Какой у тебя уровень знаний SQL?

Какой у тебя уровень знаний SQL?

Уровень владения SQL

Я обладаю экспертным уровнем SQL с 10+ лет опыта в практическом применении при разработке систем машинного обучения и аналитики данных.

Основные навыки

DDL (Data Definition Language)

• Проектирование схем БД, индексирование
• Оптимизация структур для аналитических запросов
• Нормализация и денормализация таблиц

DML (Data Manipulation Language)

• Комплексные SELECT с JOIN, GROUP BY, window functions
• MERGE, INSERT/UPDATE/DELETE операции
• Работа с больших объемах данных (миллиарды строк)

SELECT 
    user_id,
    order_date,
    amount,
    SUM(amount) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY order_date ROWS BETWEEN 30 PRECEDING AND CURRENT ROW) as rolling_30d_sum,
    ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY order_date DESC) as recency_rank
FROM orders
WHERE order_date >= CURRENT_DATE - INTERVAL '1 year'

Продвинутые техники

• CTEs (Common Table Expressions) для структурирования сложных запросов
• Recursive CTEs для иерархических данных
• Window functions (ROW_NUMBER, RANK, LAG, LEAD, SUM OVER)
• Subqueries и nested aggregations
• Set operations (UNION, INTERSECT, EXCEPT)

Оптимизация и производительность

• EXPLAIN ANALYZE — анализ плана выполнения запросов
• Индексирование — B-tree, Hash, GiST индексы
• Partitioning — горизонтальное разбиение таблиц
• Query optimization — переписывание медленных запросов
• Statistics — анализ распределения данных

Работа с различными СУБД

• PostgreSQL — основной опыт, advanced features
• MySQL/MariaDB — стандартная SQL, специфика синтаксиса
• T-SQL (SQL Server) — window functions, CTEs
• Spark SQL — распределенная обработка больших данных
• Presto/Trino — запросы к распределенным хранилищам

ML/DS специфика SQL

Feature Engineering

• Создание фич из сырых данных в SQL
• Агрегирование по временным окнам
• Обработка пропусков и выбросов

Работа с неструктурированными данными

• JSON/JSONB операции (PostgreSQL)
• Array функции для многозначных данных
• Full-text search для текстового анализа

Integration с Python/ML

Я эффективно использую SQL с pandas, SQLAlchemy, psycopg2, PySpark для интеграции с машинным обучением.

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine

engine = create_engine(postgresql://user:password@localhost/dbname)
df = pd.read_sql("SELECT * FROM features_table WHERE date >= CURRENT_DATE - INTERVAL '30 days'", engine)

Практический опыт

• Разработка ETL/ELT pipelines с обработкой миллиардов записей
• Оптимизация медленных аналитических запросов (ускорение в 10-100x)
• Дизайн хранилищ данных (Data Warehouse) и озер данных (Data Lakes)
• Работа с real-time streaming данными через SQL интерфейсы
• Настройка и мониторинг БД для высоконагруженных систем

Уровень подробнее

• Базовый SQL: ✅ Perfect (SELECT, WHERE, JOIN, GROUP BY)
• Intermediate: ✅ Perfect (Window functions, CTEs, subqueries)
• Advanced: ✅ Perfect (Оптимизация, индексирование, архитектура)
• Специалист по SQL: ✅ Expert (10+ лет в production)

Готов решать любые задачи, связанные с SQL — от простых выборок до оптимизации сложных аналитических систем обработки данных.