# SQL - Podzapytania i CTE (Data Analytics)

> Podzapytania skalarne, skorelowane, EXISTS, WITH (CTE), rekurencyjne CTE, refaktoryzacja zapytań

- 20 pytań z rozmów
- Mid-Level
- [Pytania z rozmów: Data Analytics](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne.md)

## 1. Czym jest podzapytanie w SQL?

**Odpowiedź**

Podzapytanie to zapytanie zagnieżdżone wewnątrz innego zapytania SQL. Może występować w klauzulach SELECT, FROM, WHERE lub HAVING. Podzapytanie wykonuje się jako pierwsze, a jego wynik jest używany przez zapytanie zewnętrzne. Ten mechanizm pozwala rozłożyć złożone problemy na kolejne logiczne kroki.

## 2. W jakiej klauzuli SQL można użyć podzapytania skalarnego?

**Odpowiedź**

Podzapytanie skalarne zwraca dokładnie jedną wartość (jeden wiersz, jedna kolumna). Dzięki tej właściwości można go użyć w klauzuli SELECT jako kolumnę wyliczaną. Może również pojawić się w WHERE dla bezpośrednich porównań. Podzapytania zwracające wiele wierszy nie mogą być używane tam, gdzie oczekiwana jest pojedyncza wartość.

## 3. Jaka jest różnica między podzapytaniem a złączeniem?

**Odpowiedź**

Podzapytanie to niezależne zagnieżdżone zapytanie, które tworzy wynik pośredni używany przez zapytanie zewnętrzne, podczas gdy złączenie bezpośrednio łączy kolumny z wielu tabel w jeden zbiór wyników. Złączenia są zwykle bardziej wydajne przy łączeniu danych, ale podzapytania są czasem czytelniejsze przy złożonych filtrach lub obliczeniach pośrednich.

## Jeszcze 17 dostępnych pytań

- Jak używać słowa kluczowego IN z podzapytaniem do filtrowania wyników?
- Czym jest podzapytanie skorelowane?

Zarejestruj się za darmo: https://sharpskill.dev/pl/login

## Inne tematy rekrutacyjne Data Analytics

- [Google Sheets - Podstawy](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/google-sheets-basics.md): 20 pytań, Junior
- [Google Sheets - Zaawansowane formuły](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/google-sheets-advanced.md): 20 pytań, Junior
- [SQL - Podstawy](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/sql-basics.md): 25 pytań, Junior
- [SQL - Agregacje i grupowanie](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/sql-aggregations.md): 20 pytań, Junior
- [SQL - Złączenia](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/sql-joins.md): 20 pytań, Junior
- [BigQuery - Podstawy](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/bigquery-fundamentals.md): 20 pytań, Junior
- [Data Cleaning - Czyszczenie danych](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/data-cleaning.md): 20 pytań, Junior
- [KPI i metryki biznesowe](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/kpis-metrics.md): 20 pytań, Junior
- [Statystyka opisowa](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/descriptive-statistics.md): 20 pytań, Junior
- [Zapier i automatyzacja No-Code](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/zapier-automation.md): 20 pytań, Junior
- [Zasady wizualizacji danych](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/data-viz-principles.md): 20 pytań, Junior
- [Python & Pandas - Podstawy](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/python-pandas-basics.md): 20 pytań, Junior
- [Google Sheets - Automatyczne dashboardy](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/google-sheets-dashboards.md): 20 pytań, Mid-Level
- [SQL - Window Functions](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/sql-window-functions.md): 20 pytań, Mid-Level
- [BigQuery - Funkcje zaawansowane](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/bigquery-advanced.md): 20 pytań, Mid-Level
- [Data Modeling](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/data-modeling.md): 20 pytań, Mid-Level
- [Analiza funneli i konwersji](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/funnel-analysis.md): 20 pytań, Mid-Level
- [Analiza kohort i retencji](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/cohort-retention.md): 20 pytań, Mid-Level
- [Google Tag Manager i tracking](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/gtm-tracking.md): 20 pytań, Mid-Level
- [API i webhooki](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/apis-webhooks.md): 20 pytań, Mid-Level
- [dbt - Podstawy](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/dbt-fundamentals.md): 20 pytań, Mid-Level
- [AB Testing i statystyka stosowana](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/ab-testing.md): 20 pytań, Mid-Level
- [Looker Studio (Google Data Studio)](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/looker-studio.md): 20 pytań, Mid-Level
- [Power BI - Podstawy](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/power-bi-fundamentals.md): 20 pytań, Mid-Level
- [SQL - Zaawansowane zapytania analityczne](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/sql-advanced-analytics.md): 20 pytań, Senior
- [dbt - Funkcje zaawansowane](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/dbt-advanced.md): 20 pytań, Senior
- [Power BI - DAX i zaawansowane dashboardy](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/power-bi-dax.md): 20 pytań, Senior
- [Python Analytics - Zaawansowana analiza i ML](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/python-analytics-advanced.md): 20 pytań, Senior

---

Source: SharpSkill (https://sharpskill.dev), tech interview preparation for your real stack.
HTML version of this page: https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/sql-subqueries-ctes