Quiz tổng hợp

🎯 Mục tiêu bài Quiz

TB5 min

Kiểm tra kiến thức của bạn qua các câu hỏi trắc nghiệm và bài tập thực hành!

✅ 18 câu hỏi trắc nghiệm (6 phần)

✅ 3 bài tập SQL viết truy vấn hoàn chỉnh

✅ Yêu cầu: Hoàn thành bài 1-10

Thời gian: 30 phút | Độ khó: Tổng hợp | Đạt yêu cầu: ≥ 13/18 câu đúng

Phần	Chủ đề	Số câu
1	SELECT cơ bản (WHERE, ORDER BY)	3
2	Aggregate Functions (COUNT, SUM, AVG, GROUP BY, HAVING)	3
3	JOINs (INNER, LEFT, RIGHT, FULL, CROSS, SELF)	3
4	Subqueries và CTEs	3
5	Window Functions (ROW_NUMBER, RANK, LAG, LEAD, NTILE)	3
6	Optimization và Advanced (CASE WHEN, Views, Indexes, Stored Procedures)	3

Task 0

Phần 1: SELECT cơ bản

TB5 min

Task 1

Phần 2: Aggregate Functions

TB5 min

Task 2

Phần 3: JOINs

TB5 min

Task 3

Phần 4: Subqueries & CTEs

TB5 min

Task 4

Phần 5: Window Functions

TB5 min

Task 5

Phần 6: Optimization & Advanced

TB5 min

Task 6

Phần 7: Bài tập SQL

TB5 min

Bài tập 1: Phân tích doanh thu theo danh mục sản phẩm

Cho bảng products và order_items:

SQL

1-- Bảng products
2CREATE TABLE products (
3    product_id INT PRIMARY KEY,
4    product_name VARCHAR(100),
5    category VARCHAR(50),
6    price DECIMAL(10,2)
7);
8
9INSERT INTO products VALUES
10(1, 'Laptop Pro', 'Electronics', 25000000),
11(2, 'Wireless Mouse', 'Electronics', 350000),
12(3, 'SQL Mastery Book', 'Books', 250000),
13(4, 'Data Science Book', 'Books', 300000),
14(5, 'Office Chair', 'Furniture', 3500000);
15
16-- Bảng order_items
17CREATE TABLE order_items (
18    order_id INT,
19    product_id INT,
20    quantity INT,
21    order_date DATE
22);
23
24INSERT INTO order_items VALUES
25(1, 1, 2, '2025-01-15'),
26(2, 2, 5, '2025-01-20'),
27(3, 3, 10, '2025-02-01'),
28(4, 1, 1, '2025-02-10'),
29(5, 4, 8, '2025-02-15'),
30(6, 5, 3, '2025-03-01'),
31(7, 2, 4, '2025-03-10'),
32(8, 3, 6, '2025-03-15');

Yêu cầu: Viết truy vấn tính tổng doanh thu và số lượng đơn hàng cho mỗi danh mục sản phẩm. Sắp xếp theo doanh thu giảm dần. Chỉ hiển thị danh mục có doanh thu trên 1.000.000 VNĐ.

Kết quả mong đợi:

category	total_orders	total_revenue
Electronics	12	77.750.000
Furniture	3	10.500.000
Books	24	4.900.000

Đáp án

SQL

1SELECT
2    p.category,
3    SUM(oi.quantity) AS total_orders,
4    SUM(oi.quantity * p.price) AS total_revenue
5FROM products p
6INNER JOIN order_items oi ON p.product_id = oi.product_id
7GROUP BY p.category
8HAVING SUM(oi.quantity * p.price) > 1000000
9ORDER BY total_revenue DESC;

Giải thích:

INNER JOIN để kết hợp thông tin sản phẩm với đơn hàng
SUM(oi.quantity * p.price) tính doanh thu = số lượng × đơn giá
GROUP BY p.category nhóm theo danh mục
HAVING lọc sau khi nhóm (doanh thu trên 1 triệu)
ORDER BY total_revenue DESC sắp xếp giảm dần

Bài tập 2: Xếp hạng nhân viên theo doanh số với Window Functions

Cho bảng sales:

