В ClickHouse нужно посчитать среднее время сессии по дням. Что выбрать: SELECT toDate(ts), avg(duration) FROM sessions GROUP BY 1 или SELECT toDate(ts), quantileExact(0.5)(duration) FROM sessions GROUP BY 1?

Проверяет владение SQL: выборки, агрегации, JOIN-ы и оконные функции.

Варианты ответа

• Среднее (avg) — всегда точнее и быстрее, потому что обходит данные за один проход без сортировки и сэмплирования
• Они идентичны по смыслу и по скорости — quantileExact внутри ClickHouse реализован как обёртка вокруг avg для совместимости
• Нужны обе: среднее + медиана вместе в одном запросе, чтобы сравнить разброс распределения и поймать сильную асимметрию
• Квантиль 0.5 (медиана) — среднее сильно искажают длинные outlier-сессии (юзер забыл приложение открытым на 8 часов)

Как разобрать этот вопрос на собеседовании

Начни с разбора схемы: какие таблицы и ключи участвуют, где могут быть NULL и дубли строк. Затем реши, что важнее — JOIN, агрегация с GROUP BY/HAVING, оконная функция или подзапрос. На собеседовании ценят не только правильный результат, но и умение проговорить план запроса и крайние случаи (пустые группы, деление на ноль, фан-аут при JOIN).

На собеседовании по такому вопросу важно не только назвать ответ, но и кратко объяснить, почему он верный.

Тема вопроса — «SQL». Чтобы подготовиться к похожим задачам, отрабатывай их на практике: sql-тренажёр помогает довести навык до автоматизма, а раздел вопросов — увидеть формулировки, которые реально встречаются на интервью аналитика данных.

Разбор ответа

Получить доступ к ответам — все вопросы →

Что дальше

• SQL-тренажёр →
• Все 3000+ вопросов с разбором →

Похожие вопросы из категории «SQL»

• Оконная функция с ORDER BY, но без явной рамки. Какая рамка применится по умолчанию в PostgreSQL?
• В чём практическая разница между ROWS и RANGE во фрейме окна? Дай кейс, где выбор меняет результат.
• Классика gaps-and-islands: есть таблица логинов user_id, login_date. Нужно найти серии подряд идущих дней активности (стрики). Как решить одним запросом?
• Нужно оставить по одной строке на дубль-группу — самую свежую запись клиента по email. Сравни DISTINCT ON, ROW_NUMBER и GROUP BY. Что выберешь?
• Задача: посчитать долю пользователей, у которых 2-я покупка случилась в течение 30 дней после 1-й. Как избежать корреляционного подзапроса?
• LEFT JOIN table_b, а в WHERE стоит условие b.status = 'active'. Что произойдёт с логикой запроса?
• Нужен медианный чек по каждой категории. Почему AVG обманет и как посчитать медиану в PostgreSQL правильно?
• Таблица orders(created_at timestamp, status text) с btree-индексом по created_at. Запрос тормозит: WHERE DATE(created_at) = '2026-06-01'. Как переписать условие, чтобы задействовать индекс и сохранить ту же выборку?

Тестовые задания

• Когортный retention по неделям регистрации
• Воронка регистрация → корзина → оплата с конверсиями между шагами

Полезные блог-статьи по теме

• ABC-анализ в SQL и Python: формула, примеры, границы
• Где решать SQL задачи онлайн: тренажёры с автопроверкой
• Мок интервью онлайн с AI: тренировка аналитика
• Data Freshness: свежесть данных как метрика качества