--- title: 'SQL: запросы и базы данных' seo: description: >- Тема «SQL: запросы и базы данных» для собеседования Python Developer. Для чего используется LIKE? Что такое обобщенное табличное выражение (CTE) и как оно используется? title: 'SQL: запросы и базы данных — Python Developer' --- [Все темы Python Developer](/prep/python-developer) Подтемы: - [Основные концепции SQL](#q-14bee738d69b81a78c15fbc766c0980e) - [Фильтрация строк](#q-14bee738d69b81248f9ac9163a726b03) - [JOIN Операторы и операции с таблицами](#q-14bee738d69b81cb901de258c5c4f325) - [PIVOT Таблицы](#q-14bee738d69b8131beecef8d3a259568) - [PostgreSQL](#q-14bee738d69b81ab8992ed09c86cc7d1) - [План выполнения запроса](#q-14bee738d69b819abd83efce3c62476d) - [Реляционные и нереляционные БД](#q-14bee738d69b81359ac5d5eab0985ef2) ## Для чего используется LIKE? [#q-14bee738d69b81a78c15fbc766c0980e] Оператор LIKE в SQL используется для выполнения поиска в текстовых данных с использованием шаблонов. Он позволяет выбирать строки, которые соответствуют определенному шаблону, который может содержать специальные символы, такие как % (заменяющий любое количество символов) и \_ (заменяющий один символ). Это полезно для поиска строк с определенными паттернами, например, имена, которые начинаются или заканчиваются определенной последовательностью символов, или содержат определенные символы в середине строки. :::note[Ссылки для изучения] 1. [Оператор LIKE в SQL](https://tproger.ru/articles/like-sql) ::: --- ## Что такое обобщенное табличное выражение (CTE) и как оно используется? [#q-14bee738d69b81b4a7f3fceeda35bbda] CTE представляет именованный результат запроса, заданный через WITH и доступный внутри одной SQL-команды. Он помогает разбить сложный запрос на части и поддерживает рекурсивные вычисления. CTE не гарантирует ускорение или однократное вычисление: материализация и встраивание в основной запрос зависят от СУБД и плана. :::note[Ссылки для изучения] 1. [Обобщенное табличное выражение в SQL](https://sql-academy.org/ru/guide/operator-with) 2. [Общие табличные выражения. Курсы для инженеров и аналитиков данных, с 0:18](https://www.youtube.com/watch?v=At3z4JQYc8E&t=18s) ::: --- ## Что представляют собой значения null и NaN, и в чем заключается их различие? Каким образом следует обрабатывать данные с такими типами? [#q-14bee738d69b81bea722d934dcfc5ad5] Значения NULL и NaN используются для представления отсутствующих или неопределенных данных. #### NULL: - В SQL, NULL используется для обозначения отсутствия значения. - Он не является нулевым значением, а скорее указывает на отсутствие какого-либо значения. - NULL не равен ни одному другому значению, даже самому себе. #### NaN (Not a Number): - NaN используется в числовых вычислениях, чтобы указать на неопределенный результат или ошибку. - Он обычно возникает при выполнении некорректных математических операций, таких как деление на ноль или попытка получить квадратный корень отрицательного числа. Различие между NULL и NaN заключается в их контексте использования: NULL применяется в SQL для обозначения отсутствия значения, в то время как NaN используется в числовых вычислениях для обозначения неопределенного результата. :::note[Ссылки для изучения] 1. [SQL NULL: трёхзначная логика, IS NULL и IS DISTINCT FROM — PostgreSQL](https://postgrespro.ru/docs/postgresql/18/functions-comparison) 1. [NaN в Python: проверка через math.isnan и отличие от обычного сравнения — документация Python](https://pythondoc.ru/docs/python/3.10/library/math/#math.isnan) ::: --- ## В чем разница query и key? [#q-14bee738d69b8163913fe7ad1e213898] В контексте SQL, термины "query" и "key" относятся к разным понятиям: {/* prettier-ignore */} 1. Query (Запрос): Это инструкция или набор инструкций, написанных на языке SQL, которые позволяют выполнить операции с данными в базе данных. Запросы могут включать выборку данных, их вставку, обновление, удаление и множество других операций. Например, SELECT * FROM users; — это запрос на выборку всех данных из таблицы пользователей. 