SQL ইন্টারভিউর সমস্যা — প্যাটার্ন ধরে সমাধান

১ · ইন্টারভিউর কাঠামো — প্রশ্ন, সরল সংস্করণ, পরীক্ষা, উন্নতি, ব্যাখ্যা

পর্ব ৬৩–৬৫-এ আপনি কোয়েরির ফল হাতে বের করা, MCQ আর লিখিত-মৌখিক প্রশ্নের অনুশীলন করেছেন। SQL ইন্টারভিউ এর থেকে আলাদা: একটি ব্যবসার প্রশ্ন দেওয়া হয় (“গত মাসে প্রতিটি শহরের সেরা গ্রাহক কে?”), কয়েকটি টেবিলের বর্ণনা দেওয়া হয়, আর ১৫–৪৫ মিনিটে আপনাকে একটি সঠিক কোয়েরি লিখে বুঝিয়ে বলতে হয়। কখনো শেয়ার করা editor-এ চালানো যায়, কখনো শুধু কাগজে বা হোয়াইটবোর্ডে। পদভেদে জোর আলাদা হয়, তবে প্যাটার্নগুলো প্রায় একই:

পাঁচ ধাপের পদ্ধতি

চাপের মধ্যে সবচেয়ে বড় ভুল হলো প্রশ্ন শুনেই লিখতে শুরু করা। মুদি দোকানের হিসাবরক্ষককে মালিক বললেন, “গত মাসের বিক্রি কত?” — অভিজ্ঞ হিসাবরক্ষক আগে জিজ্ঞেস করবেন, “ফেরত দেওয়া মাল বাদ দেব? বাকির বিক্রি ধরব?” SQL ইন্টারভিউতে ঠিক এটাই দেখা হয়। পদ্ধতিটি এরকম:

সমস্যা · প্রতিটি শহরের সেরা গ্রাহক (মাঝারি): db-shop ডেটাবেস দেওয়া আছে: customers (customer_id, name, city — NULL হতে পারে), orders (order_id, customer_id, order_date, status: pending, shipped, delivered বা cancelled), order_items (order_id, product_id, quantity, unit_price — প্রতিটি অর্ডারের প্রতিটি পণ্যের একটি সারি)। প্রশ্ন: “প্রতিটি শহরে যিনি সবচেয়ে বেশি টাকার কেনাকাটা করেছেন, তাঁর নাম, অর্ডার সংখ্যা আর মোট খরচ দেখান।” নিচে “পরে” চাপুন:

- "খরচ" = SUM(quantity * unit_price)?   (হ্যাঁ)
- cancelled অর্ডার বাদ? pending ধরব?   (বাদ / ধরব)
- একই শহরে দুজন সমান হলে?              (দুজনই)
- city NULL হলে?                         (আলাদা দল)
- কোনো বৈধ অর্ডারই নেই এমন গ্রাহক?     (বাদ)
-> RANK, COALESCE(city), status <> 'cancelled'

SELECT c.city, c.name,
       COUNT(o.order_id) AS orders,
       SUM(i.quantity * i.unit_price) AS spent
FROM customers c
JOIN orders o      ON ...
JOIN order_items i ON ...
WHERE o.status <> 'cancelled'
GROUP BY c.customer_id
-- শহরের সেরা বাছাই পরে, আগে এটা ঠিক হোক

অর্ডার: 1001, 1003, 1009     -> 3টি
খরচ:   17400 + 1780 + 18000  -> 37180  ✓
কোয়েরির ফল: orders = 6   ✗
প্রতিটি অর্ডারে ২টি করে পণ্য-সারি,
JOIN-এর পর অর্ডার ৩টি থেকে ৬টি সারি
-> fan-out: COUNT ভুল, SUM ঠিক

১. COUNT(DISTINCT o.order_id)
   (বা আগে অর্ডারপ্রতি যোগফল, তারপর JOIN)
২. শহরের ভেতরে ranking:
   RANK() OVER (PARTITION BY city
                ORDER BY spent DESC)
   বাইরে WHERE rnk = 1
ROW_NUMBER নয় — tie হলে দুজনই চাই

"cancelled বাদ, pending রেখেছি — বদলানো সহজ।
 tie-তে দুজনই আসবেন (RANK).
 NULL city আলাদা দল '(অজানা)'।
 খরচ: JOIN গুলো hash বা index দিয়ে প্রায় রৈখিক,
 GROUP BY আর window-এ একবার sort: O(n log n).
 বড় টেবিলে orders(customer_id) আর
 order_items-এর (order_id, ...) PK সাহায্য করে।"

এবার দুটি সংস্করণই চালিয়ে দেখুন — প্রথমটি সরল, দ্বিতীয়টি সঠিক:

-- ১. সরল সংস্করণ: অর্ডার সংখ্যায় fan-out
SELECT c.city, c.name, COUNT(o.order_id) AS orders,
       SUM(i.quantity * i.unit_price) AS spent
FROM customers c
JOIN orders o      ON o.customer_id = c.customer_id
JOIN order_items i ON i.order_id = o.order_id
WHERE o.status <> 'cancelled'
GROUP BY c.customer_id ORDER BY spent DESC;
-- ২. সঠিক: DISTINCT দিয়ে গোনা, শহরের ভেতরে RANK
WITH spend AS (
  SELECT COALESCE(c.city, '(অজানা)') AS city, c.name,
         COUNT(DISTINCT o.order_id) AS orders,
         SUM(i.quantity * i.unit_price) AS spent
  FROM customers c
  JOIN orders o      ON o.customer_id = c.customer_id AND o.status <> 'cancelled'
  JOIN order_items i ON i.order_id = o.order_id
  GROUP BY c.customer_id, c.name, c.city
), ranked AS (
  SELECT *, RANK() OVER (PARTITION BY city ORDER BY spent DESC) AS rnk FROM spend
)
SELECT city, name, orders, spent FROM ranked WHERE rnk = 1 ORDER BY spent DESC;

কথা বলতে বলতে কোয়েরি লেখা

ইন্টারভিউয়ার আপনার মাথার ভেতর দেখতে পান না, তাই think aloud — ভাবনাটা জোরে বলা — এখানে সবচেয়ে বড় দক্ষতা। কয়েকটি কাজের অভ্যাস:

