Six concepts SQL clés font souvent tomber les candidats en entretien data : fonctions fenêtres, filtres sur agrégats, auto-jointures, CTE vs sous-requêtes, gestion des NULLs, et déduplication par groupe. Comprendre et pratiquer ces leviers est indispensable pour réussir (Nate Rosidi, KDnuggets). Découvrez comment les dompter.
3 principaux points à retenir.
- Maîtrisez les fonctions fenêtres en comprenant bien ORDER BY et partitions pour éviter des résultats erronés.
- Diffusez correctement les filtres entre WHERE (avant agrégation) et HAVING (après agrégation) pour ne pas bloquer vos requêtes.
- Privilégiez CTE aux sous-requêtes pour plus de lisibilité, maintenabilité, et clarté dans des requêtes complexes.
Pourquoi les fonctions fenêtres posent autant de difficultés en entretien SQL
Les fonctions fenêtres en SQL, souvent admirées pour leur élégance, sont en réalité un véritable champ de mines pour ceux qui passent des entretiens de data. Pourquoi ? Tout simplement parce que leur puissance peut se retourner contre vous si vous ne maîtrisez pas leurs subtilités. Prenons un exemple classique qui pourrait bien vous coûter cher. Imaginez que vous souhaitiez identifier le second achat d’un client dans les sept jours suivant son premier achat. Facile en théorie, non ? Pourtant, sans un ORDER BY explicite dans une fonction comme LAG(), le résultat devient un véritable désastre, transformant le tout en un ordre aléatoire.
Pour que cela soit plus clair, voici un exemple de code SQL que vous pourriez utiliser :
SELECT customer_id,
purchase_date,
LAG(purchase_date) OVER (PARTITION BY customer_id ORDER BY purchase_date) AS previous_purchase
FROM purchases
WHERE purchase_date BETWEEN DATEADD(DAY, -7, GETDATE()) AND GETDATE();
Dans cet exemple, il est crucial d’utiliser à la fois PARTITION BY et ORDER BY dans la définition de votre fenêtre. PARTITION BY permet de grouper les achats par client, tandis que ORDER BY s’assure que les dates d’achat sont bien ordonnées chronologiquement. Si vous oubliez cela, vous pourriez penser avoir trouvé le bon second achat, mais vous vous retrouverez avec un résultat erroné, ce qui peut fausser vos analyses et prendre des décisions basées sur des données incorrectes.
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Les erreurs courantes que les candidats commettent incluent : ne pas définir d’ordre, ignorer le rôle de PARTITION BY, ou encore penser qu’ORDER BY est optionnel dans une analyse de données. Un simple oubli peut aboutir à des conclusions biaisées. Cela illustre bien pourquoi tant de personnes galèrent avec ces fonctions durant leurs entretiens. Comme l’a dit Confucius : « L’apprentissage sans réflexion est une perte de temps. » En matière de SQL, réfléchir sur le fonctionnement interne de chaque fonction, c’est s’assurer que chaque requête soit aussi précise que possible.
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Comment distinguer HAVING de WHERE pour des filtres efficaces sur données agrégées
Lorsque vous plongez dans le SQL, il est crucial de comprendre la distinction entre les clauses WHERE et HAVING. Ces deux peuvent sembler similaires au premier abord, mais elles jouent des rôles bien différents lors de l’exécution des requêtes, surtout quand il s’agit de données agrégées. Imaginez que vous êtes en train de gérer un vignoble. Vous voulez calculer le revenu total de chaque vignoble, mais uniquement pour ceux qui produisent des vins de qualité supérieure. Dans ce scénario, comment utiliser correctement ces deux clauses ?
D’abord, rappelons l’ordre d’exécution du SQL. Lorsqu’une requête est exécutée, WHERE est évalué avant que toute fonction d’agrégation soit effectuée. C’est-à-dire que WHERE filtre les lignes avant les agrégations, tandis que HAVING intervient après, pour filtrer les résultats agrégés. C’est là que l’erreur commune se manifeste : l’utilisation de MIN() ou d’autres fonctions d’agrégation dans WHERE.
