1.1 Tuần cuối — tích hợp tất cả

Chín tuần qua bạn đã build từng layer kỹ năng. Tuần này không thêm cú pháp mới — mà tích hợp chúng dưới áp lực thời gian thực.

Mục tiêu tuần

• Hiểu quy trình mock interview 45 phút và biết phase nào cần làm gì.
• Rèn kỹ năng think aloud — kỹ năng quan trọng số 2 (sau pattern recognition).
• Nội hóa edge case checklist như reflex.
• Đi qua một capstone case study đầy đủ — schema phức tạp, yêu cầu thực tế.
• Có lịch luyện 4 tuần trước phỏng vấn thật.

1.2 Mock interview vs LeetCode — khác biệt

Tuần này tập trung vào khoảng cách giữa LeetCode và interview thật.

2.1 Phase 1 — Read & Clarify (0-5 phút)

Việc cần làm

1. Đọc đề 2 lần: lần 1 hiểu, lần 2 chú ý chi tiết.
2. Restate yêu cầu cho interviewer: "Để confirm, bạn muốn ... đúng không?"
3. Hỏi về schema: PK, FK, có cột nào NULL không, cardinality (1-1 / 1-N / N-N).
4. Hỏi về edge case: ties? duplicate? empty input? timezone?
5. Hỏi về output format: sort thế nào? cột nào? bao nhiêu dòng?

Câu hỏi clarifying chuẩn (template)

Phase này có vẻ tốn thời gian, nhưng 5 phút clarifying tiết kiệm 20 phút debug. Skip phase này là sai lầm phổ biến nhất.

2.2 Phase 2 — Plan & Stub (5-15 phút)

Việc cần làm

1. Identify pattern (tuần 8 cheatsheet): "Tôi nghĩ đây là pattern X vì có tín hiệu Y."
2. Phân rã thành các bước CTE — nói ra trước khi viết.
3. Viết khung CTE rỗng với comment — interviewer thấy structure.
4. Confirm hướng đi với interviewer: "Cách tiếp cận này hợp lý chứ?"

Script chuẩn

WITH
    paid_2024 AS (
        -- TODO: orders status='paid' và 2024
    ),
    ranked AS (
        -- TODO: SUM theo customer + ROW_NUMBER theo country
    )
SELECT
    -- TODO: top 3 mỗi country với pct
;

Khung trống với TODO comments — interviewer thấy bạn structure trước, code sau.

2.3 Phase 3 — Code & Iterate (15-35 phút)

Cách tiếp cận từng CTE

1. Đặt đầu vào và đầu ra rõ ràng trong đầu — CTE này nhận gì, trả gì?
2. Viết SELECT trước, FROM/WHERE sau — quyết định cột output trước.
3. Test mental với sample data — chạy CTE qua 3-5 dòng giả lập trong đầu.
4. Bug? Đừng panic. Comment câu chính, viết SELECT * FROM cte_name LIMIT 5 để inspect output.

Narrate khi gõ — script ngắn

2.4 Phase 4 — Test, Edge, Optimize (35-45 phút)

Việc cần làm

1. Test trace — chạy query qua sample input, narrate kết quả từng CTE.
2. Đề cập edge cases proactively — không đợi hỏi:
   • "Nếu cột X NULL — query xử lý thế nào?"
   • "Nếu có ties trong ranking — pattern xử lý ra sao?"
   • "Nếu bảng rỗng — output là gì?"
3. Đề xuất optimization:
   • Index nào hữu ích?
   • Có alternative approach (window function vs subquery vs JOIN)?
   • Trade-off correctness vs readability vs performance?
4. Sẵn sàng follow-up: "Nếu yêu cầu mở rộng thành ..., bạn sẽ thay đổi gì?"

Script chuẩn cho Phase 4

Phase này phân biệt candidate junior với senior. Junior viết xong rồi dừng. Senior viết xong rồi chủ động đi qua edge cases và optimization.

3.1 Tại sao think aloud quan trọng

Trong interview SQL, đáp số đúng là điều kiện cần, không phải đủ. Interviewer đánh giá:

1. Process — bạn tiếp cận problem thế nào?
2. Communication — có giải thích được cho team không?
3. Judgment — biết khi nào nên dùng kỹ thuật A vs B?
4. Self-awareness — nhận ra khi đang sai và tự sửa?

Tất cả những thứ này chỉ visible qua narration. Code im lặng = interviewer không thấy gì cả. Hai candidate ra cùng đáp án nhưng một người narrate tốt thì sẽ pass, người kia có thể fail.