• Schema আগে বলে নিন: “orders আর order_items এক-থেকে-বহু, তাই এই JOIN-এর পর সারি বাড়বে।” টেবিলের grain (একটি সারি মানে কী) বলে ফেললেই fan-out-এর অর্ধেক ঝুঁকি কমে।
• অনুমান লিখে রাখুন: উত্তর না পেলে নিজে একটি যুক্তিসঙ্গত অনুমান করুন আর বলুন, “ধরে নিচ্ছি cancelled বাদ — দরকারে এক লাইনে বদলানো যাবে।”
• CTE-তে নাম দিন: spend, ranked — নামগুলোই আপনার ব্যাখ্যা। এক বিশাল nested কোয়েরির চেয়ে ধাপে ধাপে CTE পড়া আর ডিবাগ করা অনেক সহজ।
• প্রতিটি ধাপে সারির সংখ্যা ভাবুন: “এখানে ১০টি অর্ডার, JOIN-এর পর ১৬টি পণ্য-সারি, GROUP BY-এর পর ৬ জন গ্রাহক।” সংখ্যা অদ্ভুত লাগলে সেটাই বাগের সংকেত।
• সময় ফুরালে: সঠিক কিন্তু ধীর সমাধান (correlated subquery) আগে, দ্রুতটি পরে। ভুল দ্রুত সমাধানের চেয়ে সঠিক ধীর সমাধান সবসময় ভালো।

এই পাতার বাকি অংশে ১৩টি প্যাটার্ন আছে। প্রতিটির শুরুতে রিভিশনের পর্ব দেওয়া আছে। এডিটরের নিচে “নমুনা ডেটাবেস” খুলে সব টেবিল আর সারি দেখতে পাবেন।

২ · Ranking — দ্বিতীয় বা N-তম সর্বোচ্চ, আর প্রতি দলের সেরা N

প্যাটার্ন ১ · দ্বিতীয় (বা N-তম) সর্বোচ্চ মান

রিভিশন: পর্ব ২৬ · Window function, পর্ব ২১ · Subquery, পর্ব ১৫ · SELECT, LIMIT আর OFFSET

WITH r AS (SELECT t.*, DENSE_RANK() OVER (ORDER BY value DESC) AS dr
           FROM t WHERE value IS NOT NULL)
SELECT * FROM r WHERE dr = :n;          -- N-তম আলাদা মান, tie-তে সবাই

সমস্যা · দ্বিতীয় সর্বোচ্চ বেতন (সহজ): db-uni-এর instructors টেবিলে (instructor_id, name, dept_id, salary, mentor_id) শিক্ষকদের বেতন আছে: 120000, 85000, 110000, 70000, 90000, 65000. প্রশ্ন: দ্বিতীয় সর্বোচ্চ বেতন কত, আর কে কে পান? প্রথমে জিজ্ঞেস করুন: “সর্বোচ্চ বেতন দুজন পেলে দ্বিতীয় কে — একই মানের দ্বিতীয় জন, নাকি পরের আলাদা মান?” প্রায় সবসময় উত্তর: পরের আলাদা মান। ফাঁদটি দেখাতে এডিটরের প্রথম লাইনে Nadia Sultana-কে সর্বোচ্চ বেতনেই যোগ করা হয়েছে — লাইনটি মুছে দিয়েও চালিয়ে দেখুন।

INSERT INTO instructors VALUES (7, 'Nadia Sultana', 3, 120000, NULL);  -- tie
-- ১. সরল চেষ্টা: সাজিয়ে দ্বিতীয় সারি
SELECT name, salary FROM instructors ORDER BY salary DESC LIMIT 1 OFFSET 1;
-- ২. DENSE_RANK: দ্বিতীয় আলাদা বেতন যাঁরা পান, সবাই
WITH r AS (SELECT name, salary, DENSE_RANK() OVER (ORDER BY salary DESC) AS dr
           FROM instructors WHERE salary IS NOT NULL)
SELECT name, salary FROM r WHERE dr = 2;
-- ৩. শুধু মানটি; না থাকলে NULL (scalar subquery)
SELECT (SELECT DISTINCT salary FROM instructors WHERE salary IS NOT NULL
        ORDER BY salary DESC LIMIT 1 OFFSET 1) AS second_highest;
-- ৪. পুরোনো পথ: সর্বোচ্চের চেয়ে কম যা, তার সর্বোচ্চ
SELECT MAX(salary) AS second_highest FROM instructors
WHERE salary < (SELECT MAX(salary) FROM instructors);

• DISTINCT-এর জায়গা: ৩ নম্বরে DISTINCT থাকায় 120000 একবারই গোনা হয়, তাই OFFSET 1 ঠিক কাজ করে। ১ নম্বরে DISTINCT বসালে মানটি ঠিক আসত, কিন্তু নাম হারাত।
• “না থাকলে NULL”: সবার বেতন সমান হলে বা একজনই থাকলে ২ নম্বর কোনো সারি দেয় না; ৩ নম্বর বাইরের SELECT (…)-এর কারণে একটি সারি দেয়, মান NULL. প্রশ্নে “NULL দিন” থাকলে এই রূপ।
• NULL বেতন: SQLite আর MySQL-এ NULL সবচেয়ে ছোট ধরা হয়, তাই DESC-এ শেষে যায়; PostgreSQL আর Oracle-এ NULL সবচেয়ে বড়, তাই DESC-এ প্রথমে — DENSE_RANK-এ NULL পেত 1. WHERE salary IS NOT NULL সব DBMS-এ একই ফল নিশ্চিত করে।
• বিকল্পের দাম: ৪ নম্বর সব DBMS-এ চলে, কিন্তু N বাড়লে nested subquery-র স্তর বাড়ে। N-তমের জন্য সাধারণ পুরোনো রূপ: WHERE N - 1 = (SELECT COUNT(DISTINCT s2.salary) FROM instructors s2 WHERE s2.salary > s1.salary) — correlated, তাই index না থাকলে প্রায় O(n²)। DENSE_RANK-এ একবার sort: O(n log n).

প্যাটার্ন ২ · প্রতি দলের সেরা N (top-N per group)

রিভিশন: পর্ব ২৬ · Window function, পর্ব ২৭ · SQL-এর প্রচলিত প্যাটার্ন

WITH r AS (SELECT t.*, RANK() OVER (PARTITION BY grp ORDER BY score DESC) AS rnk
           FROM t)
SELECT * FROM r WHERE rnk <= :n;   -- ঠিক N টি চাইলে ROW_NUMBER + tiebreaker

সমস্যা · প্রতিটি বিভাগের সেরা ২ জন শিক্ষার্থী (মাঝারি): db-uni-এর students (student_id, name, dept_id, batch, cgpa) আর departments (dept_id, name) দেওয়া। প্রতিটি বিভাগের CGPA-তে সেরা ২ জনের নাম দেখান। জিজ্ঞাসা করার মতো প্রশ্ন: CGPA NULL (ফল আসেনি) হলে? বিভাগ NULL হলে? সমান CGPA হলে? এখানে উত্তর ধরা হলো: NULL CGPA বাদ, বিভাগহীনরা আলাদা দল, tie-তে সবাই। এডিটরের প্রথম লাইন CSE-তে Arif-এর সমান 3.75 পাওয়া একজনকে যোগ করে।

সরল চেষ্টা দুটি, দুটোই ভুল: ORDER BY cgpa DESC LIMIT 2 পুরো টেবিলের সেরা ২ জন দেয়, বিভাগপ্রতি নয়। GROUP BY dept_id আর MAX(cgpa) প্রতিটি দলে একজনই দেয়, আর তাঁর নাম আনতে গেলে bare column-এর ফাঁদ। আর WHERE ROW_NUMBER() OVER (…) <= 2 ত্রুটি দেয়, কারণ WHERE চলে window function-এর আগে (পর্ব ১৫-এর logical processing order).

