SQL Joins e query avanzate
INNER JOIN, LEFT/RIGHT JOIN, CROSS JOIN, CTE, window functions, query annidate, ottimizzazione
1Quale tipo di JOIN restituisce solo le righe che hanno una corrispondenza in entrambe le tabelle?
Quale tipo di JOIN restituisce solo le righe che hanno una corrispondenza in entrambe le tabelle?
Risposta
INNER JOIN restituisce solo le righe che hanno una corrispondenza in entrambe le tabelle. Se una riga della tabella di sinistra non ha corrispondenza nella tabella di destra (o viceversa), viene esclusa dal risultato. È il tipo di JOIN più restrittivo e più comunemente utilizzato per combinare dati correlati.
2Qual è il risultato di un LEFT JOIN quando la tabella di destra non ha corrispondenza?
Qual è il risultato di un LEFT JOIN quando la tabella di destra non ha corrispondenza?
Risposta
LEFT JOIN conserva tutte le righe della tabella di sinistra, anche se non esiste corrispondenza nella tabella di destra. In questo caso, le colonne della tabella di destra vengono riempite con valori NULL. Ciò preserva l'integrità dei dati della tabella principale aggiungendo al contempo informazioni opzionali.
3Come trovare i clienti che non hanno effettuato alcun ordine utilizzando un JOIN?
Come trovare i clienti che non hanno effettuato alcun ordine utilizzando un JOIN?
Risposta
Per trovare record senza corrispondenza, utilizzare un LEFT JOIN seguito da un filtro WHERE su una colonna della tabella di destra IS NULL. Questa tecnica è più performante di una sottoquery NOT IN perché evita di scansionare la tabella degli ordini più volte. È un pattern classico per rilevare dati orfani.
Cosa produce un CROSS JOIN come risultato?
Cos'è un SELF JOIN e quando utilizzarlo?
+19 domande da colloquio
Altri argomenti di colloquio Data Science & ML
Fondamenti di Python
Programmazione Orientata agli Oggetti in Python
Strutture dati Python
Fondamenti di Git
Fondamenti di SQL
Fondamenti di NumPy
Fondamenti di Pandas
Jupyter & Google Colab
Pandas avanzato
Visualizzazione con Matplotlib & Seaborn
Visualizzazioni interattive con Plotly
Statistica descrittiva
Statistica inferenziale
Web Scraping
BigQuery & Cloud Data
Feature Engineering
ML Supervisionato: Regressione
ML Supervisionato: Classificazione
Alberi Decisionali e Ensembles
ML Non Supervisionato
Pipeline ML e Validazione
Serie Temporali e Previsione
Fondamenti di Deep Learning
TensorFlow & Keras
CNN e classificazione di immagini
RNN e Sequenze
Transformers e Attention
NLP e Hugging Face
GenAI e LangChain
MLOps e Deployment
Padroneggia Data Science & ML per il tuo prossimo colloquio
Accedi a tutte le domande, flashcards, test tecnici, esercizi di code review e simulatori di colloquio.
Inizia gratis