1.1 Mục tiêu và nguyên tắc tuần này

Tuần trước bạn đã viết được query đơn giản. Tuần này nâng cấp vũ khí lọc và học cách sống chung với NULL — kẻ thù số một trong interview SQL.

Sau tuần 2 bạn cần làm được

• Viết predicate phức tạp với BETWEEN, IN, LIKE, regex.
• Giải thích chính xác vì sao một query "trông đúng" lại bỏ sót dòng NULL.
• Dùng CASE WHEN để biến đổi dữ liệu trong SELECT, lọc trong WHERE, và sắp xếp tùy ý trong ORDER BY.
• Sử dụng string và date function ở mức không cần tra docs.
• Nhận diện sự khác biệt phương ngữ MySQL / PostgreSQL / SQL Server cho các function thường gặp.

1.2 Tại sao NULL là bug interview #1

Trong khảo sát các bài LeetCode SQL Easy/Medium được report nhiều nhất, hơn 60% lỗi của user đến từ NULL handling. Có 3 lý do:

1. NULL không phải là một giá trị — nó là "thiếu thông tin". Nó không bằng chính nó (NULL = NULL trả về NULL, không phải TRUE).
2. Logic ba giá trị (TRUE/FALSE/NULL) phá vỡ trực giác Boolean của lập trình viên đến từ Python/Java.
3. Aggregation và NULL ứng xử khác nhau tùy hàm: COUNT(*) đếm tất, COUNT(col) bỏ NULL.

2.1 BETWEEN — bao gồm cả hai biên

-- Lấy đơn hàng quý 1 năm 2024
SELECT * FROM orders
WHERE order_date BETWEEN '2024-01-01' AND '2024-03-31';

-- ĐÚNG cho TIMESTAMP
WHERE order_date >= '2024-03-01'
  AND order_date <  '2024-04-01';   -- nửa-mở half-open

2.2 IN — kiểm tra thuộc tập

-- Tương đương 3 OR:
WHERE country IN ('Vietnam', 'Australia', 'Japan')
-- = WHERE country = 'Vietnam' OR country = 'Australia' OR country = 'Japan'

IN có thể nhận một danh sách hằng, hoặc một subquery trả về 1 cột (sẽ học chi tiết tuần 5):

-- Subquery: lấy customer đã có ít nhất 1 đơn
SELECT name FROM customers
WHERE customer_id IN (SELECT customer_id FROM orders);

2.3 LIKE — pattern matching cơ bản

-- Tên bắt đầu bằng 'A'
WHERE name LIKE 'A%'
-- Email gmail
WHERE email LIKE '%@gmail.com'
-- Tên có đúng 4 ký tự bắt đầu bằng B
WHERE name LIKE 'B___'
-- Escape % thật (không phải wildcard) bằng ESCAPE
WHERE description LIKE '%50\%%' ESCAPE '\'

2.4 Regex — khi LIKE không đủ

Khi pattern phức tạp (chữ số, alternation, character class), regex mạnh hơn LIKE rất nhiều — nhưng cú pháp khác giữa các phương ngữ.

-- MySQL
SELECT * FROM Users
WHERE mail REGEXP '^[A-Za-z][A-Za-z0-9_.\\-]*@leetcode[.]com$';

3.1 Recap logic ba giá trị (3VL)

SQL không phải Boolean logic. Mỗi predicate có thể trả về TRUE, FALSE, hoặc UNKNOWN. WHERE chỉ giữ TRUE.

3.2 NOT IN với NULL — bug kinh điển interview

-- "Trông có vẻ đúng"
SELECT name FROM customers
WHERE customer_id NOT IN (SELECT customer_id FROM orders);

Cách fix

-- Cách 1: thêm IS NOT NULL trong subquery
SELECT name FROM customers
WHERE customer_id NOT IN (
    SELECT customer_id FROM orders WHERE customer_id IS NOT NULL
);

-- Cách 2 (an toàn nhất): NOT EXISTS — không có bug NULL
SELECT name FROM customers c
WHERE NOT EXISTS (
    SELECT 1 FROM orders o WHERE o.customer_id = c.customer_id
);

Khuyên: dùng NOT EXISTS mặc định. NOT IN chỉ an toàn khi subquery chắc chắn không có NULL.