SQL

1CREATE TABLE sales (
2    employee_id INT,
3    employee_name VARCHAR(100),
4    department VARCHAR(50),
5    sale_amount DECIMAL(12,2),
6    sale_date DATE
7);
8
9INSERT INTO sales VALUES
10(1, 'Nguyễn Văn An', 'Hà Nội', 15000000, '2025-01-15'),
11(2, 'Trần Thị Bình', 'Hà Nội', 22000000, '2025-01-20'),
12(3, 'Lê Văn Cường', 'TP.HCM', 18000000, '2025-01-25'),
13(4, 'Phạm Thị Dung', 'TP.HCM', 25000000, '2025-02-01'),
14(5, 'Hoàng Văn Em', 'Đà Nẵng', 12000000, '2025-02-10'),
15(1, 'Nguyễn Văn An', 'Hà Nội', 20000000, '2025-02-15'),
16(2, 'Trần Thị Bình', 'Hà Nội', 18000000, '2025-02-20'),
17(3, 'Lê Văn Cường', 'TP.HCM', 30000000, '2025-03-01'),
18(5, 'Hoàng Văn Em', 'Đà Nẵng', 16000000, '2025-03-05');

Yêu cầu: Viết truy vấn sử dụng CTE và Window Functions để:

Tính tổng doanh số của mỗi nhân viên
Xếp hạng nhân viên trong phòng ban bằng DENSE_RANK()
Tính doanh số của nhân viên xếp trên bằng LAG()

Kết quả mong đợi:

employee_name	department	total_sales	dept_rank	prev_employee_sales
Trần Thị Bình	Hà Nội	40.000.000	1	NULL
Nguyễn Văn An	Hà Nội	35.000.000	2	40.000.000
Lê Văn Cường	TP.HCM	48.000.000	1	NULL
Phạm Thị Dung	TP.HCM	25.000.000	2	48.000.000
Hoàng Văn Em	Đà Nẵng	28.000.000	1	NULL

Đáp án

SQL

1WITH employee_totals AS (
2    SELECT
3        employee_id,
4        employee_name,
5        department,
6        SUM(sale_amount) AS total_sales
7    FROM sales
8    GROUP BY employee_id, employee_name, department
9)
10SELECT
11    employee_name,
12    department,
13    total_sales,
14    DENSE_RANK() OVER (
15        PARTITION BY department
16        ORDER BY total_sales DESC
17    ) AS dept_rank,
18    LAG(total_sales) OVER (
19        PARTITION BY department
20        ORDER BY total_sales DESC
21    ) AS prev_employee_sales
22FROM employee_totals
23ORDER BY department, dept_rank;

Giải thích:

CTE employee_totals: Tính tổng doanh số mỗi nhân viên bằng SUM() + GROUP BY
DENSE_RANK(): Xếp hạng liên tiếp trong từng phòng ban (PARTITION BY department)
LAG(): Lấy doanh số của nhân viên xếp ngay trên (theo thứ tự doanh số giảm dần), dòng đầu tiên mỗi partition sẽ trả về NULL

Bài tập 3: Phân loại khách hàng với CASE WHEN và Subquery

Cho bảng customers và orders:

SQL

1CREATE TABLE customers (
2    customer_id INT PRIMARY KEY,
3    customer_name VARCHAR(100),
4    join_date DATE
5);
6
7CREATE TABLE orders (
8    order_id INT PRIMARY KEY,
9    customer_id INT,
10    total_amount DECIMAL(12,2),
11    order_date DATE
12);
13
14INSERT INTO customers VALUES
15(1, 'Công ty ABC', '2023-01-01'),
16(2, 'Shop Online XYZ', '2023-06-15'),
17(3, 'Cửa hàng 123', '2024-01-10'),
18(4, 'Đại lý MNO', '2024-03-20'),
19(5, 'Siêu thị PQR', '2024-08-01');
20
21INSERT INTO orders VALUES
22(1, 1, 50000000, '2025-01-10'),
23(2, 1, 35000000, '2025-02-15'),
24(3, 2, 20000000, '2025-01-20'),
25(4, 2, 15000000, '2025-03-01'),
26(5, 3, 8000000, '2025-02-10'),
27(6, 3, 5000000, '2025-03-15'),
28(7, 4, 3000000, '2025-01-25'),
29(8, 5, 60000000, '2025-02-01'),
30(9, 5, 45000000, '2025-03-10'),
31(10, 5, 30000000, '2025-03-20');

Yêu cầu: Viết truy vấn phân loại khách hàng thành 3 nhóm dựa trên tổng chi tiêu:

VIP: Tổng chi tiêu trên 50.000.000 VNĐ
Regular: Tổng chi tiêu từ 10.000.000 đến 50.000.000 VNĐ
Basic: Tổng chi tiêu dưới 10.000.000 VNĐ

Hiển thị: tên khách hàng, tổng chi tiêu, phân loại, và tổng chi tiêu trung bình toàn hệ thống (sử dụng scalar subquery).

