Question 1

Loại JOIN nào chỉ trả về các hàng có khớp ở cả hai bảng?

Accepted Answer

INNER JOIN chỉ trả về các hàng có khớp ở cả hai bảng. Nếu một hàng từ bảng trái không có khớp ở bảng phải (hoặc ngược lại), nó sẽ bị loại khỏi kết quả. Đây là loại JOIN hạn chế nhất và được sử dụng phổ biến nhất để kết hợp dữ liệu liên quan.

Question 2

Kết quả của LEFT JOIN là gì khi bảng phải không có khớp?

Accepted Answer

LEFT JOIN giữ tất cả các hàng từ bảng trái, ngay cả khi không tồn tại khớp ở bảng phải. Trong trường hợp đó, các cột từ bảng phải được điền giá trị NULL. Điều này bảo toàn tính toàn vẹn của dữ liệu bảng chính trong khi thêm thông tin tùy chọn.

Question 3

Làm thế nào để tìm khách hàng chưa đặt đơn hàng nào bằng cách sử dụng JOIN?

Accepted Answer

Để tìm các bản ghi không khớp, hãy sử dụng LEFT JOIN tiếp theo là bộ lọc WHERE trên một cột bảng phải IS NULL. Kỹ thuật này hiệu quả hơn truy vấn con NOT IN vì nó tránh quét bảng đơn hàng nhiều lần. Đây là một mẫu cổ điển để phát hiện dữ liệu mồ côi.

SQL Joins & Truy vấn nâng cao

Loại JOIN nào chỉ trả về các hàng có khớp ở cả hai bảng?

Câu trả lời

Kết quả của LEFT JOIN là gì khi bảng phải không có khớp?

Câu trả lời

Làm thế nào để tìm khách hàng chưa đặt đơn hàng nào bằng cách sử dụng JOIN?

Câu trả lời

CROSS JOIN tạo ra kết quả gì?

SELF JOIN là gì và khi nào sử dụng nó?

Các chủ đề phỏng vấn Data Science & ML khác

Cơ bản về Python

Lập trình Hướng đối tượng Python

Cấu trúc dữ liệu Python

Kiến Thức Cơ Bản về Git

Cơ bản về SQL

Kiến thức cơ bản về NumPy

Cơ bản về Pandas

Jupyter & Google Colab

Pandas nâng cao

Trực quan hóa với Matplotlib & Seaborn

Trực quan hóa tương tác với Plotly

Thống kê mô tả

Thống kê suy luận

Web Scraping

BigQuery & Cloud Data

Feature Engineering

ML Có Giám Sát: Hồi Quy

ML Có Giám Sát: Phân Loại

Cây Quyết định & Ensemble

ML Không Giám Sát

Pipeline ML & Xác thực

Chuỗi thời gian & Dự báo

Cơ Bản Về Deep Learning

TensorFlow & Keras

CNN và phân loại hình ảnh

RNN & Chuỗi

Transformers & Attention

NLP & Hugging Face

GenAI & LangChain

MLOps và Triển khai

Nắm vững Data Science & ML cho lần phỏng vấn tiếp theo