Supposons que vous avez une table vignobles avec les colonnes nom, qualité, et revenu. Si vous essayez de filtrer les vignobles pour lesquels la qualité est supérieure à un certain score, vous feriez cela :
SELECT nom, SUM(revenu)
FROM vignobles
WHERE MIN(qualité) > 80
GROUP BY nom;Cette requête va échouer. WHERE ne peut pas évaluer MIN(qualité) car ce n’est pas une agrégation des résultats. La bonne manière d’approcher cela est d’utiliser HAVING après l’agrégation :
SELECT nom, SUM(revenu)
FROM vignobles
GROUP BY nom
HAVING MIN(qualité) > 80;Dans cet exemple correct, nous avons d’abord groupé par nom, puis appliqué le filtre sur la qualité. Cela vous permet d’obtenir les résultats précis que vous désirez sans tomber dans le piège de la mauvaise utilisation de WHERE. Pour une référence plus détaillée, vous pouvez consulter cet article ici.
En somme, garder en tête l’ordre d’exécution et la fonction spécifique de chaque clause vous évitera une frustration inutile lors de vos entretiens techniques ou dans votre pratique quotidienne. Maîtriser cette nuance peut faire toute la différence !
Quand et comment utiliser les auto-jointures pour comparer des événements temporels
Quand il s’agit de comparer des enregistrements dans une même table, l’auto-jointure apparaît comme un outil redoutablement efficace, souvent sous-estimé. Imaginez des événements qui se déroulent dans le temps, et où le besoin d’analyser leur évolution s’impose comme une évidence. Les sous-requêtes imbriquées pourraient sembler une solution, mais elles sont souvent lourdes, à la syntaxe souvent complexe et parfois illisible. À l’inverse, l’auto-jointure nous offre une solution élégante et claire.
Prenons un exemple parlant : supposons que nous ayons une table des taux de change, où chaque enregistrement renseigne un taux à une date précise. Si nous voulions comparer les taux de change de deux dates différentes, l’auto-jointure devient alors notre alliée. Au lieu de s’enferrer dans une sous-requête alambiquée, on peut joindre la table sur elle-même grâce à une condition de jointure qui s’appuie sur les dates.
SELECT
a.date AS date_1,
b.date AS date_2,
a.taux AS taux_date_1,
b.taux AS taux_date_2,
(b.taux - a.taux) AS difference_taux
FROM
taux_de_change a
JOIN
taux_de_change b ON a.date = '2023-01-01' AND b.date = '2023-01-10';
Dans cet exemple, on compare le taux de change du 1er janvier 2023 avec celui du 10 janvier 2023. L’auto-jointure ici se fait toute seule, avec une lisibilité qui frôle la magie. On récupère rapidement les informations désirées sans perdre de temps dans des sous-requêtes qui alourdissent la performance générale. La simplicité et la clarté de ce code le rendent facilement compréhensible, même pour un néophyte.
En somme, l’auto-jointure est souvent plus rapide et plus claire que ses rivales. Elle met également en avant une technique que tout data analyst se doit de maîtriser pour exceller en entretien. Rappelez-vous les mots de Socrate : « La simplicité est la sophistication suprême. » Appliqués au SQL, ces mots prennent tout leur sens. Si vous voulez en savoir plus sur les jointures SQL et maximiser vos chances lors d’un entretien, jetez un œil à cet article captivant ici.
Pourquoi préférer les Common Table Expressions aux sous-requêtes imbriquées dans SQL
Passons à une question cruciale : pourquoi privilégier les Common Table Expressions (CTE) aux sous-requêtes imbriquées dans SQL ? Cela pourrait sembler anodin, mais dans le monde féroce des entretiens techniques, comprendre cette distinction peut faire la différence entre un candidat mémorable et un autre qui s’efface dans l’ombre.
