sql索引面试题,关于sql的面试题求高手解答
sql索引面试题,关于sql的面试题求高手解答详细介绍
本文目录一览： sql面试题，牛人帮做下谢谢
(1) F_OrderID 字段后面的PK是代表什么？
Varchar(50)与Char(50)、Nvarchar(50)有什么区别？
PK 意思是 主键. 也就是 一个 主键,在这个表里面, 最多只能找到 一行数据.
Varchar(50) 可变长字符串, 长度为 50字节。
Char(50) 固定长度字符串, 长度为 50字节。 假如内容不足50，会自动补空格
Nvarchar(50) 可变长字符串, 长度为 50字 == 100字节。
(2)请编写一条Sql语句，列出所有F_OrderName以abc开头的并且F_CategoryName以xyz结尾的所有订单，并以F_CategoryName升序F_OrderName降序排列。
在这两个字段上建立索引是不是会加快查询速度？
SELECT
*
FROM
tblOrder
WHERE
F_OrderName LIKE 'abc%'
AND F_CategoryName LIKE '%xyz'
ORDER BY
F_CategoryName ASC,
F_OrderName DESC
对于 普通的索引，在 F_OrderName 上面建索引，可加快。
在 F_CategoryName 上面建， 无效果。 （Oracle 的一种特殊的反向索引，可以加快）
(3) 请编写一条Sql语句，列出tblOrder表第31到第40条记录，F_OrderID为主键，注：F_OrderID可能是不连续的。写出两种以上你认为性能最好的sql语句。
SELECT TOP 10
*
FROM
(
SELECT TOP 40 * FROM tblOrder ORDER BY F_OrderID
) subQuery
ORDER BY
F_OrderID DESC
SELECT
*
FROM
(
SELECT TOP 40 * ,
ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY F_OrderID ) AS no
) FROM tblOrder ORDER BY F_OrderID
) subQuery
WHERE
no between 31 and 40
(4) sql语句里inner join,left join,right join的区别？
以 A JOIN B 为例子
A inner join B 意思是， A 与 B 表， 大家都有的数据， 才检索出来。
A left join B 意思是， A 与 B 表， 大家都有的数据， 以及 A 有 B没有的， 都检索出来。
A right join B 意思是， A 与 B 表， 大家都有的数据， 以及 A没有 B有的， 都检索出来。
A full join B 意思是， A 与 B 表， 大家都有的数据， 以及 A 有 B没有的，A没有 B有的， 都检索出来。
「春招系列」MySQL面试核心25问（附答案）
篇幅所限本文只写了MySQL25题，像其他的Redis，SSM框架，算法，计网等技术栈的面试题后面会持续更新，个人整理的1000余道面试八股文会放在文末给大家白嫖，最近有面试需要刷题的同学可以直接翻到文末领取。
如果表使用自增主键，那么每次插入新的记录，记录就会顺序添加到当前索引节点的后续位置，当一页写满，就会自动开辟一个新的页。如果使用非自增主键（如果身份证号或学号等），由于每次插入主键的值近似于随机，因此每次新纪录都要被插到现有索引页得中间某个位置， 频繁的移动、分页操作造成了大量的碎片，得到了不够紧凑的索引结构，后续不得不通过OPTIMIZE TABLE（optimize table）来重建表并优化填充页面。
Server层按顺序执行sql的步骤为：
简单概括：
可以分为服务层和存储引擎层两部分，其中：
服务层包括连接器、查询缓存、分析器、优化器、执行器等 ，涵盖MySQL的大多数核心服务功能，以及所有的内置函数（如日期、时间、数学和加密函数等），所有跨存储引擎的功能都在这一层实现，比如存储过程、触发器、视图等。
