ETL开发者面试：Oracle查询与数据转换挑战

"这篇内容包含了多个ETL相关的数据库查询题目，包括层次查询、数据拆分、地址解析以及分组查询等技术。" 在ETL（提取、转换、加载）过程中，数据库查询是至关重要的，特别是在数据清洗、整合和加载到目标系统时。以下是基于给定面试题目的详细知识点： 1. **层次查询**： - 题目1展示了如何使用Oracle的层次查询（CONNECT BY）来解决复杂的数据关系。通过连接T_STU、T_COURSE和T_S_C表，然后按照每个学生的成绩进行排序，并利用层级查询将课程显示在同一行。这种查询方式常用于树形结构的数据，例如组织架构或家庭关系。 2. **数据拆分（Split）**： - 题目二涉及到将一个字段的值（如ano）拆分为多行。在SQL中，这可能需要使用字符串函数（如SUBSTRING、INSTR或REGEXP_SUBSTR）配合游标或临时表来完成。具体实现取决于数据库系统，如MySQL可能会用到SUBSTRING_INDEX，而Oracle可能使用REGEXP_SUBSTR。 3. **地址解析**： - 题目四要求将地址列按省、市、县（区）拆分。这通常需要用到字符串处理函数，如SPLIT或正则表达式，将字符串按照特定分隔符（这里是“-”）拆解成多个字段。 4. **分组和聚合**： - 题目六要求按年份分组，找出每个年份value最小和最大的user_id。可以使用窗口函数（如RANK或ROW_NUMBER）配合CASE语句来实现。例如，先按year和value排序，然后对每个year取第一（最小value）和最后一（最大value）的user_id。 5. **多表查询和JOIN操作**： - 题目7涉及了两个查询，需要理解如何从学生课程成绩表（table_course_grade）和学生班级表中获取信息。这可能需要LEFT JOIN、INNER JOIN等JOIN操作，以便将学生的基本信息与他们的课程成绩关联起来。 6. **SQL性能优化**： - 在实际的ETL开发中，编写高效的SQL语句至关重要。这可能涉及到索引的使用、避免全表扫描、减少子查询以及优化连接条件等策略。 7. **数据清洗**： - 题目未直接提及，但ETL过程中的数据清洗是非常关键的步骤，它包括处理缺失值、异常值、重复值等，确保数据质量。 了解并熟练掌握这些知识点对于ETL开发人员来说是必要的，因为它们涵盖了从数据提取到加载到目标系统的整个流程中的核心技术。在面试中，面试官可能会通过这些问题来评估候选人对数据库操作、数据处理以及ETL流程的理解程度。