Трюк дня. Извлечение имени, отчества и фамилии из строки с полным именем

В столбце fullname таблицы customers содержится имя, отчество и фамилия в следующем формате: 'name middlename surname'.

Напишите MySQL-запрос, который извлечет name, middlename и surname в отдельные столбцы. Если middlename не существует, то в результате в middlename должен быть NULL.

Например, из 'Alena Igorevna Petrova' должны получиться 3 столбца:
• name = 'Alena',
• middlename = 'Igorevna',
• surname = 'Petrova'.

А из строки 'Jack Powers' получится следующее:
• name = 'Jack',
• middlename = NULL,
• surname = 'Powers'.

Решение будет вечером.

#tips

Трюк дня. Извлечение имени, отчества и фамилии из строки с полным именем. Решение.

SELECT
SUBSTRING_INDEX (SUBSTRING_INDEX (fullname, ' ', 1), ' ', -1) AS name,
IF (LENGTH (fullname) - LENGTH (REPLACE (fullname, ' ', '')) > 1,  
       SUBSTRING_INDEX(SUBSTRING_INDEX (fullname, ' ', 2), ' ', -1), NULL) 
           AS middlename,
SUBSTRING_INDEX (SUBSTRING_INDEX (fullname, ' ', 3), ' ', -1) AS surname
FROM customers;

#tips

Задача на мышление и логику.

Определите, какое число должно стоять на месте знака вопроса.

Решение будет вечером.

#логика

Решение сегодняшней задачи на логику и мышление.

Вместо знака вопроса должно стоять число 179. Если двигаться по часовой стрелке начиная с 3, то каждое последующее число равно удвоенному предыдущему, к которому прибавили 1, 3, 5, 7, 9.

3 × 2 + 1 = 7.
7 × 2 + 3 = 17.
17 × 2 + 5 = 39.
39 × 2 + 7 = 85.
85 × 2 + 9 = 179.

#логика

Трюк дня. Простые числа

Напишите PostgreSQL-запрос, который возвратит простые числа от 2 до 1000.

Решение будет вечером.

#tips

Трюк дня. Простые числа. Решение.

Простое число - натуральное (целое положительное) число, имеющее ровно два различных натуральных делителя — единицу и самого себя.

Для начала создадим набор чисел от 2 до 1000 с помощью функции generate_series.

Затем с помощью NOT EXISTS (которое можно, модифицировав, заменить на JOIN) мы соединяем таблицу саму на себя и затем выбираем только те значения, для которых ни одно деление на меньшее число не дает остаток 0.



WITH x AS (
  SELECT * FROM generate_series( 2, 1000 ) x
)
SELECT x.x
FROM x
WHERE NOT EXISTS (
  SELECT 1 FROM x y
  WHERE x.x > y.x AND x.x % y.x = 0
);


#tips

Трюк дня. Сравнение значений столбцов

Перепишите PostgreSQL запрос так, чтобы не использовать оператор AND.

WITH users (id, surname)
AS (VALUES
(1, 'Powers'),
(2, 'Sierra'),
(3, 'Oushen'))

SELECT id, surname
FROM users
WHERE id = 2 AND surname = 'Sierra';

Решение будет вечером.

#tips

Трюк дня. Сравнение значений столбцов. Решение

WITH users (id, surname) 
AS (VALUES 
(1, 'Powers'), 
(2, 'Sierra'), 
(3, 'Oushen'))

SELECT id, surname
FROM users
WHERE (id, surname) = (2,'Sierra');


#tips

Задача на мышление и логику.

Дано 12 монет, из которых 11 – настоящие, и только 1 – фальшивая. Фальшивая монета отличается от настоящих по массе. Какое минимальное количество взвешиваний необходимо, чтобы обнаружить фальшивую монету? Для взвешивания используются чашечные весы.

Решение будет вечером.

#логика

Решение сегодняшней задачи на логику и мышление.

Минимальное количество взвешиваний – 3, ведь даже если мы взвесим 2 раза, то как мы узнаем, какая из монет фальшивая? Большую часть монет составляют настоящие, так что 2 монеты с одинаковым весом и будут настоящими, третья с другим весом – фальшивой.

Ответ: 3 взвешивания.

#логика

📊 Data Warehouse Analyst: создавайте сквозные аналитические решения и управляйте данными на новом уровне 🚀

Освойте продвинутый инструментарий для работы с данными и постройте хранилище, которое даст бизнесу точные инсайты — и поможет принимать решения на основе фактов. 💡

🎓 Мы подготовили для вас 3 бесплатных вебинара курса «Data Warehouse Analyst» — для системных аналитиков, BI‑аналитиков, аналитиков данных и инженеров данных, которые хотят разобраться в современных подходах к построению хранилищ данных. 🔍

🗓 25 февраля в 20:00 МСК: Как выглядит DWH в реальных компаниях: финтех, e-commerce, маркетплейсы

На вебинаре:
• Примеры архитектур DWH в финтехе, e-commerce и маркетплейсах: источники данных, слои, инструменты
• Ключевые различия в требованиях к данным, скорости обновления и качеству аналитики
• Типовые архитектурные решения и ошибки, с которыми сталкиваются команды на практике

🗓 11 марта в 20:00 МСК: Почему нельзя ограничиваться только Data Vault в архитектуре хранилища данных

Что будет на вебинаре:
• Разбор концепции Data Vault: сильные стороны и типичные сценарии использования
• Практические ограничения Data Vault: сложность аналитических запросов, низкая производительность для отчетности, отсутствие семантики
• Интеграция Data Vault в современную архитектуру: зачем нужны дополнительные слои (Data Mart, семантический слой, BI-оптимизированные модели)

🗓 23 марта в 22:00 МСК: Современный DWH в 2026: какие технологии реально нужны, а какие — хайп

Что разберём:
• Актуальный технологический стек для построения DWH в 2026 году
• Разбор трендов: какие решения оправданы на практике, а какие создают избыточную сложность
• Кейсы внедрения DWH: от теоретических подходов к измеримым результатам

🔥 Количество мест ограничено! Регистрируйтесь сейчас — мы напомним о каждом вебинаре накануне: 👉OTUS.RU

Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

Вопрос на SQL собеседовании.

Чем NULL отличается от 0

Ответ:

0 - это число.

NULL - это не число, а также NULL не является значением пустой строки. NULL используется для указания того, что данные отсутствуют, неизвестны, неприменимы. NULL не равен ничему, даже другому NULL.

#sql #собеседование