INSERT INTO students VALUES (2304, 'Jannatul Ferdous', 1, 2023, 3.75);  -- tie
WITH r AS (
  SELECT COALESCE(d.name, '(বিভাগ নেই)') AS dept, s.name, s.cgpa,
         ROW_NUMBER() OVER w AS rn,
         RANK()       OVER w AS rnk
  FROM students s
  LEFT JOIN departments d ON d.dept_id = s.dept_id
  WHERE s.cgpa IS NOT NULL
  WINDOW w AS (PARTITION BY s.dept_id ORDER BY s.cgpa DESC)
)
SELECT dept, name, cgpa, rn, rnk
FROM r WHERE rnk <= 2
ORDER BY dept, rnk, name;

-- "আমার চেয়ে বেশি CGPA পাওয়া একই বিভাগের মানুষ ২ জনের কম"
SELECT s.dept_id, s.name, s.cgpa FROM students s
WHERE s.cgpa IS NOT NULL
  AND (SELECT COUNT(*) FROM students s2
       WHERE s2.dept_id = s.dept_id AND s2.cgpa > s.cgpa) < 2;

SELECT d.name, t.name, t.cgpa
FROM departments d
CROSS JOIN LATERAL (
  SELECT s.name, s.cgpa FROM students s
  WHERE s.dept_id = d.dept_id AND s.cgpa IS NOT NULL
  ORDER BY s.cgpa DESC LIMIT 2) AS t;

৩ · অস্তিত্বের প্রশ্ন — duplicate, “কখনো না” আর “সবসময়”

প্যাটার্ন ৩ · Duplicate খোঁজা আর একটি রেখে মোছা

রিভিশন: পর্ব ১৮ · GROUP BY আর HAVING, পর্ব ১৪ · DELETE, পর্ব ২৭ · Deduplicate

-- খোঁজা
SELECT key_cols, COUNT(*) FROM t GROUP BY key_cols HAVING COUNT(*) > 1;
-- একটি রেখে মোছা (কোনটি থাকবে, তা ORDER BY ঠিক করে)
DELETE FROM t WHERE id IN (
  SELECT id FROM (SELECT id, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY key_cols ORDER BY keep_rule) AS rn
                  FROM t) WHERE rn > 1);

সমস্যা · নিউজলেটারের duplicate গ্রাহক (মাঝারি): একটি অনলাইন দোকানের subscribers টেবিলে (id, name, phone, joined) একই মানুষ কয়েকবার সাইন আপ করেছেন। প্রতিটি ফোন নম্বরের সবচেয়ে পুরোনো সাইন-আপটি রেখে বাকি মুছতে হবে। প্রশ্ন করুন: duplicate মানে কোন কলাম মেলা — নাম বদলে লেখা (“Rakib” আর “Rakib H.”) হলেও? ফোন NULL হলে? “+8801…” আর “01…” কি একই নম্বর? এখানে ধরা হলো: শুধু ফোন দেখব, শেষ ১১ অঙ্ক মিললে একই, আর NULL ফোনের মানুষ আলাদা।

-- ১. খোঁজা: কোন ফোন একাধিকবার?
SELECT phone, COUNT(*) AS n, MIN(id) AS first_id
FROM subscribers GROUP BY phone HAVING COUNT(*) > 1;
-- ২. প্রতিটি নম্বরের প্রথমটি রেখে বাকি মোছা (শেষ ১১ অঙ্কে তুলনা, NULL বাদ)
DELETE FROM subscribers WHERE id IN (
  SELECT id FROM (
    SELECT id, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY SUBSTR(phone, -11)
                                  ORDER BY joined, id) AS rn
    FROM subscribers WHERE phone IS NOT NULL)
  WHERE rn > 1);
-- ৩. যা রইল
SELECT id, name, phone FROM subscribers ORDER BY id;
-- ৪. ভবিষ্যতে ঠেকানো: expression-এর ওপর unique index
CREATE UNIQUE INDEX ux_sub_phone ON subscribers (SUBSTR(phone, -11));

• কোনটি রাখবেন: ORDER BY-ই নিয়ম। “সবচেয়ে নতুন তথ্য রাখুন” হলে ORDER BY joined DESC. সমান তারিখের জন্য id tiebreaker না দিলে কোনটি টিকবে, তা নিশ্চিত নয়।
• পুরোনো পথ: DELETE … WHERE id NOT IN (SELECT MIN(id) FROM subscribers GROUP BY phone) — চলে, কিন্তু NULL ফোনগুলোকে এক দল ধরে Mou-কে মুছে দেয় (অনু ৩.২)। MySQL-এ আবার DELETE-এর ভেতরে একই টেবিল থেকে subquery-তে বিধিনিষেধ আছে, তখন self-join দিয়ে লেখা হয়।
• বাস্তবে: বিশাল টেবিলে এক DELETE-এ লাখো সারি মুছলে লম্বা transaction আর lock তৈরি হয়। ডুপ্লিকেট-মুক্ত নতুন টেবিল বানিয়ে (CREATE TABLE … AS SELECT … WHERE rn = 1) নাম বদলানো, বা ছোট ছোট batch-এ মোছা — data engineer ইন্টারভিউতে এই ফলো-আপ প্রায়ই আসে। আর মূল সমাধান UNIQUE constraint আর upsert (পর্ব ১৪, ২৩)।

প্যাটার্ন ৪ · “কখনো না” আর “সবসময়” — anti join আর relational division

রিভিশন: পর্ব ২০ · Semi join আর anti join, পর্ব ২১ · EXISTS, পর্ব ১৬ · NULL-এর তিন-মানের যুক্তি, পর্ব ৩৩ · Division

-- কখনো না: NOT EXISTS (NULL-নিরাপদ)
SELECT a.* FROM a WHERE NOT EXISTS (SELECT 1 FROM b WHERE b.a_id = a.id);
-- সবসময়: ব্যতিক্রম গুনে শূন্য
SELECT a_id FROM b GROUP BY a_id HAVING SUM(CASE WHEN NOT ok THEN 1 ELSE 0 END) = 0;
-- সব X: গুনে মেলানো
... GROUP BY a_id HAVING COUNT(DISTINCT x) = (SELECT COUNT(*) FROM X);

সমস্যা · কোনো কোর্স পড়ান না এমন শিক্ষক (সহজ, কিন্তু ফাঁদসহ): db-uni-এর courses টেবিলে (course_id, title, dept_id, credits, instructor_id) প্রতিটি কোর্সের শিক্ষক আছেন; ENG101-এর শিক্ষক এখনো ঠিক হয়নি, তাই instructor_id NULL. কোন শিক্ষক কোনো কোর্স পড়ান না?