Kết quả mong đợi:

customer_name	total_spent	customer_type	system_avg
Siêu thị PQR	135.000.000	VIP	54.200.000
Công ty ABC	85.000.000	VIP	54.200.000
Shop Online XYZ	35.000.000	Regular	54.200.000
Cửa hàng 123	13.000.000	Regular	54.200.000
Đại lý MNO	3.000.000	Basic	54.200.000

Đáp án

SQL

1SELECT
2    c.customer_name,
3    SUM(o.total_amount) AS total_spent,
4    CASE
5        WHEN SUM(o.total_amount) > 50000000 THEN 'VIP'
6        WHEN SUM(o.total_amount) >= 10000000 THEN 'Regular'
7        ELSE 'Basic'
8    END AS customer_type,
9    (SELECT AVG(sub.total_spent)
10     FROM (
11         SELECT customer_id, SUM(total_amount) AS total_spent
12         FROM orders
13         GROUP BY customer_id
14     ) sub
15    ) AS system_avg
16FROM customers c
17INNER JOIN orders o ON c.customer_id = o.customer_id
18GROUP BY c.customer_id, c.customer_name
19ORDER BY total_spent DESC;

Giải thích:

SUM(o.total_amount) tính tổng chi tiêu mỗi khách hàng
CASE WHEN phân loại dựa trên tổng chi tiêu
Scalar subquery tính trung bình tổng chi tiêu của tất cả khách hàng: subquery bên trong tính tổng từng khách, subquery bên ngoài tính trung bình
ORDER BY total_spent DESC sắp xếp theo chi tiêu giảm dần

Task 7

📊 Đánh giá kết quả

TB5 min

Số câu đúng	Đánh giá
16-18 câu đúng + 3 bài tập	🌟 Xuất sắc! Bạn đã nắm vững SQL cho Data Analysis!
13-15 câu đúng + 2 bài tập	👍 Giỏi! Kiến thức tốt, cần ôn thêm vài chủ đề
10-12 câu đúng + 1 bài tập	📚 Khá! Nền tảng ổn, nên ôn lại phần Window Functions và Optimization
7-9 câu đúng	📝 Trung bình, cần ôn lại JOINs, Subqueries và các khái niệm nâng cao
Dưới 7 câu đúng	🔄 Cần cải thiện, nên học lại từ đầu, tập trung vào SELECT cơ bản và Aggregate Functions

Task 8

🎓 Hoàn thành khóa học!

TB5 min

Câu hỏi tự kiểm tra

Khi nào dùng WHERE và khi nào dùng HAVING để lọc dữ liệu?
Sự khác biệt giữa INNER JOIN, LEFT JOIN và CROSS JOIN là gì?
CTE và Subquery có ưu nhược điểm gì? Khi nào nên dùng loại nào?
Window Functions khác gì so với Aggregate Functions thông thường?

🎉 Chúc mừng bạn đã hoàn thành khóa học SQL cho Data Analysis! 🎓

Qua khóa học này, bạn đã được trang bị:

✅ SELECT, WHERE, ORDER BY — truy vấn và lọc dữ liệu
✅ Aggregate Functions — tổng hợp và phân tích dữ liệu theo nhóm
✅ JOINs — kết hợp dữ liệu từ nhiều bảng
✅ Subqueries & CTEs — truy vấn lồng và tái sử dụng logic
✅ Window Functions — phân tích nâng cao với xếp hạng, so sánh liền kề
✅ CASE WHEN, Views, Indexes — kỹ thuật nâng cao và tối ưu hiệu suất

Bước tiếp theo

Hãy thực hành thêm với các bài Challenge trên nền tảng hoặc tiếp tục với khóa học SQL Nâng cao để chinh phục các kỹ thuật phức tạp hơn!

Task 9

🎯 Mục tiêu bài Quiz

Phần 1: SELECT cơ bản

Phần 2: Aggregate Functions

Phần 3: JOINs

Phần 4: Subqueries & CTEs

Phần 5: Window Functions

Phần 6: Optimization & Advanced

Phần 7: Bài tập SQL

Bài tập 1: Phân tích doanh thu theo danh mục sản phẩm

Bài tập 2: Xếp hạng nhân viên theo doanh số với Window Functions

Bài tập 3: Phân loại khách hàng với CASE WHEN và Subquery

📊 Đánh giá kết quả

🎓 Hoàn thành khóa học!

Câu hỏi tự kiểm tra

Khóa học

Mentor & Hỗ trợ

Blog

Giới thiệu