3.3 COALESCE / IFNULL / NVL — thay thế NULL

-- Hiển thị 'Unknown' nếu country NULL
SELECT name, COALESCE(country, 'Unknown') AS country
FROM customers;

-- Fallback chuỗi: ưu tiên nickname, không có thì name, không có nữa thì 'guest'
SELECT COALESCE(nickname, name, 'guest') AS display
FROM users;

3.4 NULLIF và IS DISTINCT FROM

NULLIF — chuyển giá trị thành NULL

NULLIF(a, b) trả NULL nếu a = b, ngược lại trả a. Ứng dụng phổ biến: tránh divide by zero.

-- Nếu denominator = 0, NULLIF cho ra NULL → phép chia trả NULL thay vì lỗi
SELECT revenue / NULLIF(num_users, 0) AS rev_per_user
FROM metrics;

IS DISTINCT FROM — so sánh "an toàn NULL"

Toán tử so sánh thông thường gặp NULL trả UNKNOWN. IS DISTINCT FROM coi NULL như giá trị có thật:

4.1 Hai dạng CASE: Simple và Searched

Simple CASE — so khớp giá trị

SELECT name,
       CASE country
            WHEN 'Vietnam'   THEN 'VN'
            WHEN 'Australia' THEN 'AU'
            ELSE 'Other'
       END AS country_code
FROM customers;

Searched CASE — predicate tự do (mạnh hơn, dùng phổ biến hơn)

SELECT name,
       CASE WHEN salary >= 100000 THEN 'High'
            WHEN salary >= 50000  THEN 'Mid'
            WHEN salary IS NULL    THEN 'Unknown'
            ELSE 'Low'
       END AS bracket
FROM employees;

4.2 CASE trong SELECT — biến đổi cột

Đây là use case phổ biến nhất: tạo cột mới dựa trên logic điều kiện.

SELECT id, name,
       CASE sex WHEN 'm' THEN 'f' ELSE 'm' END AS sex_swapped
FROM Salary;

SELECT order_id, total,
       CASE WHEN total >= 1000 THEN 'Premium'
            WHEN total >= 100  THEN 'Standard'
            ELSE 'Light'
       END AS tier
FROM orders;

4.3 CASE trong WHERE và ORDER BY

Trong WHERE — lọc có điều kiện theo cột khác

-- Khách Premium yêu cầu total > 5000, khách thường chỉ cần > 100
SELECT * FROM orders
WHERE total > CASE WHEN tier = 'Premium' THEN 5000 ELSE 100 END;

Trong ORDER BY — sắp xếp tùy ý

-- Đặt status 'urgent' lên đầu, sau đó theo ngày
SELECT * FROM tickets
ORDER BY CASE status WHEN 'urgent'  THEN 1
                     WHEN 'high'    THEN 2
                     WHEN 'normal'  THEN 3
                     ELSE 4 END,
         created_at;

4.4 Conditional aggregation — preview tuần 3

Đặt CASE bên trong aggregator là kỹ thuật cực mạnh — biến một query thành "đếm có điều kiện" đa chiều trong một lần quét bảng.

-- Đếm số đơn từng status, một dòng kết quả
SELECT
    COUNT(*)                                          AS total,
    SUM(CASE WHEN status = 'paid'      THEN 1 ELSE 0 END) AS n_paid,
    SUM(CASE WHEN status = 'cancelled' THEN 1 ELSE 0 END) AS n_cancelled,
    SUM(CASE WHEN status = 'pending'   THEN 1 ELSE 0 END) AS n_pending
FROM orders;

Đây là pivot query kinh điển — biến dòng thành cột. Sẽ dạy chi tiết tuần 8.

COUNT(CASE WHEN status = 'paid' THEN 1 END) AS n_paid

5.1 Concatenation và length

Nối chuỗi — đa phương ngữ

Khuyên: dùng CONCAT — chạy MySQL/PostgreSQL/SQL Server hiện đại. Tránh || nếu code có thể chạy trên MySQL (mặc định || là OR logic ở MySQL).