-- ১. সরল চেষ্টা: NOT IN
SELECT name FROM instructors
WHERE instructor_id NOT IN (SELECT instructor_id FROM courses);
-- ২. NOT EXISTS
SELECT i.name FROM instructors i
WHERE NOT EXISTS (SELECT 1 FROM courses c WHERE c.instructor_id = i.instructor_id);
-- ৩. LEFT JOIN … IS NULL
SELECT i.name FROM instructors i
LEFT JOIN courses c ON c.instructor_id = i.instructor_id
WHERE c.course_id IS NULL;

এবার “সবসময়” আর “সব”। সমস্যা (মাঝারি): db-shop-এ (ক) কোন গ্রাহকদের সব অর্ডার delivered? (খ) কোন গ্রাহক Books শ্রেণির (category_id 2) প্রতিটি পণ্য কিনেছেন (বাতিল অর্ডার বাদ)? (ক)-তে একটি প্রশ্ন জরুরি: যাঁর কোনো অর্ডারই নেই, তাঁর “সব অর্ডার delivered” কি সত্য?

-- ক-১. ব্যতিক্রম গুনে শূন্য (অন্তত একটি অর্ডার আছে এমনরা)
SELECT c.name, COUNT(*) AS orders
FROM customers c JOIN orders o ON o.customer_id = c.customer_id
GROUP BY c.customer_id, c.name
HAVING SUM(CASE WHEN o.status <> 'delivered' THEN 1 ELSE 0 END) = 0
ORDER BY c.customer_id;
-- ক-২. NOT EXISTS: "এমন কোনো অর্ডার নেই যা delivered নয়"
SELECT c.name FROM customers c
WHERE NOT EXISTS (SELECT 1 FROM orders o
                  WHERE o.customer_id = c.customer_id AND o.status <> 'delivered');
-- খ. division: Books-এর সব পণ্য কিনেছেন যাঁরা
SELECT c.name
FROM customers c
JOIN orders o      ON o.customer_id = c.customer_id AND o.status <> 'cancelled'
JOIN order_items i ON i.order_id = o.order_id
JOIN products p    ON p.product_id = i.product_id AND p.category_id = 2
GROUP BY c.customer_id, c.name
HAVING COUNT(DISTINCT p.product_id) = (SELECT COUNT(*) FROM products WHERE category_id = 2);

• খালি ভাজক: Books শ্রেণিতে কোনো পণ্য না থাকলে গুনে মেলানোর পথ কাউকে দেয় না (JOIN-এ কেউ টেকে না), অথচ দুই স্তরের NOT EXISTS-এর পথ সবাইকে দেয় (vacuous truth). পর্ব ৩৩-এ দেখেছেন, ÷-এর algebra সূত্র আবার তৃতীয় একটি উত্তর দেয় — ভাজ্যে (কেনাকাটার টেবিলে) আছেন এমন সবাই। তাই খালি ভাজকে কী চাই, তা আগে ঠিক করে নিন।
• জটিলতা: NOT EXISTS আর LEFT JOIN … IS NULL — দুটোকেই আধুনিক optimizer সাধারণত একই anti join plan-এ নেয় (hash anti join: O(n + m)). courses(instructor_id)-এ index থাকলে প্রতিটি শিক্ষকের জন্য একটি index খোঁজ: O(n log m).

৪ · সময়ের ধারা — running total, মাসিক বৃদ্ধি, টানা দিন আর প্রথম ঘটনা

প্যাটার্ন ৫ · Running total আর মাস-থেকে-মাস বৃদ্ধি

রিভিশন: পর্ব ২৬ · LAG আর running total, পর্ব ১৭ · Date ফাংশন

WITH m AS (SELECT month, SUM(x) AS v FROM t GROUP BY month)
SELECT month, v,
       SUM(v) OVER (ORDER BY month ROWS UNBOUNDED PRECEDING) AS running,
       ROUND(100.0 * (v - LAG(v) OVER (ORDER BY month))
             / NULLIF(LAG(v) OVER (ORDER BY month), 0), 1) AS growth_pct
FROM m;

সমস্যা · একটি মিষ্টির দোকানের মাসিক বিক্রি (মাঝারি): sales টেবিলে (sale_id, sale_date, amount — টাকা, পূর্ণসংখ্যা) ২০২৫-এর জানুয়ারি থেকে মে পর্যন্ত বিক্রি আছে; মার্চে দোকান সংস্কারের জন্য বন্ধ ছিল, কোনো বিক্রি নেই। প্রতি মাসের বিক্রি, এ পর্যন্ত মোট, আর আগের মাসের তুলনায় শতাংশ বৃদ্ধি দেখান।

-- ১. সরল চেষ্টা: পূর্ণসংখ্যার ভাগ
WITH m AS (SELECT SUBSTR(sale_date, 1, 7) AS month, SUM(amount) AS revenue
           FROM sales GROUP BY SUBSTR(sale_date, 1, 7))
SELECT month, revenue,
       (revenue - LAG(revenue) OVER w) / LAG(revenue) OVER w * 100 AS growth_pct
FROM m WINDOW w AS (ORDER BY month) ORDER BY month;
-- ২. সঠিক: running total, 100.0 দিয়ে ভাগ, শূন্যে NULLIF
WITH m AS (SELECT SUBSTR(sale_date, 1, 7) AS month, SUM(amount) AS revenue
           FROM sales GROUP BY SUBSTR(sale_date, 1, 7))
SELECT month, revenue,
       SUM(revenue) OVER (ORDER BY month ROWS UNBOUNDED PRECEDING) AS running_total,
       LAG(revenue) OVER w AS prev_month,
       ROUND(100.0 * (revenue - LAG(revenue) OVER w)
             / NULLIF(LAG(revenue) OVER w, 0), 1) AS growth_pct
FROM m WINDOW w AS (ORDER BY month) ORDER BY month;

• ROWS বনাম RANGE: ORDER BY থাকলে ডিফল্ট frame হলো RANGE … CURRENT ROW, যা সমান মানের সব সারি (peer) একসাথে নেয়। মাসে গুটানোর পর প্রতিটি মাস অনন্য, তাই এখানে পার্থক্য নেই; কিন্তু দৈনিক লেনদেনে একই তারিখের দুটি সারি থাকলে running total লাফিয়ে যায়। ROWS আর একটি tiebreaker দিন (পর্ব ২৬)।
• মাসের key: SUBSTR(sale_date, 1, 7) কাজ করে কারণ তারিখ ISO আকারে ('YYYY-MM-DD') লেখা। PostgreSQL-এ date_trunc('month', sale_date), MySQL-এ DATE_FORMAT(sale_date, '%Y-%m').

