充分准备,每一个你自认为不起眼的技能都要去梳理和准备,不然面试肯定是要吃亏。比如我们前面提到的,有同学在SQL环节出了问题丢了机会的,这时候一定要面试进行复盘去做总结,不然下一次依然会继续浪费机会。
刚提到求职者不准备一定会吃亏,主要是因为面试是选拔,需要对候选人进行高效的筛选过滤,因此候选人在遇到SQL考察的时候,题目肯定是有些难度的,特别是在短时间内做出来不是那么容易的,而且随着近几年越来越多人涌入这个行业,越来越卷的情况下,SQL题目只会更难,更具备筛选性。通过一道SQL题目我们往往想考察候选人的场景理解能力、观察分析能力、沟通能力、以及语言熟悉程度。为了能全面反应候选人的实力,目前SQL面试题目一般有如下特点:
1.1 题目场景化
现在越来越多的SQL题目更偏向场景化这种类型,也就是给一段材料,或描述一直现象和问题,希望求职者能从材料中找出关键信息点和隐含条件,一般信息和材料均来自于平时业务中,有的是经过业务需求精简后保留下来的。当一大段材料给出时,好多同学就会懵逼,这么长的材料我该如何提取有效信息?从哪入手呢?难免会慌。当遇到题目读不懂,或get不到题目有效信息时,要及时和面试官沟通,通过提问的形式获取到你想要的信息,这其实也是面试考察的一项能力,面试官也想了解候选人沟通、理解能力如何,毕竟对于我们数仓和数分的同学平时要经常和业务打交道,此时通过沟通获取有效信息的能力尤其显得重要。因此当遇到这类题目时,不要慌,先尝试自己理解,如果实在理解不了,想着怎么通过提问的形式获取到信息,这时候面试官都会给你提示,在面试管提示下,你会更顺利一些,同时和面试官有了互动,会增加面试的好感。
关乎这方面的练习,在我的 “数字化建设通关指南”里面有大量的练习题目,可供读者做参考,部分示例如下:
问题1:先进先出库龄计算问题,需要读者通过题目描述,理解业务场景
SQL进阶技巧:如何计算先进先出库龄问题?
问题2:商品入库采购成本数据缺失问题。
Sql进阶技巧:如何分析商品入库采购成本数据缺失问题?| 近距离有效的数据缺失值填充问题_
问题3:异常值检测问题
数据分析及应用:如何分析基于绝对中位差的异常值检测问题?-CSDN博客
问题4: 滴滴-订单呼叫应答率分析
数据分析及应用:滴滴-订单呼叫完答率分析_滴滴应答率怎么解决数据分析-CSDN博客
1.2 题目算法化
这类题目并不像我们理解的,像leetcode算法题那样考察各类复杂的算法,如动态规划、单调栈、二分、双指针等等,而是考察候选人观察规律、分析问题的能力,是不是在充分理解题意后,能抓住问题的特征,利用特征和规律去求解,是对候选人逻辑思维的考察,这类题目一般比较有技巧和难度,题目有时候并不像场景化题目那样给出很长的材料,而是做简短的描述,给出变换的形式,让候选人自己去发现规律。
这类问题在我的“数字化建设通关指南”里面有大量的类似题目,可供读者做参考,比如以下几个题目:
题目1:SQL进阶技巧:断点缝合问题【如何按照业务规则对相邻行数据进行合并】-CSDN博客
题目2:要求不用递归计算方法实现
SQL进阶技巧:Hive如何巧解和差计算的递归问题?【应用案例2】-CSDN博客
题目3: 要求非递归求解
SQL进阶技巧:Hive如何巧解和差计算的递归问题?【应用1】-CSDN博客
题目4:力扣算法题-接雨水问题
解锁SQL无限可能 | 如何利用SQL求解算法难题接雨水问题?-CSDN博客
题目5:京东面试题-字符串收缩变换
SQL高级技巧:如何进行字符串收缩变换【京东面试题】
1.3 方法多元化
这里指的是一道题目分析的思路往往是不唯一的,有多种分析思路,面试官在看到候选人最终代码时,往往会要求给出一种最优雅的实现方式,期望候选人能从不同的角度分析问题,给出不同的答案,这其实对候选人综合素质要求蛮高的,就好像面试在翻山,翻过一山还有一山,好不容易该环节要结束了,结果又要来一次打击,此时 煎熬、折磨、痛苦全部都会涌入心头,但也得忍着。。。。
当然在我的 “数字化建设通关指南”里面,针对每一道题,我都会给出多种答案,评论区里面也有小伙伴会提供不同的答案,大家可以一起探讨,找到最优雅的实现方式。其实我们在探索、讨论和实现的过程中也是对我们利用SQL语言进行问题分析思维能力的锻炼和提升,将这种能力沉淀下来也能反哺到我们日常业务需求中,总之对需求多元化的实现方式的探索是一种正向有利的过程。
例如:
(1) SQL进阶技巧:如何按任意时段分析时间区间问题? | 分区间讨论【左、中、右】-CSDN博客
(2) SQL进阶技巧:如何查询最近一笔有效订单? | 近距离有效匹配问题-CSDN博客
