Thực tập sinh Khoa học dữ liệu & DA&DE

SCD là cách xử lý khi thuộc tính của dimension thay đổi theo thời gian, ví dụ khách hàng chuyển thành phố hoặc đổi hạng thành viên.

• Type 1: ghi đè giá trị cũ. Đơn giản nhưng mất lịch sử; báo cáo quá khứ hiển thị theo giá trị mới.
• Type 2: thêm dòng mới cho mỗi thay đổi, kèm valid_from, valid_to, is_current và surrogate key. Giữ được lịch sử, fact trỏ đúng phiên bản tại thời điểm phát sinh.

Chọn Type 2 khi nghiệp vụ cần phân tích theo trạng thái lúc xảy ra (doanh thu theo hạng khách hàng lúc mua).

Hay sai: join fact với dimension Type 2 mà quên điều kiện thời gian hoặc is_current, làm nhân bản dòng.

Vài task chậm hơn hẳn phần còn lại thường là data skew: một khoá chiếm phần lớn dữ liệu, dồn vào một partition.

Chẩn đoán qua Spark UI: xem stage chậm, so sánh thời gian và dung lượng shuffle giữa các task, có spill ra đĩa không.

Cách xử lý:

• Bật Adaptive Query Execution (mặc định bật ở Spark 3.2+) để tự tách partition bị lệch.
• Broadcast bảng nhỏ khi join để tránh shuffle.
• Thêm salt vào khoá nóng rồi gộp lại.
• Lọc dữ liệu và chọn cột sớm, tránh collect() về driver.
• Điều chỉnh số partition; xử lý vấn đề quá nhiều file nhỏ.

Người phỏng vấn muốn nghe: đo bằng Spark UI trước, không tăng tài nguyên một cách mù quáng.

Trước tiên kiểm tra dữ liệu có đúng không, rồi mới phân tích nghiệp vụ.

1. Dữ liệu: pipeline có chạy đủ không, dữ liệu đến trễ, có thay đổi tracking hay định nghĩa chỉ số không.
2. So sánh hợp lý: cùng thứ trong tuần trước, có ngày lễ, khuyến mãi hôm qua không.
3. Phân rã chỉ số: doanh thu = số người dùng × tỷ lệ chuyển đổi × giá trị đơn trung bình; xem thành phần nào giảm.
4. Cắt lát: theo kênh, nền tảng, khu vực, sản phẩm, phiên bản app để khoanh vùng.
5. Đối chiếu sự kiện: deploy mới, lỗi thanh toán, đối thủ, chiến dịch quảng cáo dừng.

Người phỏng vấn muốn nghe: cách tiếp cận có cấu trúc và kết luận đi kèm đề xuất hành động.

Đo trước rồi mới sửa: tìm đúng query chậm, đọc execution plan, rồi chỉnh index hoặc cách viết query.

1. Bật slow query log (MySQL) hoặc pg_stat_statements (PostgreSQL) để biết query nào tốn thời gian nhất.
2. Chạy EXPLAIN (PostgreSQL nên dùng EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS)) xem có full scan, ước lượng số dòng lệch nhiều so với thực tế, sort trên đĩa không.
3. Sửa theo nguyên nhân: thêm hoặc đổi composite index, bỏ hàm bọc cột, chỉ SELECT cột cần, phân trang bằng keyset thay cho OFFSET lớn.
4. Kiểm tra phía ứng dụng: lỗi N+1 query, thiếu connection pool, lock chờ lâu.
5. Cập nhật thống kê (ANALYZE) nếu planner ước lượng sai.

Người phỏng vấn muốn nghe: quy trình có số liệu trước/sau, không phải đoán rồi thêm index bừa.

Chuẩn hoá là tách dữ liệu để mỗi thông tin chỉ lưu ở một chỗ, tránh dư thừa và sai lệch khi cập nhật.

• 1NF: mỗi ô một giá trị nguyên tử, không lưu danh sách trong một cột.
• 2NF: cột không khoá phụ thuộc vào toàn bộ khoá chính, không chỉ một phần.
• 3NF: cột không khoá không phụ thuộc bắc cầu qua cột không khoá khác.

Denormalize khi đọc nhiều hơn ghi rất nhiều và JOIN trở thành điểm nghẽn: lưu sẵn comment_count trong bảng bài viết, chép customer_name vào đơn hàng để giữ đúng tên tại thời điểm đặt, hoặc dựng bảng báo cáo riêng.

