Основи SQL
SELECT, WHERE, ORDER BY, GROUP BY, HAVING, агрегації, псевдоніми, прості підзапити
1Яка інструкція SQL використовується для отримання даних з таблиці?
Яка інструкція SQL використовується для отримання даних з таблиці?
Відповідь
Інструкція SELECT — це фундаментальна команда для читання даних з реляційної бази даних. Вона дозволяє вказати, які стовпці отримати і з якої таблиці. Це перша інструкція, яку вивчає кожен розробник у SQL, оскільки вона є основою всіх запитів на читання.
2Як вибрати всі стовпці з таблиці під назвою 'users'?
Як вибрати всі стовпці з таблиці під назвою 'users'?
Відповідь
Символ зірочки (*) — це скорочення, що означає всі стовпці. Синтаксис SELECT * FROM users повертає кожен стовпець з таблиці. Хоча це зручно для дослідження, явне найменування стовпців рекомендується у виробничому середовищі з причин продуктивності та зрозумілості.
3Яка клауза використовується для фільтрації рядків, що повертаються запитом SELECT?
Яка клауза використовується для фільтрації рядків, що повертаються запитом SELECT?
Відповідь
Клауза WHERE дозволяє вказати умови, яким повинні відповідати рядки, щоб бути включеними в результат. Вона застосовується перед будь-якою агрегацією та приймає оператори порівняння (=, <, >, !=), логічні оператори (AND, OR, NOT) і спеціальні предикати (LIKE, IN, BETWEEN).
Який оператор використовується для пошуку шаблону в текстовому стовпці?
Як відсортувати результати запиту за зростанням за стовпцем?
+17 питань зі співбесід
Інші теми співбесід Data Science & ML
Основи Python
Об'єктно-орієнтоване програмування Python
Структури даних Python
Основи Git
Основи NumPy
Основи Pandas
Jupyter & Google Colab
SQL Joins та розширені запити
Просунутий Pandas
Візуалізація з Matplotlib & Seaborn
Інтерактивні візуалізації з Plotly
Описова статистика
Інференційна статистика
Web Scraping
BigQuery & Cloud Data
Feature Engineering
Кероване ML: Регресія
Кероване ML: Класифікація
Дерева рішень та ансамблі
Некероване ML
ML Pipelines та валідація
Часові ряди та прогнозування
Основи Deep Learning
TensorFlow & Keras
CNN та класифікація зображень
RNN та послідовності
Transformers та Attention
NLP та Hugging Face
GenAI та LangChain
MLOps та розгортання
Опануй Data Science & ML для наступної співбесіди
Отримай доступ до всіх питань, flashcards, технічних тестів, вправ code review та симуляторів співбесід.
Почни безкоштовно