(3)SQL进阶技巧:字节最新面试题-每个HR负责的部门的人数之和 | 层次查询父子关系问题-CSDN博客
(4)SQL进阶技巧:如何不使用union all进行行转列?【三种方法实现】_如何不使用union all 进行列转行-CSDN博客
(5)SQL进阶技巧:如何保证collect_list()函数有序性?【有序数据合并问题】_sql collect list-CSDN博客
2 破局之道
针对以上问题我们求职者该如何破局?打破这样的尴尬局面,我们主要从以下几个方面入手。
(1)摒弃偏见,摆好心态。
重视面试每一个环节和细节,摒弃偏见,摆好心态。 对于一个技术开发者而言,最需要的是踏实、沉稳以及探索的精神,而对于当下市场环境情形下,有些求职者过于浮躁,眼高手低,不能沉下心来做事情。
(2)面前准备,面后复盘。
面试前要有充分准备,要有刻意的训练,否则到面试中会手忙脚乱,面试后要及时复盘和总结
(3)他山之石,可以攻玉。
可以借鉴其他人的面经,从中获取经验和教训,也可以找比自己更高级别的给与指导和帮助。包括平时技术的提升和修炼,也可以找组内同事或者其他更厉害的人,进行代码review,或者学习优秀的技术博客文章,学习高手优秀代码实现,从中吸取经验。在做好这一点的前提,还是要先修炼好第一点“摒弃偏见,摆好心态”,第一点如果心态不对做什么事都很难成。
(4)从实践中来,再到实践中去。
“无他 唯手熟尔”,很多程序员在回答别人问他,为什么可以做的这么好的原因时,都喜欢用这一句话来回答,这也告诉了我们一个道理,对于技术岗位人来说,熟能生巧才是提升之道。在工作中,平时我们也可以多从业务场景中进行抽象和总结,多思考方案,做好技术沉淀,形成自己的方法论,这样在面试时更有说服力和真实感。最后技术的积累,也需要时间打磨,冰冻三尺非一日之寒。
(5)纵向有深度,横向有广度
在自己的专业范围内要有技术深度,这一点想必对很多技术人员都懂,特别去过大厂面试过的同学,在技术深度上都会有过被被虐的体无完肤的经历,但是仅仅只是“追求有深度”还不够,还需要有广度,技术的深度和广度其实并不矛盾,也许在不同领域的视角下你会认识的更清楚,会反过来影响你对本领域的理解,特别是我们经常提及的大佬,介绍的时候是某领域的专家,但是这些人仅仅只懂该领域的知识吗?不见得,这些大佬其实对其他领域也是熟知,比如oracle领域的专家就不懂pg数据库,不懂mysql了吗?数据分析领域的专家就不懂数仓建模,数据底层的建设了吗?这不一定吧。大佬绝不是一个领域的发展,他们都是相互借鉴,相互吸收的,比如开发spark的那一帮人绝对是对mapreduce比mapreduce他父亲还精通,不然写不出这么优秀的组建。因此,我们在修炼自己专业领域内深度的同时,还得有其他领域知识的扩展,这样才能触类旁通。
3 总结
以上就是今天想要和大家分享的内容,无论是正在学习的你,还是面试的你,在如今大环境下,大家一定要沉得住气,切记眼高手低,心态不稳,最后只会落得 “心比天高,命比纸薄”,一无所获而归。另外,在学习或求职过程中大家也需要在有限的时间里选择做正确的事情,和正确的赛道,方向不对,努力也白费,毕竟时间对每个人也是公平的。
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数字化建设通关指南
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主要内容:
(1)SQL进阶实战技巧
可以参考如下教程,具体链接如下
SQL很简单,可你却写不好?也许这才是SQL最好的教程_sql语句写的很烂怎么办-CSDN博客
上面链接中的文章及技巧会不定期更新。
(2)数仓建模实战技巧和个人心得
1)新人入职新公司后应如何快速了解业务?
2)以业务视角看宽表化建设?
3) 维度建模 or 关系型建模?
4)业务模型与数据模型有什么区别?业务阶段的模型该如何建设?
5)业务指标体系该如何建设?指标体系该如何维护?指标平台应如何建设?指标体系 该由谁来搭建?
6)如何优雅设计DWS层?DWS层模型好坏该如何评价?
7)指标发生异常,该如何排查?应从哪些方面入手寻找问题点?
8) 数据架构的选择,mpp or hadoop?
9)数仓团队应如何体现自己的业务价值,讲好数据故事?
10)BI与大数据有什么关系?BI与信息化、数字化之间有什么关系?BI与报表之间的关 系?
11)数据部门如何与业务部门沟通,并规划指引业务需求?
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