Hay sai: denormalize mà không có cơ chế đồng bộ (trigger, job, event) nên số liệu lệch dần. Hãy nói rõ cái giá phải trả là logic ghi phức tạp hơn.

INNER JOIN chỉ giữ dòng khớp ở cả hai bảng; LEFT JOIN giữ mọi dòng bảng trái, phía phải không khớp thì NULL; FULL OUTER JOIN giữ tất cả; CROSS JOIN ghép mọi cặp.

Dòng bị nhân bản khi khoá join không duy nhất ở một phía (quan hệ một-nhiều hoặc nhiều-nhiều). Ví dụ join orders với payments khi một đơn có nhiều lần thanh toán, rồi SUM(order_amount) sẽ bị cộng trùng.

• Kiểm tra độ duy nhất của khoá trước khi join.
• Gộp (aggregate) bảng chi tiết trước rồi mới join.

Hay sai: đặt điều kiện lọc bảng phải trong WHERE sau LEFT JOIN, vô tình biến nó thành INNER JOIN; nên đặt trong ON.

WHERE lọc từng dòng trước khi gộp nhóm; HAVING lọc nhóm sau khi đã GROUP BY và tính hàm tổng hợp.

Thứ tự logic: FROM/JOIN → WHERE → GROUP BY → HAVING → SELECT → DISTINCT → ORDER BY → LIMIT.

SELECT customer_id, COUNT(*) AS orders
FROM orders
WHERE created_at >= DATE '2026-01-01'
GROUP BY customer_id
HAVING COUNT(*) >= 3;

Hay sai: dùng alias định nghĩa trong SELECT ngay ở WHERE (đa số hệ quản trị báo lỗi), hoặc lọc điều kiện dòng bằng HAVING làm truy vấn chậm hơn.

Window function tính toán trên một nhóm dòng liên quan mà không gộp mất dòng như GROUP BY. Hay dùng: ROW_NUMBER, RANK, LAG/LEAD, tổng luỹ kế SUM() OVER.

SELECT *
FROM (
  SELECT o.*, ROW_NUMBER() OVER (
    PARTITION BY customer_id ORDER BY created_at DESC
  ) AS rn
  FROM orders o
) t
WHERE rn = 1;

• ROW_NUMBER cho số duy nhất; RANK cho cùng hạng khi bằng nhau và nhảy số; DENSE_RANK không nhảy số.
• LAG để so sánh với kỳ trước, ví dụ doanh thu tháng này so với tháng trước.

Hay sai: ORDER BY không xác định duy nhất khiến kết quả thay đổi giữa các lần chạy.

JOIN quyết định giữ lại những dòng nào khi ghép hai bảng theo điều kiện.

• INNER JOIN: chỉ giữ dòng khớp ở cả hai bảng.
• LEFT JOIN: giữ mọi dòng bảng trái; bảng phải không khớp thì cột thành NULL.
• RIGHT JOIN: ngược lại với LEFT, ít dùng vì có thể đổi chỗ bảng.
• FULL OUTER JOIN: giữ tất cả dòng của cả hai (MySQL không hỗ trợ trực tiếp, phải UNION hai LEFT JOIN).

Ví dụ tìm khách chưa từng đặt hàng:

SELECT c.id, c.name
FROM customers c
LEFT JOIN orders o ON o.customer_id = c.id
WHERE o.id IS NULL;

Hay sai: đặt điều kiện lọc bảng phải trong WHERE (vd. WHERE o.status = 'paid') làm LEFT JOIN biến thành INNER JOIN; điều kiện đó phải để trong ON.

Trả lời thật nhưng hướng về phía trước: nói điều bạn đang tìm kiếm, không kể xấu nơi cũ.

Lý do chấp nhận được: muốn thử thách mới, muốn làm sản phẩm, dự án kết thúc, công ty tái cấu trúc, thu nhập chưa tương xứng (nói khéo).

Câu mẫu: "Em đã làm 2 năm ở dự án outsourcing, học được nhiều về quy trình và làm việc với khách nước ngoài. Giờ em muốn gắn bó lâu dài với một sản phẩm để thấy được tác động của những gì mình làm, và vị trí bên mình đúng hướng đó."

Hay sai: chê sếp, chê đồng nghiệp, kể chuyện drama. Người phỏng vấn sẽ nghĩ bạn cũng sẽ nói về công ty họ như vậy. Nếu nhảy việc nhiều, chuẩn bị lời giải thích cho từng lần.