3.2 Script tham khảo cho 4 phase

Phase 1 — Clarify

"Cảm ơn đề bài. Cho tôi confirm hiểu đúng — yêu cầu là [restate].
Trước khi code, tôi có 3 câu hỏi:
1. Cột X có thể NULL không?
2. Có khả năng có dòng trùng trong bảng Y không?
3. Khi có ties, output mong đợi như thế nào?"

Phase 2 — Plan

"Đây có vẻ là pattern [X] vì có tín hiệu [Y].
Tôi sẽ chia thành N bước:
- Bước 1: ...
- Bước 2: ...
- Bước 3: ...
Tôi viết khung CTE trước, rồi điền chi tiết. Cách tiếp cận này hợp lý chứ?"

Phase 3 — Code (mỗi 1-2 phút)

"Tôi đang viết CTE [tên]. Mục đích: [input → output].
Logic chính: [tóm tắt 1 câu]."

[Sau khi xong CTE]
"OK, CTE [tên] xong. Test mental: với input mẫu [...], kết quả là [...]. Sang CTE tiếp."

Phase 4 — Wrap up

"Tôi đã hoàn thành. Để đi qua edge cases:
- NULL: [xử lý thế nào]
- Ties: [xử lý thế nào]
- Empty: [output gì]

Về performance: query benefit từ index [...]. Trên dữ liệu lớn,
alternative approach là [...] với trade-off [...]."

3.3 Common mistakes — và cách tránh

4.1 NULL checklist — 7 câu hỏi

Trước khi submit, đi qua 7 câu hỏi NULL này như reflex:

1. Cột nào có thể NULL? Đọc schema. Cột FK thường nullable.
2. WHERE có toán tử <>, !=, NOT IN? NULL có thể bị loại bỏ unintentionally.
3. JOIN trên cột nullable? Dòng có NULL key bị loại — có cần LEFT JOIN không?
4. COUNT()? COUNT(*) đếm cả NULL, COUNT(col) bỏ. Đúng chưa?
5. SUM/AVG? Bỏ NULL khi tính. AVG có chia trên ít hơn số dòng — đúng yêu cầu?
6. Concat / function? CONCAT trong MySQL trả NULL nếu một đối số NULL.
7. ORDER BY? NULL ở đầu hay cuối tùy phương ngữ và ASC/DESC. Có cần NULLS FIRST/LAST?

4.2 Ties, Empty, và Duplicate checklist

Ties — khi hai dòng "bằng nhau"

1. ROW_NUMBER với ORDER BY có thể tied → cần tie-breaker để deterministic.
2. RANK vs DENSE_RANK — chọn đúng theo yêu cầu (đã học tuần 6).
3. Median với số lượng chẵn — lấy AVG hai dòng giữa hay chỉ lấy một?
4. "Top 3" — có thể trả >3 dòng nếu ties (RANK), hay đúng 3 (ROW_NUMBER)?

Empty — bảng rỗng hoặc kết quả rỗng

1. Aggregate trên tập rỗng: SUM trả NULL (không phải 0). COUNT(*) trả 0.
2. Subquery scalar trả 0 dòng → toàn bộ outer query có thể NULL.
3. Yêu cầu "Top 1" trên bảng rỗng → 0 dòng output, không phải "không có gì".

Duplicate — dòng trùng

1. Bảng có PK chưa? Nếu không, có thể có dòng trùng — DISTINCT cần thiết?
2. JOIN nhân dòng (1 → N) — sau JOIN còn unique không?
3. UNION vs UNION ALL — bạn có cần loại trùng?

4.3 Date/Timezone và Boundary checklist

Date arithmetic

1. Cột là DATE hay TIMESTAMP? TIMESTAMP có giờ-phút-giây — BETWEEN có thể fence-post error.
2. Nửa-mở cho range: d >= '2024-01-01' AND d < '2025-01-01' luôn đúng cho cả DATE và TIMESTAMP.
3. "Last 30 days" — bao gồm hôm nay không? Confirm với interviewer.
4. "This year" — fiscal year hay calendar year?

Timezone

1. Cột TIMESTAMP có timezone không? TIMESTAMP vs TIMESTAMPTZ.
2. Group theo "ngày" — ngày theo timezone server hay user?
3. So với 'YYYY-MM-DD' literal — nó ở timezone gì?

Câu hỏi Phase 1 chuẩn

Hỏi câu này là tín hiệu candidate có production experience. Junior thường giả định cột là DATE thuần.

