# SQL Joins & Requêtes avancées (Data Science & ML) > INNER JOIN, LEFT/RIGHT JOIN, CROSS JOIN, CTEs, window functions, requêtes imbriquées, optimisation - 22 questions d'entretien - Confirmé - [Questions d'entretien: Data Science & ML](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-science/questions-entretien.md) ## 1. Quel type de JOIN retourne uniquement les lignes ayant une correspondance dans les deux tables ? **Réponse** INNER JOIN retourne uniquement les lignes qui ont une correspondance dans les deux tables. Si une ligne de la table de gauche n'a pas de correspondance dans la table de droite (ou inversement), elle est exclue du résultat. C'est le type de JOIN le plus restrictif et le plus couramment utilisé pour combiner des données liées. ## 2. Quel est le résultat d'un LEFT JOIN lorsque la table de droite n'a pas de correspondance ? **Réponse** LEFT JOIN conserve toutes les lignes de la table de gauche, même si aucune correspondance n'existe dans la table de droite. Dans ce cas, les colonnes de la table de droite sont remplies avec des valeurs NULL. Cela permet de conserver l'intégrité des données de la table principale tout en ajoutant des informations optionnelles. ## 3. Comment trouver les clients qui n'ont passé aucune commande en utilisant un JOIN ? **Réponse** Pour trouver les enregistrements sans correspondance, utiliser un LEFT JOIN suivi d'un filtre WHERE sur une colonne de la table de droite IS NULL. Cette technique est plus performante qu'une sous-requête NOT IN car elle évite de scanner la table des commandes plusieurs fois. C'est un pattern classique pour détecter les données orphelines. ## 19 questions supplémentaires disponibles - Qu'est-ce qu'un CROSS JOIN produit comme résultat ? - Qu'est-ce qu'un SELF JOIN et dans quel cas l'utiliser ? S'inscrire gratuitement: https://sharpskill.dev/fr/login ## Autres sujets d'entretien Data Science & ML - [Les bases de Python](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-science/questions-entretien/python-basics.md): 25 questions, Junior - [Programmation Orientée Objet Python](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-science/questions-entretien/python-oop.md): 20 questions, Junior - [Structures de données Python](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-science/questions-entretien/python-data-structures.md): 20 questions, Junior - [Fondamentaux Git](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-science/questions-entretien/git-fundamentals.md): 18 questions, Junior - [Les bases de SQL](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-science/questions-entretien/sql-basics.md): 20 questions, Junior - [Fondamentaux NumPy](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-science/questions-entretien/numpy-fundamentals.md): 22 questions, Junior - [Les bases de Pandas](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-science/questions-entretien/pandas-basics.md): 22 questions, Junior - [Jupyter & Google Colab](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-science/questions-entretien/jupyter-colab.md): 16 questions, Junior - [Pandas avancé](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-science/questions-entretien/pandas-advanced.md): 24 questions, Confirmé - [Visualisation avec Matplotlib & Seaborn](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-science/questions-entretien/matplotlib-seaborn.md): 20 questions, Confirmé - [Visualisations interactives avec Plotly](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-science/questions-entretien/plotly-interactive.md): 18 questions, Confirmé - [Statistiques descriptives](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-science/questions-entretien/statistics-descriptive.md): 20 questions, Confirmé - [Statistiques inférentielles](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-science/questions-entretien/statistics-inferential.md): 24 questions, Confirmé - [Web Scraping](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-science/questions-entretien/web-scraping.md): 18 questions, Confirmé - [BigQuery & Cloud Data](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-science/questions-entretien/bigquery-cloud.md): 18 questions, Confirmé - [Feature Engineering](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-science/questions-entretien/feature-engineering.md): 22 questions, Confirmé - [ML Supervisé : Régression](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-science/questions-entretien/ml-supervised-regression.md): 24 questions, Confirmé - [ML Supervisé : Classification](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-science/questions-entretien/ml-supervised-classification.md): 24 questions, Confirmé - [Arbres de décision & Ensembles](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-science/questions-entretien/ml-trees-ensembles.md): 24 questions, Confirmé - [ML Non supervisé](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-science/questions-entretien/ml-unsupervised.md): 22 questions, Confirmé - [Pipelines ML & Validation](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-science/questions-entretien/ml-pipelines-validation.md): 22 questions, Confirmé - [Séries temporelles & Prévisions](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-science/questions-entretien/time-series-forecasting.md): 22 questions, Confirmé - [Fondamentaux Deep Learning](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-science/questions-entretien/deep-learning-fundamentals.md): 24 questions, Senior - [TensorFlow & Keras](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-science/questions-entretien/tensorflow-keras.md): 22 questions, Senior - [CNN & Classification d'images](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-science/questions-entretien/cnn-image-classification.md): 24 questions, Senior - [RNN & Séquences](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-science/questions-entretien/rnn-sequences.md): 22 questions, Senior - [Transformers & Attention](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-science/questions-entretien/transformers-attention.md): 24 questions, Senior - [NLP & Hugging Face](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-science/questions-entretien/nlp-huggingface.md): 24 questions, Senior - [GenAI & LangChain](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-science/questions-entretien/genai-langchain.md): 24 questions, Senior - [MLOps & Déploiement](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-science/questions-entretien/mlops-deployment.md): 24 questions, Senior --- Source: SharpSkill (https://sharpskill.dev), tech interview preparation for your real stack. 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