1. Key (Ключ): Это атрибут или набор атрибутов в таблице, который помогает SQL-системе быстро и эффективно организовать, доступить и поддерживать целостность данных. Существуют различные типы ключей: - Primary Key (Первичный ключ): Уникально идентифицирует каждую запись в таблице. - Foreign Key (Внешний ключ): Обеспечивает ссылочную целостность между двумя таблицами. - Unique Key (Уникальный ключ): Гарантирует, что все значения в столбце уникальны. Таким образом, "query" это команды для работы с данными, а "key" — это элементы структуры базы данных, обеспечивающие управление и целостность данных. :::note[Ссылки для изучения] 1. [Query: выполнение запроса SELECT — руководство PostgreSQL](https://postgrespro.ru/docs/postgresql/18/tutorial-select) 1. [Key: первичные, внешние и уникальные ключи — руководство PostgreSQL](https://postgrespro.ru/docs/postgresql/18/ddl-constraints) ::: --- ## Чем отличаются WHERE и HAVING? [#q-14bee738d69b81248f9ac9163a726b03] WHERE и HAVING - это два разных оператора в SQL для фильтрации данных, применяемых в разных контекстах: #### WHERE: - WHERE используется для фильтрации строк до группировки или агрегации данных. - Он применяется к отдельным строкам и определяет, какие строки будут включены в результат запроса. - WHERE применяется к строкам до выполнения агрегации. #### HAVING: - HAVING используется для фильтрации результатов агрегации данных после выполнения группировки. - Он применяется к группам строк, сгруппированным по определенным критериям, и определяет, какие группы будут включены в результат запроса. - HAVING применяется к результатам агрегации после выполнения группировки. :::note[Ссылки для изучения] 1. [Оператор HAVING в SQL](https://sql-academy.org/ru/guide/operator-having) 1. [Оператор WHERE в SQL](https://sql-academy.org/ru/guide/conditional-where-operator) ::: --- ## Перечислите типы JOINов, дайте характеристику каждому. [#q-14bee738d69b81cb901de258c5c4f325] В SQL существует несколько типов операторов JOIN: {/* prettier-ignore */} 1. INNER JOIN: - Возвращает только те строки, которые имеют совпадения в обоих таблицах по указанным условиям. - Если в обеих таблицах нет совпадений, строки не возвращаются. 1. LEFT JOIN (или LEFT OUTER JOIN): - Возвращает все строки из левой таблицы (первой в запросе), а также строки из правой таблицы, которые имеют совпадения с условием JOIN. - Если в правой таблице нет совпадений, возвращается NULL для столбцов правой таблицы. 1. RIGHT JOIN (или RIGHT OUTER JOIN): - Возвращает все строки из правой таблицы (второй в запросе), а также строки из левой таблицы, которые имеют совпадения с условием JOIN. - Если в левой таблице нет совпадений, возвращается NULL для столбцов левой таблицы. 1. FULL JOIN (или FULL OUTER JOIN): - Возвращает все строки из обеих таблиц, совпадающие и несовпадающие по условию JOIN. - Если нет совпадений, возвращаются NULL значения для недостающих столбцов. 1. CROSS JOIN: - Возвращает декартово произведение всех строк из обеих таблиц, то есть каждая строка из одной таблицы объединяется со всеми строками из другой таблицы. :::note[Ссылки для изучения] 1. [INNER, LEFT, RIGHT, FULL и CROSS JOIN: соединение строк — руководство PostgreSQL](https://postgrespro.ru/docs/postgresql/18/queries-table-expressions#QUERIES-JOIN) ::: --- ## В одной таблице 2 строчки, в другой 3, сколько минимум строк будет при иннер и лефт джойне? А сколько максимум вне зависимости от джойна? [#q-14bee738d69b81fb9370ffb9eb4d9d93] При выполнении INNER JOIN минимальное количество строк равно 0, если нет совпадений между строками обеих таблиц. При выполнении LEFT JOIN минимальное количество строк равно количеству строк в левой таблице, т.