5.1 Đề bài — Cohort Retention Analysis

Schema

Yêu cầu

Cho mỗi cohort theo tháng (theo signup_date trong năm 2024), tính:

• cohort_month — tháng signup (đầu tháng)
• cohort_size — số user signup tháng đó
• week_1_retention — % user có ít nhất 1 event trong vòng 7 ngày kể từ signup
• week_4_retention — % user có ít nhất 1 event trong vòng 28 ngày

Sắp xếp theo cohort_month. Round retention 2 chữ số.

Mock interview vibe

Bài này khó vừa phải — Medium-Hard. Tích hợp date arithmetic, LEFT JOIN, conditional aggregation, CTE multi-step. Một interviewer có kinh nghiệm sẽ hỏi follow-up về: ties, NULL, performance, mở rộng thành weekly cohort.

5.2 Phase 1 — Clarify (mock dialogue)

4 câu hỏi này lộ ra: orphan handling, half-open interval, datetime semantics, data completeness. Đây là tín hiệu strong.

5.3 Phase 2 — Plan

WITH
    cohort_users AS (
        -- TODO: users 2024 + cohort_month (first day of month)
    ),
    user_retention AS (
        -- TODO: cho mỗi user, flag w1 và w4
        --       LEFT JOIN events, dùng EXISTS-style aggregation
    ),
    cohort_metrics AS (
        -- TODO: GROUP BY cohort_month
        --       COUNT(*) cohort_size, AVG(flag_w1), AVG(flag_w4)
    )
SELECT
    cohort_month,
    cohort_size,
    ROUND(100.0 * w1_rate, 2) AS week_1_retention,
    ROUND(100.0 * w4_rate, 2) AS week_4_retention
FROM cohort_metrics
ORDER BY cohort_month;

5.4 Phase 3 — Code

WITH
    cohort_users AS (
        SELECT
            user_id,
            signup_date,
            DATE_FORMAT(signup_date, '%Y-%m-01') AS cohort_month
            -- PostgreSQL: DATE_TRUNC('month', signup_date)
        FROM users
        WHERE signup_date >= '2024-01-01'
          AND signup_date <  '2025-01-01'
    ),
    user_retention AS (
        SELECT
            cu.user_id,
            cu.cohort_month,
            -- Flag = 1 nếu có ít nhất 1 event trong window
            MAX(CASE
                WHEN e.event_time >  cu.signup_date
                 AND e.event_time <= cu.signup_date + INTERVAL 7 DAY
                THEN 1 ELSE 0
            END) AS has_w1,
            MAX(CASE
                WHEN e.event_time >  cu.signup_date
                 AND e.event_time <= cu.signup_date + INTERVAL 28 DAY
                THEN 1 ELSE 0
            END) AS has_w4
        FROM cohort_users cu
        LEFT JOIN events e ON e.user_id = cu.user_id
        GROUP BY cu.user_id, cu.cohort_month
    ),
    cohort_metrics AS (
        SELECT
            cohort_month,
            COUNT(*)                           AS cohort_size,
            AVG(has_w1)                        AS w1_rate,
            AVG(has_w4)                        AS w4_rate
        FROM user_retention
        GROUP BY cohort_month
    )
SELECT
    cohort_month,
    cohort_size,
    ROUND(100.0 * w1_rate, 2) AS week_1_retention,
    ROUND(100.0 * w4_rate, 2) AS week_4_retention
FROM cohort_metrics
ORDER BY cohort_month;

~30 dòng cho bài Medium-Hard. CTE đặt tên rõ — đọc top-down dễ. Mỗi bước test riêng được.

5.5 Phase 4 — Edge Cases và Optimization

-- Alternative cho user_retention với EXISTS
SELECT
    cu.user_id, cu.cohort_month,
    EXISTS (SELECT 1 FROM events e WHERE e.user_id = cu.user_id
            AND e.event_time > cu.signup_date
            AND e.event_time <= cu.signup_date + INTERVAL 7 DAY) AS has_w1,
    -- tương tự cho has_w4
FROM cohort_users cu;

6.1 5 capstone scenarios cho self-practice

Mỗi scenario dưới đây là độ khó Medium-Hard. Tự làm 45 phút mỗi cái với timer, ghi âm narration, đánh giá lại.

1. Top spenders với percentile

   Cho orders(customer_id, total, order_date). Tìm customer ở top 10% spending mỗi tháng (theo tổng amount), kèm rank trong top 10%, tổng tháng đó của họ, và % của họ trên top 10% group.

   Pattern: Percentile + Top-N within group + Cumulative metric.

2. Session reconstruction

   Cho events(user_id, event_time). Định nghĩa session: events của cùng user cách nhau ≤ 30 phút thuộc cùng session. Tính cho mỗi user: số session, độ dài session trung bình, session dài nhất.

