Топ-50 вопросов SQL на собеседовании аналитика данных 2026

Q: Какие компании самые «жёсткие» на SQL?

Yandex, Tinkoff, Avito — рейтинг по сложности. Senior-вопросы про CTE materialization, EXPLAIN, расы транзакций.

Q: Сколько готовиться к собесу?

Junior без опыта — 1-2 месяца ежедневной практики. Middle с опытом — 2-3 недели на освежить. Senior — глубже теории + system design.

Q: Где тренироваться?

SQL-тренажёр — 491+ задач с PostgreSQL и SQLite в браузере. Проверка результата автоматическая, моментальный feedback.

Q: Что выучить если время поджимает?

Топ-5 priority: JOIN-ы (особенно LEFT + WHERE подвох), window functions (ROW_NUMBER, LAG), CTE и recursive, GROUP BY + HAVING, EXPLAIN основы.

Q: Как обрабатывать вопросы которые не знаю?

«Я бы подумал в направлении X, но не уверен в точном синтаксисе — могу набросать псевдо-код?» — отличный сигнал для интервьюера. Не молчи и не паникуй.

💡 Никогда не работал с SQL? Сначала пройди серию SQL с нуля для аналитика — 10 связанных частей от «что такое БД» до Window Functions.

Собеседование аналитика данных в 2026 — это 2-3 этапа: live SQL-coding, продуктовое мышление, A/B-кейс. SQL — фильтр первого этапа. Если запорол JOIN или окошки — дальше не пойдёт.

Я разобрал реальные вопросы из 30+ собесов в РФ и СНГ за последние 12 месяцев. Yandex, Avito, Ozon, Wildberries, Tinkoff, X5, Сбер, VK — каждая компания специфична, но 80% вопросов пересекаются.

Этот пост — карта что спрашивают и где это тренировать. С пояснениями подводных камней. Все 50 разборов с интерактивными SQL-песочницами доступны в тренажёре.

Блок 1: JOIN — без них никуда (вопросы 1-10)

Шаг 1: Различие INNER / LEFT / RIGHT / FULL OUTER JOIN

Базовый вопрос — джуниоры путают LEFT и INNER, когда NULL появляются в результате.

Подвох: LEFT JOIN ... WHERE right_table.col = 'X' ведёт себя как INNER. Правильно — фильтр в ON.

-- Неправильно (теряет «осиротевших» customers)
SELECT c.id, o.amount
FROM customers c
LEFT JOIN orders o ON o.customer_id = c.id
WHERE o.status = 'paid';

-- Правильно
SELECT c.id, o.amount
FROM customers c
LEFT JOIN orders o ON o.customer_id = c.id AND o.status = 'paid';

Шаг 2: Anti-join — клиенты без заказов

3 способа: NOT EXISTS, LEFT JOIN ... WHERE IS NULL, NOT IN. NOT IN + NULL ломается — даёт пустой результат.

Шаг 3: Self-join — иерархия сотрудников

Найти manager-employee pairs. Подвох — отсечь NULL-managers (CEO).

Шаг 4: Cross-join осознанно vs случайно

Случайный CROSS JOIN (забыл ON) на 1M × 1M = катастрофа. Осознанный — генерация календаря × продукты × склады.

Шаги 5-10: JOIN fan-out, multi-table JOIN, NATURAL JOIN, USING vs ON, LATERAL JOIN

Глубокий разбор JOIN-тем →

Блок 2: Оконные функции — тестируют senior (вопросы 11-20)

Шаг 11: ROW_NUMBER vs RANK vs DENSE_RANK

-- Третий по зарплате в каждом отделе
SELECT * FROM (
  SELECT *,
    DENSE_RANK() OVER (PARTITION BY dept ORDER BY salary DESC) AS rk
  FROM employees
) sub WHERE rk = 3;

Подвох: при равных зарплатах ROW_NUMBER выберет одну строку, DENSE_RANK — несколько.

Шаг 12: LAG / LEAD — MoM, YoY

SELECT month, revenue,
  LAG(revenue) OVER (ORDER BY month) AS prev_month,
  100.0 * (revenue - LAG(revenue) OVER (ORDER BY month))
    / NULLIF(LAG(revenue) OVER (ORDER BY month), 0) AS mom_pct
FROM monthly_revenue;

Шаг 13: Running total + Moving average

SELECT date, amount,
  SUM(amount) OVER (ORDER BY date) AS running_total,
  AVG(amount) OVER (ORDER BY date ROWS BETWEEN 6 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS ma_7d
FROM transactions;

Шаг 14: ROWS vs RANGE vs GROUPS

Топ-вопрос от senior-интервьюеров. ROWS — физические строки, RANGE — по значениям. На дубликатах ORDER BY поведение разное.

Глубокий гайд по window frames →

Шаги 15-20: Gaps and islands, sessionization, PERCENTILE_CONT, NTILE, CUME_DIST, QUALIFY

Блок 3: CTE и подзапросы (вопросы 21-30)

Шаг 21: CTE vs subquery — когда что

PostgreSQL 12+ inline-ит CTE по умолчанию (то же что subquery). До 12 был optimization fence.

Шаг 22: Recursive CTE — иерархия комментариев

WITH RECURSIVE comments_tree AS (
  SELECT id, parent_id, body, 1 AS depth FROM comments WHERE parent_id IS NULL
  UNION ALL
  SELECT c.id, c.parent_id, c.body, t.depth + 1
  FROM comments c JOIN comments_tree t ON c.parent_id = t.id
)
SELECT * FROM comments_tree;

Подвох: infinite loop при циклических данных → WHERE depth < 100.

Шаг 23: Cohort retention через CTE

Полный разбор →

Шаги 24-30: Funnel analysis, RFM сегментация, top-N per group, EXISTS vs IN, EXCEPT/INTERSECT

Блок 4: Оптимизация и EXPLAIN (вопросы 31-40)

Шаг 31: EXPLAIN ANALYZE BUFFERS

Senior-вопрос — читать план PostgreSQL. Seq Scan на большой таблице с малой selectivity — нужен индекс.

Шаг 32: Sargable vs non-sargable

-- Non-sargable (функция на колонке → seq scan)
WHERE LOWER(email) = 'a@x.com'

-- Sargable (использует индекс или expression index)
WHERE email = 'a@x.com'
-- или CREATE INDEX ON users(LOWER(email));

Шаг 33: Partial / Expression / Covering indexes

Шаг 34: Когда WITH MATERIALIZED полезен

Шаги 35-40: Window function vs GROUP BY perf, dedup стратегии, COUNT(*) vs COUNT(col), pg_stat_statements, lock_timeout

Блок 5: Аналитические задачи (вопросы 41-50)

Шаг 41: Когортный retention

Шаг 42: Воронка с условным dropoff

Шаг 43: ABC-анализ через CUME_DIST

Шаг 44: RFM-сегментация

Шаг 45: LTV расчёт когортный

Шаг 46: Sessionization (30-min gap)

Шаг 47: Customer journey (multi-touch attribution)

Шаг 48: A/B test SQL: SRM check + conversion comparison

Шаг 49: NULL-safe сравнение между source и target

Шаг 50: Pivot через FILTER / crosstab

FAQ

Какие компании самые «жёсткие» на SQL?