প্যাটার্ন ৬ · টানা দিন বা streak — gaps and islands

রিভিশন: পর্ব ২৭ · Gaps and islands, পর্ব ২৬ · ROW_NUMBER

WITH d AS (SELECT DISTINCT user_id, day FROM t),            -- দিনে একটি সারি
g AS (SELECT user_id, day,
        julianday(day) - ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY day) AS grp
      FROM d)
SELECT user_id, MIN(day), MAX(day), COUNT(*) AS len FROM g GROUP BY user_id, grp;

সমস্যা · অন্তত ৩ দিন টানা লগইন (কঠিন): একটি শেখার অ্যাপের logins টেবিলে (user_id, login_date) প্রতিটি লগইনের একটি সারি — একই দিনে দুবার লগইন করলে দুটি সারি। কোন ব্যবহারকারী অন্তত ৩ দিন টানা লগইন করেছেন, কবে থেকে কবে? জিজ্ঞাসা করুন: একই দিনে একাধিক লগইন একটি দিন ধরব তো? (হ্যাঁ।) আগে কৌশলটি ব্যবহারকারী 1-এর ডেটায় হাতে দেখুন:

-- ১. সরল চেষ্টা: DISTINCT ছাড়া
WITH g AS (SELECT user_id, login_date,
             julianday(login_date)
             - ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY login_date) AS grp
           FROM logins)
SELECT user_id, MIN(login_date) AS start_day, MAX(login_date) AS end_day, COUNT(*) AS days
FROM g GROUP BY user_id, grp HAVING COUNT(*) >= 3 ORDER BY user_id;
-- ২. সঠিক: আগে প্রতিদিন একটি সারি
WITH d AS (SELECT DISTINCT user_id, login_date FROM logins),
g AS (SELECT user_id, login_date,
        julianday(login_date)
        - ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY login_date) AS grp
      FROM d)
SELECT user_id, MIN(login_date) AS start_day, MAX(login_date) AS end_day, COUNT(*) AS days
FROM g GROUP BY user_id, grp HAVING COUNT(*) >= 3 ORDER BY user_id, start_day;

-- PostgreSQL: date থেকে integer বাদ দিলে date পাওয়া যায়
SELECT user_id, login_date,
       login_date - (ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY login_date))::int AS grp
FROM (SELECT DISTINCT user_id, login_date FROM logins) d;

বিকল্প: LAG দিয়ে আগের দিনের সাথে পার্থক্য দেখে “নতুন দ্বীপ শুরু” পতাকা (১ বা ০) বসান, তারপর পতাকার running SUM-ই দ্বীপের নম্বর। এটি সাধারণীকরণে সুবিধাজনক — যেমন “৩০ মিনিটের বেশি বিরতি হলে নতুন session” (sessionization), যেখানে “দিন − rn” কৌশল কাজ করে না। দুটোই একবার sort: O(n log n).

প্যাটার্ন ৭ · প্রতিটি ব্যবহারকারীর প্রথম বা শেষ ঘটনা

রিভিশন: পর্ব ২৭ · সর্বশেষ সারি, পর্ব ১৯ · LEFT JOIN

সমস্যা · প্রতিটি গ্রাহকের প্রথম অর্ডার (মাঝারি): db-shop-এ প্রতিটি গ্রাহকের নাম, প্রথম অর্ডারের নম্বর, তারিখ, সেই অর্ডারের মোট মূল্য আর তাঁর মোট অর্ডার সংখ্যা দেখান। যাঁর কোনো অর্ডার নেই, তিনিও NULL-সহ থাকবেন। সরল চেষ্টা SELECT customer_id, MIN(order_date), order_id … GROUP BY customer_id — order_id এখানে bare column; SQLite এটিকে MIN-এর সারি থেকে নেয়, কিন্তু PostgreSQL ত্রুটি দেয়, আর মোট মূল্য আনার উপায় থাকে না।

WITH tot AS (            -- অর্ডারপ্রতি মোট মূল্য
  SELECT o.customer_id, o.order_id, o.order_date,
         SUM(i.quantity * i.unit_price) AS total
  FROM orders o JOIN order_items i ON i.order_id = o.order_id
  GROUP BY o.order_id, o.customer_id, o.order_date
), r AS (                -- গ্রাহকের ভেতরে ক্রম, আর মোট অর্ডার
  SELECT *, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY customer_id
                               ORDER BY order_date, order_id) AS rn,
         COUNT(*) OVER (PARTITION BY customer_id) AS n_orders
  FROM tot
)
SELECT c.name, r.order_id AS first_order, r.order_date, r.total, r.n_orders
FROM customers c
LEFT JOIN r ON r.customer_id = c.customer_id AND r.rn = 1   -- শর্ত ON-এ!
ORDER BY c.customer_id;

বিকল্প: FIRST_VALUE(order_id) OVER (PARTITION BY customer_id ORDER BY order_date, order_id) প্রতিটি সারিতে প্রথম অর্ডারটি বসায় — বাকি সারিগুলো রেখে “প্রথম অর্ডারের সাথে তুলনা” করতে কাজের। সর্বশেষটির জন্য শুধু ORDER BY … DESC; LAST_VALUE ব্যবহার করলে frame ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING দিতে ভুলবেন না, নইলে ডিফল্ট frame বর্তমান সারিতেই থামে।

৫ · আকার বদল আর নিজের সাথে join — pivot আর self join

প্যাটার্ন ৮ · Pivot — conditional aggregation

রিভিশন: পর্ব ১৮ · FILTER আর conditional aggregation, পর্ব ১৬ · CASE, পর্ব ২৭ · Pivot

সমস্যা · শহর অনুযায়ী অর্ডারের অবস্থা (সহজ): db-shop-এ প্রতিটি গ্রাহক-শহরের জন্য একটি সারি, আর delivered, shipped, pending, cancelled — প্রতিটি অবস্থার অর্ডার-সংখ্যা আলাদা কলামে, শেষে মোট। শহর NULL হলে “(অজানা)”।