   Pattern: Gaps and Islands theo time + window function.

3. Funnel analysis

   Cho events(user_id, event_type, event_time) với event_type ∈ {'view', 'add_to_cart', 'checkout', 'purchase'}. Tính tỷ lệ conversion mỗi bước (view→cart, cart→checkout, checkout→purchase) trong 7 ngày qua. Mỗi user phải làm bước trước trong vòng 24h trước khi bước sau được tính.

   Pattern: Self-join + date arithmetic + conditional aggregation.

4. Hierarchical reporting

   Cho employees(id, name, manager_id, salary). Tính cho mỗi manager: số subordinate (trực tiếp + gián tiếp), tổng salary tất cả subordinate, salary trung bình. Thêm cột "depth" = độ sâu cây dưới manager đó.

   Pattern: Recursive CTE + aggregation.

5. Daily active users với MAU/WAU

   Cho logins(user_id, login_date). Cho mỗi ngày trong 30 ngày qua, tính: DAU (số user unique login hôm đó), WAU rolling (số user unique login trong 7 ngày qua), DAU/WAU ratio (stickiness).

   Pattern: Cumulative + window with frame + cohort-style aggregation.

6.2 Cách tự đánh giá mock interview

Sau mỗi scenario tự làm, đánh giá theo 4 chiều (mỗi chiều 1-5 điểm):

Self-improvement loop

1. Làm scenario, ghi âm.
2. Tự chấm 4 chiều.
3. Note điểm yếu nhất (vd "Communication 2/5 — quá im lặng phase 3").
4. Scenario tiếp tập trung sửa chỉ một chiều.
5. Lặp.

7.1 Lịch 4 tuần — week-by-week

7.2 Resources — đầu tư đáng giá

Practice platforms

• LeetCode SQL 50 (free) — bộ 50 bài curated, đi qua hết là solid foundation.
• StrataScratch — interview-style problems từ FAANG. Có free tier.
• DataLemur — analytics-focused, có giải thích rất tốt. Free tier OK.
• HackerRank SQL — basic to intermediate, cú pháp drill.
• Mode Analytics — interactive tutorial miễn phí.

Books worth reading

• SQL Cookbook (Anthony Molinaro) — pattern reference cuốn nhất. Đọc theo chương khi cần.
• SQL Performance Explained (Markus Winand) — cuốn duy nhất về performance bạn cần đọc. 200 trang, value cao.
• SQL Antipatterns (Bill Karwin) — tránh sai lầm common.

Mock interview partners

• Pramp — peer-to-peer mock, free, có interviewer guide.
• Interviewing.io — anonymous mock với senior engineers (paid).
• Bạn cùng học — đôi khi tốt nhất. Trao đổi đề mỗi tuần.

Communities

• r/SQL Reddit — tutorial Q&A.
• DEV.to / Medium tag SQL — case studies thực tế.
• Discord servers như "Data Engineering" hoặc "DataTalksClub" — peer support.

8.1 Câu hỏi behavioral và follow-up phổ biến

Trước technical phần

• "Tell me about your SQL experience" — chuẩn bị 60-second pitch: project nào dùng SQL, complexity, scale data, achievements.
• "What's the most complex query you've written?" — chuẩn bị 1 example với CONTEXT (vì sao cần) → CHALLENGE (gì khó) → SOLUTION (làm sao) → RESULT (impact).
• "Tell me about a time you optimized a slow query" — STAR format. Đề cập EXPLAIN, index, refactor.

Sau technical phần

• "How would you scale this to 1B rows?" — partitioning, denormalization, materialized view, sharding.
• "What if the requirement changes to ..." — đo flexibility của solution. CTE-based code adapt dễ.
• "How would you test this in production?" — sample data, EXPLAIN ANALYZE, A/B compare, dry-run BEGIN/ROLLBACK.
• "What concerns about data quality?" — NULL handling, duplicates, referential integrity, timezone consistency.

Bạn nên hỏi (cuối phỏng vấn)

• "Team đang dùng dialect nào? Có challenge gì với scale data?"
• "Process review query/code review trong team như thế nào?"
• "Investment vào data infrastructure trong 12 tháng tới?"

Câu hỏi cho thấy bạn quan tâm production reality, không phải chỉ technical skill.

9.1 Bạn đã đi qua những gì

Bạn đã build từng layer — từ cú pháp cơ bản đến refactor query Hard, từ pattern recognition đến performance optimization, từ code im lặng đến think-aloud có cấu trúc.