CONCAT('Hi ', COALESCE(name, 'guest'))

Length — đếm ký tự

• LENGTH(s) — MySQL: byte length. PostgreSQL: ký tự.
• CHAR_LENGTH(s) hoặc CHARACTER_LENGTH(s) — luôn ký tự, an toàn cho Unicode/Tiếng Việt.

Quy tắc với Tiếng Việt: dùng CHAR_LENGTH, không phải LENGTH.

5.2 Case conversion, TRIM, SUBSTRING

UPPER('hello')      -- 'HELLO'
LOWER('HELLO')      -- 'hello'

TRIM('  abc  ')     -- 'abc' (bỏ space hai đầu)
LTRIM('  abc  ')    -- 'abc  '
RTRIM('  abc  ')    -- '  abc'
TRIM('x' FROM 'xxabcxx')  -- 'abc' (bỏ ký tự cụ thể)

SUBSTRING(s FROM start FOR length)   -- chuẩn ANSI
SUBSTR(s, start, length)              -- MySQL/PostgreSQL/SQLite
LEFT(s, n)                            -- n ký tự đầu
RIGHT(s, n)                           -- n ký tự cuối

SELECT LOWER(TRIM(email)) AS clean_email FROM users;

-- MySQL
SELECT SUBSTRING(email FROM POSITION('@' IN email) + 1) AS domain
FROM users;

Lưu ý vị trí: SQL hầu hết tính từ 1 (không phải 0 như Python). SUBSTRING('abc', 1, 2) = 'ab'.

5.3 REPLACE, POSITION, padding

REPLACE — thay thế chuỗi con

REPLACE('hello world', 'world', 'SQL')  -- 'hello SQL'
-- Loại bỏ ký tự
REPLACE(phone, '-', '')                  -- '0901234567' từ '090-123-4567'

POSITION / INSTR / CHARINDEX — tìm vị trí

Trả vị trí ký tự đầu tiên match (1-indexed). Trả 0 nếu không tìm thấy.

LPAD / RPAD — đệm chuỗi

LPAD('5', 3, '0')   -- '005'  (đệm trái)
RPAD('A', 5, '.')   -- 'A....' (đệm phải)

Dùng cho format mã, ID, số có chữ số cố định.

6.1 Current date/time và arithmetic

Cộng/trừ thời gian

-- MySQL
DATE_ADD(order_date, INTERVAL 7 DAY)
order_date + INTERVAL 7 DAY
-- PostgreSQL
order_date + INTERVAL '7 days'
-- SQL Server
DATEADD(day, 7, order_date)

Khoảng cách giữa hai ngày

-- MySQL: số ngày
DATEDIFF(end_date, start_date)
-- PostgreSQL: trừ trực tiếp ra interval
end_date - start_date
-- SQL Server: chỉ rõ unit
DATEDIFF(day, start_date, end_date)

6.2 Trích xuất thành phần ngày tháng

EXTRACT — chuẩn ANSI, chạy nhiều phương ngữ

EXTRACT(YEAR  FROM order_date)   -- 2024
EXTRACT(MONTH FROM order_date)   -- 3
EXTRACT(DAY   FROM order_date)   -- 15
EXTRACT(DOW   FROM order_date)   -- thứ trong tuần (0-6, PostgreSQL)
EXTRACT(WEEK  FROM order_date)   -- tuần thứ N trong năm

Hàm tắt

YEAR(order_date)    MONTH(order_date)    DAY(order_date)        -- MySQL, SQL Server
DATE_TRUNC('month', order_date)   -- PostgreSQL: cắt về đầu tháng

-- MySQL
SELECT YEAR(order_date) AS y, MONTH(order_date) AS m, COUNT(*) AS n
FROM orders
GROUP BY y, m
ORDER BY y, m;

-- PostgreSQL — gọn hơn với DATE_TRUNC
SELECT DATE_TRUNC('month', order_date) AS month, COUNT(*) AS n
FROM orders
GROUP BY month
ORDER BY month;