-- ১. সরল চেষ্টা: COUNT আর ELSE 0
SELECT COALESCE(c.city, '(অজানা)') AS city,
       COUNT(CASE WHEN o.status = 'delivered' THEN 1 ELSE 0 END) AS delivered,
       COUNT(*) AS total
FROM orders o JOIN customers c ON c.customer_id = o.customer_id
GROUP BY c.city;
-- ২. সঠিক: SUM(CASE …) বা COUNT(*) FILTER
SELECT COALESCE(c.city, '(অজানা)') AS city,
       SUM(CASE WHEN o.status = 'delivered' THEN 1 ELSE 0 END) AS delivered,
       SUM(CASE WHEN o.status = 'shipped'   THEN 1 ELSE 0 END) AS shipped,
       SUM(CASE WHEN o.status = 'pending'   THEN 1 ELSE 0 END) AS pending,
       COUNT(*) FILTER (WHERE o.status = 'cancelled')          AS cancelled,
       COUNT(*) AS total
FROM orders o JOIN customers c ON c.customer_id = o.customer_id
GROUP BY c.city
ORDER BY total DESC, city;

সীমাবদ্ধতা: কলামের নাম কোয়েরিতে আগেই লিখে দিতে হয়। নতুন অবস্থা ('returned') যোগ হলে কোয়েরি বদলাতে হবে — “কলাম সংখ্যা ডেটার ওপর নির্ভর করবে” এমন pivot-এর জন্য dynamic SQL লাগে (SQL Server আর Oracle-এ PIVOT অপারেটর আছে, PostgreSQL-এ crosstab extension), অথবা লম্বা আকারে রেখে রিপোর্টিং টুলে pivot করা ভালো।

প্যাটার্ন ৯ · Self join — নিজের mentor-এর চেয়ে বেশি বেতন

রিভিশন: পর্ব ২০ · Self join, পর্ব ২৫ · Recursive CTE

সমস্যা (সহজ): db-uni-এর instructors-এ mentor_id প্রত্যেকের mentor-এর instructor_id (NULL = mentor নেই)। কোন শিক্ষক নিজের mentor-এর চেয়ে বেশি বেতন পান? মূল ডেটায় উত্তর খালি — Shahana (85000) < Anisur (120000), Rumana (70000) < Mahbub (110000), Tasnim (65000) < Shahana (85000). খালি ফলও একটি edge case: আপনার কোয়েরি সত্যিই ঠিক, নাকি ভুল করে খালি? পরীক্ষার জন্য এডিটরের প্রথম লাইনে Tasnim-এর বেতন বাড়ানো হয়েছে; লাইনটি মুছে খালি ফলও দেখে নিন।

UPDATE instructors SET salary = 90000 WHERE instructor_id = 6;  -- পরীক্ষার ডেটা
-- ১. যাঁরা নিজের mentor-এর চেয়ে বেশি পান
SELECT e.name AS instructor, e.salary, m.name AS mentor, m.salary AS mentor_salary
FROM instructors e
JOIN instructors m ON m.instructor_id = e.mentor_id
WHERE e.salary > m.salary;
-- ২. সবাই, mentor না থাকলেও — পার্থক্যসহ
SELECT e.name, e.salary, COALESCE(m.name, '(mentor নেই)') AS mentor,
       e.salary - m.salary AS diff
FROM instructors e
LEFT JOIN instructors m ON m.instructor_id = e.mentor_id
ORDER BY e.instructor_id;

ফলো-আপ যা প্রায়ই আসে: “mentor-এর mentor-এর চেয়েও বেশি?” → আরেকটি self join, বা যেকোনো গভীরতার জন্য recursive CTE (পর্ব ২৫)। “প্রতিটি বিভাগের সর্বোচ্চ বেতনের শিক্ষক” → self anti join: এমন কেউ নেই যিনি একই বিভাগে বেশি পান। জটিলতা: instructor_id primary key, তাই প্রতিটি সারির mentor খোঁজা একটি index lookup — O(n log n); index না থাকলে nested loop-এ O(n²)।

৬ · প্রোডাক্ট অ্যানালিটিক্স — funnel আর retention cohort

অ্যাপ বা ই-কমার্স প্রতিষ্ঠানের data analyst পদে দুটি প্রশ্ন প্রায় সবসময় কোনো না কোনো রূপে আসে: “কতজন ব্যবহারকারী কোন ধাপে ঝরে পড়ছেন?” আর “যাঁরা জানুয়ারিতে এসেছেন, তাঁদের কতজন পরের মাসেও ফিরেছেন?” দুটোর জন্য একই app_events টেবিল: (user_id, event, event_date) — event-এর মান signup, view (পণ্য দেখা), cart (ঝুড়িতে রাখা) বা purchase (কেনা)। ৬ জন ব্যবহারকারী, জানুয়ারি থেকে মার্চ ২০২৫।

প্যাটার্ন ১০ · Funnel আর conversion হার

রিভিশন: পর্ব ১৮ · Conditional aggregation, পর্ব ৫৫ · Fact table আর মেট্রিক

সমস্যা (মাঝারি): চার ধাপের funnel — signup → view → cart → purchase — প্রতিটি ধাপে কতজন পৌঁছেছেন, আর signup থেকে purchase-এর মোট হার কত? প্রশ্ন করুন: আগের ধাপ বাদ দিয়ে কেউ সরাসরি কিনলে (ধরুন “এখনই কিনুন” বোতাম) তিনি কি funnel-এ গণ্য? এখানে ধরা হলো: কঠোর funnel — প্রতিটি ধাপ আগের ধাপের পরে (বা একই দিনে) হতে হবে।

-- ১. সরল চেষ্টা: প্রতিটি event কতজন করেছেন
SELECT event, COUNT(DISTINCT user_id) AS users
FROM app_events GROUP BY event ORDER BY users DESC, event;
-- ২. কঠোর funnel: ব্যবহারকারীপ্রতি প্রথম সময়, তারপর ক্রম মেনে
WITH u AS (
  SELECT user_id,
         MIN(CASE WHEN event = 'signup'   THEN event_date END) AS s,
         MIN(CASE WHEN event = 'view'     THEN event_date END) AS v,
         MIN(CASE WHEN event = 'cart'     THEN event_date END) AS c,
         MIN(CASE WHEN event = 'purchase' THEN event_date END) AS p
  FROM app_events GROUP BY user_id)
SELECT COUNT(s) AS signup,
       COUNT(CASE WHEN v >= s THEN 1 END) AS viewed,
       COUNT(CASE WHEN v >= s AND c >= v THEN 1 END) AS carted,
       COUNT(CASE WHEN v >= s AND c >= v AND p >= c THEN 1 END) AS purchased,
       ROUND(100.0 * COUNT(CASE WHEN v >= s AND c >= v AND p >= c THEN 1 END)
             / COUNT(s), 1) AS overall_pct
FROM u;