Les CTE permettent d’organiser une requête complexe en étapes nommées. Imaginez que vous construisez une maison. Au lieu de balancer des briques sans aucun ordre, vous posez les fondations, puis vous montez les murs, et ainsi de suite, chaque étape étant clairement définie. C’est exactement ce que fait une CTE. En revanche, avec les sous-requêtes imbriquées, chaque niveau devient rapidement une jungle illisible. On parle de duplication de logique, de complexité inutile et, avouons-le, d’un vrai casse-tête pour celui qui tentera de comprendre votre requête, même quelques jours après l’avoir écrite.
Voyons cela avec un exemple concret. Supposons qu’un recruteur vous demande de trouver les meilleurs acteurs par genre, basé sur les notes moyennes de leurs films. Voici comment vous pourriez structurer cela avec une CTE :
WITH ActorRatings AS (
SELECT actor_id, genre, AVG(rating) as avg_rating
FROM movies
JOIN actors ON movies.actor_id = actors.id
GROUP BY actor_id, genre
)
SELECT actor_id, genre, avg_rating
FROM ActorRatings
WHERE avg_rating > 8.0;Maintenant, comparaison avec une version sous-requêtes imbriquées :
SELECT actor_id, genre, AVG(rating) as avg_rating
FROM (
SELECT actor_id, genre, rating
FROM movies
JOIN actors ON movies.actor_id = actors.id
) as subquery
GROUP BY actor_id, genre
HAVING AVG(rating) > 8.0;La CTE est non seulement plus claire, mais elle est aussi beaucoup plus facile à maintenir. Si vous avez besoin d’ajuster votre requête, comme ajouter un filtre pour une année spécifique, la CTE vous permet de le faire sans plonger dans des couches de sous-requêtes. C’est un peu comme choisir entre un bon livre avec des chapitres clairs et un roman compliqué qui mélange tout. Vous savez lequel lire en première.
En résumé, dans un entretien data, ces détails pourraient jouer en votre faveur. Montrez que vous comprenez non seulement la syntaxe, mais aussi les raisons derrière le choix des CTE. Cela démontre votre capacité à penser à long terme. Et oui, la lisibilité et l’évolutivité de vos requêtes pourraient vous propulser vers de nouveaux sommets.
Comment éviter les erreurs les plus courantes liées aux NULL en SQL
Quand on parle de SQL, l’un des pièges les plus sournois reste sans conteste le traitement des NULL. Imaginez un instant : vous êtes en entretien pour un poste de data analyst, vous devez expliquer vos requêtes SQL et, tout à coup, vous vous heurtez à ce monstre. La logique autour des NULL est un vrai casse-tête pour beaucoup d’entre nous. En effet, NULL ne signifie rien, même pas « rien ». Dans le monde SQL, NULL est une entité à part, un concept qui dit « je ne sais pas » plutôt qu’un simple zéro ou une chaîne vide.
Une erreur fréquente est de croire que = NULL fonctionne. Spoiler alert : ça ne marche pas ! L’utiliser reviendrait à dire que deux choses inconnues sont identiques, ce qui est un non-sens. Pour vérifier si un champ est NULL, il faut employer IS NULL. Si vous utilisez = NULL, vous vous retrouvez face à une requête qui ne renverra rien, même vous attendez des données. Si cela vous arrive en entretien, c’est la porte de sortie assurée.
Pour mettre en lumière l’impact des NULL, prenons un cas concret. Imaginez que vous travaillez sur une base de données client, où certaines interactions de clients avec vos contenus ne sont pas enregistrées. Si vous ne gérez pas les NULL correctement, vous risquez de compter des résultats erronés dans vos analyses. Par exemple, si un utilisateur a cliqué sur trois articles, mais qu’une de ses interactions est enregistrée comme NULL, la moyenne de clics par article va chuter.
C’est là qu’intervient la fonction COALESCE. Elle est votre alliée pour remplacer les NULL par des valeurs par défaut pertinentes, améliorant ainsi la qualité de votre résultat final. En utilisant COALESCE, vous pouvez facilement retourner une valeur par défaut si votre champ est NULL, garantissant des analyses plus complètes. Voici un exemple :
SELECT client_id, COALESCE(interaction_count, 0) AS interactions
FROM clients;Dans cet exemple, si interaction_count est NULL, le résultat sera remplacé par 0, vous offrant une vision plus précise de l’engagement client. Pour plus d’informations sur cette astuce, vous pouvez consulter cet article ici. Apprenez à manœuvrer dans ce labyrinthe des NULL et, croyez-moi, cela ne pourra qu’optimiser votre performance dans vos prochains entretiens.