6.3 Format và bug timezone

Format ngày thành chuỗi

-- MySQL
DATE_FORMAT(order_date, '%Y-%m-%d')        -- '2024-03-15'
DATE_FORMAT(order_date, '%M %d, %Y')       -- 'March 15, 2024'
-- PostgreSQL
TO_CHAR(order_date, 'YYYY-MM-DD')
TO_CHAR(order_date, 'Mon DD, YYYY')
-- SQL Server
FORMAT(order_date, 'yyyy-MM-dd')

7.1 LeetCode 1873 — Calculate Special Bonus

Schema

Yêu cầu

Tính bonus cho mỗi nhân viên: bonus = salary nếu employee_id lẻ VÀ name không bắt đầu bằng 'M'; ngược lại bonus = 0. Trả về (employee_id, bonus) sắp xếp theo employee_id.

Phân rã

1. Cho mỗi dòng, tính bonus theo điều kiện kép → CASE WHEN.
2. Chiếu hai cột → π.
3. Sắp xếp.

Lời giải

SELECT employee_id,
       CASE WHEN employee_id % 2 = 1
             AND name NOT LIKE 'M%'
            THEN salary
            ELSE 0
       END AS bonus
FROM Employees
ORDER BY employee_id;

7.2 LeetCode 1683 — Invalid Tweets

Schema

Yêu cầu

Trả về tweet_id của các tweet invalid — content có nhiều hơn 15 ký tự.

Phân rã

$$\pi_{\text{tweet\_id}}\Big(\sigma_{\text{CHAR\_LENGTH(content)} > 15}(\text{Tweets})\Big)$$

Lời giải

SELECT tweet_id
FROM Tweets
WHERE CHAR_LENGTH(content) > 15;

7.3 LeetCode 1527 — Patients with a Condition

Schema

Yêu cầu

Trả về bệnh nhân có ít nhất một condition là tiểu đường loại I — code bắt đầu bằng 'DIAB1'.

Bẫy

Naive: conditions LIKE 'DIAB1%' — chỉ match khi DIAB1 ở đầu chuỗi. Bỏ sót các bệnh nhân có 'ABC123 DIAB100' (DIAB1 ở giữa).

Lời giải

SELECT patient_id, patient_name, conditions
FROM Patients
WHERE conditions LIKE 'DIAB1%'        -- DIAB1 ở đầu
   OR conditions LIKE '% DIAB1%';     -- DIAB1 sau một space

WHERE CONCAT(' ', conditions, ' ') LIKE '% DIAB1%'

Knowledge Check — Tuần 2

9.1 Bài tập LeetCode (5 problem Easy)

1. 1873. Calculate Special Bonus — đã giải tại lớp; viết lại không nhìn.
2. 1683. Invalid Tweets — chú ý CHAR_LENGTH vs LENGTH.
3. 1527. Patients with a Condition — pattern word boundary trong LIKE.
4. 1517. Find Users With Valid E-Mails — regex (REGEXP / ~ tùy phương ngữ).
5. 1693. Daily Leads and Partners — COUNT(DISTINCT) + GROUP BY (preview tuần 3).

Bonus — debug challenge

Cho query sau, tìm bug và sửa:

-- Yêu cầu: lấy customer KHÔNG ở Vietnam HOẶC chưa rõ quốc gia
SELECT name FROM customers
WHERE country <> 'Vietnam';

Gợi ý: query bỏ sót dòng nào? Sửa thế nào? Viết 2 cách fix khác nhau.

9.2 Đọc thêm và tự kiểm tra

Đọc

• SQL Cookbook (Anthony Molinaro) — Chương 2 (Sorting Query Results), Chương 6 (Working with Strings), Chương 8 (Date Arithmetic).
• SQL Antipatterns (Bill Karwin) — Chương "Three-valued logic".
• Markus Winand — use-the-index-luke.com mục "Pattern Matching" về LIKE và index.

Tự kiểm tra (không nhìn slide)

• Bạn liệt kê được 3 cách thay NOT IN để tránh bug NULL?
• Bạn giải thích được tại sao CONCAT trên MySQL khác PostgreSQL với NULL?
• Bạn viết được biểu thức CASE phân loại salary thành 4 bracket trong 30 giây?
• Bạn nhớ cú pháp date arithmetic của ít nhất hai phương ngữ?