প্যাটার্ন ১১ · Retention cohort — signup মাস × সক্রিয় মাস

রিভিশন: পর্ব ১৭ · Date ফাংশন, পর্ব ২৫ · CTE, পর্ব ১৮ · COUNT DISTINCT

সমস্যা (কঠিন): একই app_events-এ প্রতিটি signup-মাসের দল (cohort) কত বড়, আর signup-এর পরে month 0, 1, 2-তে সে দলের কতজন কোনো না কোনো event করেছেন? month 1-এর retention শতাংশও দেখান।

WITH first AS (          -- প্রতিটি ব্যবহারকারীর signup মাস
  SELECT user_id, SUBSTR(MIN(event_date), 1, 7) AS cohort
  FROM app_events WHERE event = 'signup' GROUP BY user_id
), act AS (              -- কোন ব্যবহারকারী signup-এর কত মাস পরে সক্রিয়
  SELECT DISTINCT e.user_id, f.cohort,
         (CAST(SUBSTR(e.event_date, 1, 4) AS INTEGER) - CAST(SUBSTR(f.cohort, 1, 4) AS INTEGER)) * 12
         + CAST(SUBSTR(e.event_date, 6, 2) AS INTEGER) - CAST(SUBSTR(f.cohort, 6, 2) AS INTEGER) AS month_no
  FROM app_events e JOIN first f ON f.user_id = e.user_id
), size AS (SELECT cohort, COUNT(*) AS n FROM first GROUP BY cohort)
SELECT s.cohort, s.n AS cohort_size,
       COUNT(DISTINCT CASE WHEN a.month_no = 0 THEN a.user_id END) AS m0,
       COUNT(DISTINCT CASE WHEN a.month_no = 1 THEN a.user_id END) AS m1,
       COUNT(DISTINCT CASE WHEN a.month_no = 2 THEN a.user_id END) AS m2,
       ROUND(100.0 * COUNT(DISTINCT CASE WHEN a.month_no = 1 THEN a.user_id END) / s.n, 1) AS m1_pct
FROM size s LEFT JOIN act a ON a.cohort = s.cohort
GROUP BY s.cohort, s.n ORDER BY s.cohort;

৭ · Built-in ছাড়া হিসাব — median, percentile আর ক্যালেন্ডার

প্যাটার্ন ১২ · Median আর percentile, built-in ফাংশন ছাড়া

রিভিশন: পর্ব ২৬ · ROW_NUMBER আর COUNT OVER, পর্ব ২৭ · Median

WITH r AS (SELECT x, ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY x) AS rn, COUNT(*) OVER () AS cnt
           FROM t WHERE x IS NOT NULL)
SELECT AVG(x) AS median FROM r
WHERE rn IN ((cnt + 1) / 2, (cnt + 2) / 2);   -- বিজোড়: একটি সারি, জোড়: মাঝের দুটি

সমস্যা · অর্ডারের median মূল্য (মাঝারি): db-shop-এ বাতিল ছাড়া অর্ডারগুলোর মোট মূল্যের median, গড় আর 90th percentile (nearest-rank পদ্ধতি) বের করুন। Nearest-rank মানে: p-তম percentile হলো সাজানো তালিকার ⌈p/100 × n⌉-তম মান।

WITH t AS (               -- অর্ডারপ্রতি মোট মূল্য, বাতিল বাদ
  SELECT o.order_id, SUM(i.quantity * i.unit_price) AS total
  FROM orders o JOIN order_items i ON i.order_id = o.order_id
  WHERE o.status <> 'cancelled'
  GROUP BY o.order_id
), r AS (
  SELECT total, ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY total) AS rn, COUNT(*) OVER () AS cnt
  FROM t
)
SELECT (SELECT AVG(total) FROM r WHERE rn IN ((cnt + 1) / 2, (cnt + 2) / 2)) AS median,
       (SELECT ROUND(AVG(total), 1) FROM t)                                  AS mean,
       (SELECT total FROM r WHERE rn = (cnt * 90 + 99) / 100)                AS p90,
       (SELECT MAX(cnt) FROM r)                                              AS n;

-- PostgreSQL / Oracle: ordered-set aggregate
SELECT percentile_cont(0.5) WITHIN GROUP (ORDER BY total) AS median,      -- মাঝের দুটির গড়
       percentile_disc(0.9) WITHIN GROUP (ORDER BY total) AS p90          -- তালিকার একটি মান
FROM t;

percentile_cont দুটি মানের মাঝে রৈখিক interpolation করে, percentile_disc তালিকারই একটি মান দেয় — জোড় সংখ্যায় median-এর দুই সংজ্ঞা দুটো আলাদা ফল দিতে পারে, ইন্টারভিউতে কোনটি চাওয়া হচ্ছে জিজ্ঞেস করুন। জটিলতা: সব পথেই একবার sort, O(n log n); তত্ত্বে O(n)-এ median বের করার selection অ্যালগরিদম আছে, কিন্তু SQL engine সাধারণত sort-ই করে। বিশাল ডেটায় অনেক warehouse আনুমানিক percentile ফাংশন দেয় (যেমন APPROX_QUANTILES), যা অল্প মেমরিতে কাছাকাছি উত্তর দেয়।

প্যাটার্ন ১৩ · তারিখের সারি আর ক্যালেন্ডার — শূন্য অর্ডারের দিন

রিভিশন: পর্ব ২৫ · Recursive CTE আর ক্যালেন্ডার, পর্ব ১৯ · LEFT JOIN, পর্ব ১৭ · date()

সমস্যা (মাঝারি): db-shop-এ ২০২৫-এর ১ থেকে ১০ অক্টোবর প্রতিদিনের অর্ডার-সংখ্যা দেখান, শূন্যসহ; আর আলাদা করে শুধু শূন্য-অর্ডারের দিনগুলো।

WITH RECURSIVE days(d) AS (
  SELECT '2025-10-01'
  UNION ALL
  SELECT date(d, '+1 day') FROM days WHERE d < '2025-10-10'
)
SELECT d AS day, COUNT(o.order_id) AS orders, COUNT(*) AS count_star
FROM days LEFT JOIN orders o ON o.order_date = d
GROUP BY d ORDER BY d;
-- শুধু শূন্য-অর্ডারের দিন: EXCEPT
WITH RECURSIVE days(d) AS (
  SELECT '2025-10-01' UNION ALL SELECT date(d, '+1 day') FROM days WHERE d < '2025-10-10')
SELECT d AS zero_day FROM days
EXCEPT SELECT order_date FROM orders
ORDER BY 1;

SELECT g.d::date AS day, COUNT(o.order_id) AS orders
FROM generate_series(DATE '2025-10-01', DATE '2025-10-10', INTERVAL '1 day') AS g(d)
LEFT JOIN orders o ON o.order_date = g.d::date
GROUP BY g.d ORDER BY g.d;

PostgreSQL-এ generate_series সরাসরি তারিখের সারি দেয়; MySQL ৮-এ recursive CTE লাগে (ডিফল্টে cte_max_recursion_depth ১০০০, বড় পরিসরে সীমাটি জানা দরকার)। বাস্তবের warehouse-এ সাধারণত একটি স্থায়ী date dimension টেবিল থাকে (পর্ব ৫৫) — ছুটির দিন, সপ্তাহ, অর্থবছরের কলামসহ — যা প্রতিবার বানানোর চেয়ে সহজ ও দ্রুত।

৮ · জটিলতা, index আর ইন্টারভিউয়ারের চোখে সাধারণ ভুল

“আপনার কোয়েরির জটিলতা কত, কোন index সাহায্য করবে?”