е. 2 строки, так как левые таблицы строки всегда включаются, даже если нет совпадений. Максимум строк (вне зависимости от типа JOIN): 2\*3=6. :::note[Ссылки для изучения] 1. [Количество строк JOIN: соответствующие пары и декартово произведение N × M — PostgreSQL](https://postgrespro.ru/docs/postgresql/18/queries-table-expressions#QUERIES-JOIN) ::: --- ## Расскажите про PIVOT таблицы. [#q-14bee738d69b8131beecef8d3a259568] PIVOT в SQL - это операция, которая позволяет преобразовывать строки данных в столбцы. Обычно это используется для трансформации результатов запроса, где значения из одного столбца (обычно строковые значения) становятся заголовками столбцов. Это позволяет легче анализировать данные, особенно в случае агрегированных результатов. PIVOT в SQL использует агрегирующую функцию, такую как SUM или MAX, чтобы сгруппировать данные по определенным критериям. Пример использования PIVOT может выглядеть так: ```sql SELECT * FROM ( SELECT category, year, sales FROM sales_table ) AS src PIVOT ( SUM(sales) FOR year IN ([2019], [2020], [2021]) ) AS piv; ``` Этот запрос преобразует строки с данными по категориям и годам в столбцы, где каждый столбец представляет сумму продаж для определенного года, сгруппированного по категории. :::note[Ссылки для изучения] 1. [PIVOT в SQL](http://www.sql-tutorial.ru/ru/book_operator_pivot_unpivot.html) ::: --- ## Указана база PosgreSQL. Вы ее самостоятельно разворачивали, в контейнере? [#q-14bee738d69b81ab8992ed09c86cc7d1] Опишите свой реальный опыт развёртывания PostgreSQL. Если использовали Docker, расскажите об образе, настройках подключения, постоянном томе для данных и запуске через Docker CLI или Compose. Если самостоятельно базу не разворачивали, укажите это прямо. :::note[Ссылки для изучения] 1. [Запускаем PostgreSQL в Docker](https://habr.com/ru/articles/578744/) ::: --- ## Как получить план выполнения запроса (EXPLAIN/EXPLAIN ANALYZE)? [#q-14bee738d69b819abd83efce3c62476d] Чтобы получить план выполнения запроса в PostgreSQL, вы можете использовать команду EXPLAIN перед вашим SQL-запросом. Если вы хотите выполнить запрос и получить его план выполнения, используйте команду EXPLAIN ANALYZE. :::note[Ссылки для изучения] 1. [EXPLAIN и EXPLAIN ANALYZE: получение и чтение плана PostgreSQL](https://postgrespro.ru/docs/postgresql/18/using-explain) ::: --- ## В чем отличия между нереляционными (NoSQL) и реляционными (SQL) базами данных, и для каких целей они обычно применяются? [#q-14bee738d69b81359ac5d5eab0985ef2] Нереляционные (NoSQL) и реляционные (SQL) базы данных отличаются по структуре данных, модели запросов и способу обработки информации: #### Реляционные базы данных (SQL): - Организованы в виде таблиц с жесткими схемами и строгими правилами отношений между таблицами. - Для доступа и обработки данных используется язык структурированных запросов (SQL). - Подходят для приложений с жесткими требованиями к структуре данных и целостности, таких как финансовые системы, системы управления заказами и CRM. #### Нереляционные базы данных (NoSQL): - Основаны на различных моделях данных, таких как документы, ключ-значение, столбцы или графы. - Обычно не имеют жестких схем и позволяют гибко хранить разнородные данные. - Предоставляют горизонтальное масштабирование и высокую производительность при работе с большими объемами данных. - Часто используются для хранения и обработки полуструктурированных или неструктурированных данных, таких как веб-логи, социальные сети, аналитика больших данных и системы интернета вещей (IoT). :::note[Ссылки для изучения] 1. [Реляционные и нереляционные БД: модели данных, задачи и варианты масштабирования — AWS](https://aws.amazon.com/ru/compare/the-difference-between-relational-and-non-relational-databases/) :::