Buy Database

17. 编写一个 SQL 查询来计算上个月每个产品类别的总销售额。
此问题测试您对 SQL 的了解以及对基于时间的过滤器的理解。这是一个示例解决方案：


后续问题包括针对大型数据集优化此查询

18. 如何实现事实表的增量数据加载？
此问题测试您对 ETL/ELT 流程的理解。提供 巴拉圭电话数据 高级解释和代码（如果适用）：

识别新的或更改的数据：使用时间戳或更改数据捕获 (CDC)。
提取新数据：例如，使用 SQL 查询：

SELECT *
FROM source_table
WHERE last_modified >= (SELECT MAX(last_loaded_time) FROM load_metadata);
供电
加载到暂存区域：将数据写入暂存表以进行验证。
合并到事实表：使用or运算添加新行并更新现有行：UPSERTMERGE


供电
19. 编写一个查询来查找每个产品类别按收入排名前 3 位的客户。
这道题考验的是你使用窗口函数的能力。例子：


WHERE
rank <= 3;
供电
20. 如何优化执行时间过长的查询？
这道题结合了编码和问题解决。优化步骤：

重写查询：使用高效的联接，避免不必要的子查询，并应用适当的索引。
使用 EXPLAIN 计划：分析查询执行计划以识别瓶颈。
分区：如果表很大，可以使用分区来减少扫描的数据。
物化视图：预计算并缓存昂贵的操作。
查询增强示例：

前：



21. 您将如何为包含销售数据的星型模式数据仓库设计模式？
这个问题涉及概念设计和应用细节。提供高级概述：

事实表：包含定量数据（例如销售额、销售数量）以及维度表的外键。例子：

为了准备这一阶段的面试，请查看这些评价很高的课程，以打下坚实的基础并提高您的知识：

SQL 简介：本课程非常适合初学者，涵盖 SQL 语法和数据库查询的基础知识。
中级 SQL：利用联接、子查询和窗口函数等高级技术提高您的技能。
SQL 中的数据操作：了解如何直接在 SQL 中清理、聚合和分析数据。
基于场景的数据仓库面试问题
您的面试还可能包括一些基于假设情况的问题。例如，可以为您保留整个阶段来解决特定的设计问题。这里的关键是，没有正确或错误的答案，只有有效解决这些问题的指导方针。