রিভিশন: পর্ব ৪০ · B+ tree, পর্ব ৪১ · Composite index আর EXPLAIN, পর্ব ৪২ · Join অ্যালগরিদম, পর্ব ৪৩ · Optimizer

Backend আর data engineer ইন্টারভিউতে কোয়েরি লেখার পর এই প্রশ্ন প্রায় নিশ্চিত। উত্তরের কাঠামো তিন ভাগে: (১) কোন টেবিল কতটা পড়া হচ্ছে — পুরো scan O(n), নাকি index দিয়ে খোঁজ O(log n + k), যেখানে k মিলে যাওয়া সারি; (২) join-এর ধরন — hash join মোটামুটি O(n + m), index nested loop O(n log m), index ছাড়া nested loop O(n · m); (৩) sort লাগছে কি না — ORDER BY, window function আর অনেক GROUP BY-তে O(n log n), যদি না একটি index আগে থেকেই সেই ক্রমে সাজানো থাকে। B+ tree-র উচ্চতা ছোট — প্রতিটি node-এ শত শত key থাকায় কয়েক কোটি সারিতেও সাধারণত ৩–৪ স্তর — তাই index খোঁজা কার্যত কয়েকটি page পড়া।

সমস্যা · একজন গ্রাহকের অর্ডার, নতুনটি আগে (মাঝারি): অ্যাপের “আমার অর্ডার” পাতা চালায় WHERE customer_id = ? ORDER BY order_date DESC. কোন index দেবেন, আর মাসভিত্তিক রিপোর্টের SUBSTR(order_date, 1, 7) = '2025-09' শর্ত index ব্যবহার করে কি? SQLite-এর EXPLAIN QUERY PLAN দিয়ে দেখুন:

-- ১. index-এর আগে
EXPLAIN QUERY PLAN
SELECT order_id, order_date FROM orders WHERE customer_id = 1 ORDER BY order_date DESC;
-- ২. composite index: আগে সমতার কলাম, পরে সাজানোর কলাম
CREATE INDEX idx_orders_cust_date ON orders (customer_id, order_date);
EXPLAIN QUERY PLAN
SELECT order_id, order_date FROM orders WHERE customer_id = 1 ORDER BY order_date DESC;
-- ৩. কলামে ফাংশন বনাম পরিসর
CREATE INDEX idx_orders_date ON orders (order_date);
EXPLAIN QUERY PLAN
SELECT order_id FROM orders WHERE SUBSTR(order_date, 1, 7) = '2025-09';
EXPLAIN QUERY PLAN
SELECT order_id FROM orders WHERE order_date >= '2025-09-01' AND order_date < '2025-10-01';

ইন্টারভিউয়াররা যে ভুলগুলো খোঁজেন

অনেক ইন্টারভিউয়ার একটি মানসিক তালিকা নিয়ে আপনার কোয়েরি পড়েন। এই পাতার প্রায় প্রতিটি সরল চেষ্টা এর কোনো একটিতে পড়েছিল:

৯ · প্যাটার্ন চেনার চিটশিট আর ভাবনার প্রশ্ন

ইন্টারভিউর আগের রাতের জন্য: বাঁ কলামের শব্দ বা অবস্থা প্রশ্নে দেখলে মাঝের প্যাটার্নটি প্রথমে ভাবুন। এটি শুরুর ইঙ্গিত, নিশ্চিত নিয়ম নয় — একটি সমস্যায় প্রায়ই দুটি প্যাটার্ন লাগে (যেমন ক্যালেন্ডার + মাসিক বৃদ্ধি, বা দ্বীপ + সর্বোচ্চ)।

ভাবনার প্রশ্ন

কোয়েরি লেখার পরে ইন্টারভিউয়ার প্রায়ই প্রস্তুতি আর পদ্ধতি নিয়েও প্রশ্ন করেন। প্রতিটি আগে নিজে ভাবুন, তারপর খুলুন।

১০ · AI দিয়ে প্রস্তুতি — সৎ ব্যবহার আর নমুনা ডেটায় যাচাই

প্রস্তুতির সময় AI হতে পারে চমৎকার mock interview-এর সঙ্গী, শর্ত একটাই: উত্তর নয়, প্রশ্ন আর মূল্যায়ন চাইবেন। আর মনে রাখবেন, AI-এর লেখা SQL প্রায়ই চলে কিন্তু ভুল:

নিজের বা AI-এর লেখা কোয়েরি যাচাইয়ের সবচেয়ে কাজের উপায় এই পাতার এডিটরগুলোর কৌশল: ছোট একটি নমুনা ডেটা বানান, যাতে ফাঁদগুলো ইচ্ছা করে রাখা আছে (NULL, tie, duplicate, খালি দল, মাস পেরোনো তারিখ), তারপর হাতে হিসাব করা উত্তরের সাথে মেলান। দুটি আলাদা পদ্ধতিতে (যেমন NOT EXISTS আর LEFT JOIN) একই প্রশ্নের উত্তর লিখে ফল মেলানোও শক্তিশালী পরীক্ষা — দুটো একই ভুল করবে, এমন সম্ভাবনা কম।

AI দিয়ে অনুশীলনের চেকলিস্ট

• সমাধান দেখার আগে নিজে অন্তত ১৫ মিনিট চেষ্টা করেছি, আর শুরুতে ২–৪টি clarifying question লিখেছি
• AI-এর কোয়েরির প্রতিটি কলাম আর টেবিলের নাম schema-র সাথে মিলিয়েছি
• নমুনা ডেটায় NULL, tie, duplicate আর খালি দল যোগ করে আবার চালিয়েছি
• প্রতিটি JOIN-এর আগে-পরে সারির সংখ্যা দেখেছি — fan-out নেই তো?
• একজনের বা একটি দলের ফল হাতে হিসাব করে মিলিয়েছি, আর একটি বিকল্প পদ্ধতিতেও একই ফল পেয়েছি
• EXPLAIN দেখে জটিলতা আর index নিয়ে AI-এর দাবি যাচাই করেছি, আর একদিন পরে AI ছাড়া একই সমস্যা আবার লিখতে পেরেছি