Quelle méthode adopter pour dédupliquer par groupe en conservant des lignes complètes
La déduplication par groupe, c’est un vrai casse-tête dans le monde des data. Imaginez que vous voulez identifier le meilleur vendeur par mois et que vous ayez une belle liste de transactions. Utiliser uniquement GROUP BY pourrait sembler la solution évidente, non ? Sauf que, spoiler alert, ça ne suffit pas. Le problème, c’est que la magie de GROUP BY s’arrête là où vous souhaitez une ligne complète d’informations associées. Cela veut dire qu’au lieu d’obtenir le vendeur avec tous ses détails, vous risquez juste de retrouver un nom et une somme, avec l’essentiel aux abonnés absents.
Et que penser de LIMIT 1 ? Une solution séduisante à première vue, mais qui ne tient pas la route quand il s’agit d’analyser un groupe. Pourquoi ? Imaginez que vous ayez plusieurs vendeurs avec des performances équivalentes. LIMIT 1 ne vous renverra qu’un seul nom, mais il ne résoudra pas votre problème de dédoublonnage. Bref, vous vous retrouvez avec des pistes inexplorées comme un GPS qui vous laisse en pleine forêt.
Pour donner un coup de fouet à votre déduplication, optez plutôt pour les fonctions fenêtres comme RANK() ou ROW_NUMBER(). Ces fonctions vous permettent de partitionner vos données par groupe, de les trier selon votre critère et de conserver toutes les lignes pertinentes. C’est comme passer d’un filtre de café à une machine espresso : le goût sera bien plus riche !
Voici un exemple qui pourrait éclaircir les choses :
WITH RankedProducts AS (
SELECT
product_id,
seller,
sale_date,
amount,
RANK() OVER (PARTITION BY MONTH(sale_date) ORDER BY amount DESC) AS sales_rank
FROM
sales
)
SELECT
product_id,
seller,
sale_date,
amount
FROM
RankedProducts
WHERE
sales_rank = 1;
Ce code vous montre comment identifier le produit le plus vendu par mois tout en conservant toutes les informations sur ses performances. En somme, avec cette méthode, vous faites ressortir non seulement qui a vendu quoi, mais également le contexte complet. Cela fait toute la différence dans une analyse de données !
Prêt à passer vos entretiens SQL sans pièges ni fausses notes ?
Les entretiens data demandent une maîtrise aiguisée de concepts SQL trop souvent mal compris : fonctions fenêtres, filtres avant et après agrégation, auto-jointures, structuration par CTE, gestion fine des NULL et déduplications par groupe. Appropriez-vous ces techniques avec rigueur et méthode. Cela vous armera d’une solide expertise, d’une clarté dans vos requêtes, et surtout vous donnera un net avantage face aux recruteurs qui guettent la moindre approximation. Le bénéfice est clair : finir les entretiens SQL avec assurance et efficacité, et décrocher le job.
FAQ
Pourquoi les fonctions fenêtres nécessitent-elles un ORDER BY ?
Quelle est la différence entre WHERE et HAVING en SQL ?
Quand utiliser une auto-jointure plutôt qu’une sous-requête ?
Pourquoi privilégier les CTE aux sous-requêtes ?
Comment gérer efficacement les valeurs NULL en SQL ?
A propos de l’auteur
Je suis Franck Scandolera, Analytics Engineer et formateur indépendant avec plus de dix ans d’expérience en data engineering, automatisation et web analytics. Je transmets mon expertise en SQL et optimisation des pipelines data à travers mon agence webAnalyste et ma formation « Formations Analytics », accompagnant les professionnels à maîtriser la donnée et ses outils de manière pragmatique et durable.