证券行业面试那些SQL题目怎么准备，数据库技能要点和实操经验分享

根据网络上多位证券行业从业者,尤其是在风险管理、量化分析、数据运营等岗位有面试经验的人分享（来源：知乎专栏“金融科技面试经”、牛客网面经合集、某数据类公众号“SQL数据库实战”），证券行业的SQL面试题目有其鲜明的特点，准备的关键不在于死记硬背复杂的语法，而在于理解业务场景并用SQL解决实际问题的能力。

SQL题目怎么准备：从理解业务场景入手

证券公司的数据大多与交易、客户、资产、市场行情相关，SQL题目很少会出一些像“图书馆管理系统”这样的通用题，而是紧密围绕其核心业务，你需要准备的核心场景包括：

1. 交易行为分析（最常见）：这是重灾区，题目可能让你统计某个时间段内（比如最近一个月）客户的交易频率、总交易金额、平均交易额，关键点在于经常需要“对客户进行分层”，面试官会要求你“找出交易金额排名前10%的VIP客户”，或者“筛选出连续三个月都有交易记录的活跃客户”。（来源：某券商风险管理岗面试者分享）
2. 盈亏计算与排名：给你一张交易记录表，里面有买卖价格、数量、时间，让你计算每个客户或每个投资组合的累计盈亏，这里会涉及到同一个股票不同批次买入卖出的成本计算问题，可能会用到窗口函数来精确计算。（来源：知乎“如何准备量化分析师的面试”回答）
3. 时间序列分析：证券数据天然是时间序列，题目可能让你计算某个股票指标的移动平均线（MA），或者比较“本周的交易量相较于上周的增长率”，这要求你对日期函数和窗口函数非常熟悉。
4. 数据质量校验：在实际工作中，数据不准是常态，面试官可能会给一张有明显问题的表（比如有重复记录、关键字段为空、价格明显异常），让你写SQL找出这些“脏数据”，这考察的是你思维的严谨性和对数据质量的敏感度。（来源：牛客网某券商数据开发岗面经）
5. 多表关联查询：这是基础，但证券行业关联的表很具体，你需要将“客户信息表”和“资产持仓表”、“市场行情表”关联起来，计算每个客户持仓的实时市值，关联条件是否正确，直接决定了结果的对错。

数据库技能要点：重点突出这几点

准备时,不要追求大而全，要把精力放在刀刃上。

1. 核心中的核心：窗口函数：这几乎是证券行业SQL面试的必考点，也是区分你是否是“新手”的关键标志，你必须非常熟练地使用 ROW_NUMBER(), RANK(), DENSE_RANK() 来做排名和去重；用 LAG(), LEAD() 来获取前一天或后一天的数据做环比；用 SUM() OVER (PARTITION BY ... ORDER BY ...) 来计算累计值或移动平均，如果你在面试中能自然流畅地使用窗口函数，面试官会认为你有处理金融时间序列数据的潜力。
2. 熟练的数据聚合与分组：GROUP BY 是基础，但要玩出花来，要会配合 CASE WHEN 进行条件计数和条件求和。“统计每个客户买入和卖出交易分别有多少笔”。
3. 子查询和公共表表达式（CTE）：当逻辑复杂时，不要写嵌套很多层的子查询，那样很难读也容易错，优先使用 WITH CTE_NAME AS () 的方式，将复杂的查询步骤拆解成几个清晰的临时表，最后再组合，这体现了你编写可读、易维护代码的能力。
4. 表连接的理解：INNER JOIN, LEFT JOIN 的区别要门儿清，特别是在处理客户和交易数据时，用 LEFT JOIN 可以找出“有客户信息但从未发生过交易的休眠客户”。
5. 处理重复记录：使用 DISTINCT 或 GROUP BY 来去重是基本操作，有时面试官会故意在测试数据里埋下重复记录的陷阱，看你能否发现并处理。

实操经验分享：如何有效练习和面试表现

1. 找对练习平台：不要在LeetCode上只刷困难算法题，应该去牛客网、SQLZOO这类平台，专门练习其“数据分析”或“SQL实战”板块的题目，更重要的是，自己可以尝试从一些免费的金融数据库（比如Tushare、AkShare）下载一些真实的A股日线行情数据，导入到本地的MySQL或PostgreSQL中，自己给自己出题，查询茅台2023年每月的涨跌幅”，这样印象最深刻。
2. 养成先理清思路再动笔的习惯：面试时，看到题目不要急着写代码，先和面试官确认你对题目的理解是否正确，复述一下你的解题思路：“您看我的理解对吗？我需要先从这个表里筛选出时间范围，然后按客户分组计算总和，最后再用窗口函数取前10%。” 这个过程展示了你的沟通能力和逻辑思维，即使最后代码有小瑕疵，印象分也不会太低。
3. 注意细节：证券数据对精度要求很高，你的查询结果中，金额、百分比是否保留了正确的小数位数？字段的别名是否清晰易懂（比如total_amount比t_amt好得多）？这些细节能体现你的专业性。
4. 准备一两个数据清洗的实际案例：如果面试官问起项目经验，你可以准备一个用小SQL脚本快速检查数据质量、发现并修复问题的例子。“在一次分析中，我发现由于系统原因，部分交易记录的时间戳为未来时间，我通过一个简单的WHERE trade_time > CURRENT_TIMESTAMP语句就筛选出了这些异常记录，并推动了业务部门修复。” 这比空谈“我细心严谨”有说服力得多。

准备证券行业的SQL面试,要把自己想象成一个初级的数据分析师，你的任务就是用SQL这把“手术刀”，从纷繁的交易数据中切出业务方想要的信息，理解业务、掌握核心函数、多加实战，就能应对大部分情况。