存储引擎层负责数据的存储和提取 。其架构模式是插件式的，支持InnoDB、MyISAM、Memory等多个存储引擎。现在最常用的存储引擎是InnoDB，它从MySQL 5.5.5版本开始成为了默认的存储引擎。
Drop、Delete、Truncate都表示删除，但是三者有一些差别：
Delete 用来删除表的全部或者一部分数据行，执行Delete之后，用户需要提交(commmit)或者回滚(rollback)来执行删除或者撤销删除，会触发这个表上所有的delete触发器。
Truncate 删除表中的所有数据，这个操作不能回滚，也不会触发这个表上的触发器，TRUNCATE比Delete更快，占用的空间更小。
Drop 命令从数据库中删除表，所有的数据行，索引和权限也会被删除，所有的DML触发器也不会被触发，这个命令也不能回滚。
因此，在不再需要一张表的时候，用Drop；在想删除部分数据行时候，用Delete；在保留表而删除所有数据的时候用Truncate。
隔离级别脏读不可重复读幻影读 READ-UNCOMMITTED 未提交读 READ-COMMITTED 提交读 REPEATABLE-READ 重复读 SERIALIZABLE 可串行化读
MySQL InnoDB 存储引擎的默认支持的隔离级别是 REPEATABLE-READ （可重读）
这里需要注意的是 ：与 SQL 标准不同的地方在于InnoDB 存储引擎在 REPEATABLE-READ（可重读）事务隔离级别 下使用的是 Next-Key Lock 锁 算法，因此可以避免幻读的产生，这与其他数据库系统(如 SQL Server)是不同的。所以 说InnoDB 存储引擎的默认支持的隔离级别是 REPEATABLE-READ（可重读） 已经可以完全保证事务的隔离性要 求，即达到了 SQL标准的SERIALIZABLE(可串行化)隔离级别。
因为隔离级别越低，事务请求的锁越少，所以大部分数据库系统的隔离级别都是READ-COMMITTED(读取提交内 容):，但是你要知道的是InnoDB 存储引擎默认使用 REPEATABLE-READ（可重读）并不会有任何性能损失 。
InnoDB 存储引擎在分布式事务 的情况下一般会用到SERIALIZABLE(可串行化)隔离级别。
主要原因：B+树只要遍历叶子节点就可以实现整棵树的遍历，而且在数据库中基于范围的查询是非常频繁的，而B树只能中序遍历所有节点，效率太低。
文件与数据库都是需要较大的存储，也就是说，它们都不可能全部存储在内存中，故需要存储到磁盘上。而所谓索引，则为了数据的快速定位与查找，那么索引的结构组织要尽量减少查找过程中磁盘I/O的存取次数，因此B+树相比B树更为合适。数据库系统巧妙利用了局部性原理与磁盘预读原理，将一个节点的大小设为等于一个页，这样每个节点只需要一次I/O就可以完全载入，而红黑树这种结构，高度明显要深的多，并且由于逻辑上很近的节点(父子)物理上可能很远，无法利用局部性。
最重要的是，B+树还有一个最大的好处：方便扫库。
B树必须用中序遍历的方法按序扫库，而B+树直接从叶子结点挨个扫一遍就完了，B+树支持range-query非常方便，而B树不支持，这是数据库选用B+树的最主要原因。
B+树查找效率更加稳定，B树有可能在中间节点找到数据，稳定性不够。
B+tree的磁盘读写代价更低：B+tree的内部结点并没有指向关键字具体信息的指针(红色部分)，因此其内部结点相对B 树更小。如果把所有同一内部结点的关键字存放在同一块盘中，那么盘块所能容纳的关键字数量也越多。一次性读入内存中的需要查找的关键字也就越多，相对来说IO读写次数也就降低了；
B+tree的查询效率更加稳定：由于内部结点并不是最终指向文件内容的结点，而只是叶子结点中关键字的索引，所以，任何关键字的查找必须走一条从根结点到叶子结点的路。所有关键字查询的路径长度相同，导致每一个数据的查询效率相当；
视图是一种虚拟的表，通常是有一个表或者多个表的行或列的子集，具有和物理表相同的功能 游标是对查询出来的结果集作为一个单元来有效的处理。一般不使用游标，但是需要逐条处理数据的时候，游标显得十分重要。
而在 MySQL 中，恢复机制是通过回滚日志（undo log）实现的，所有事务进行的修改都会先记录到这个回滚日志中，然后在对数据库中的对应行进行写入。当事务已经被提交之后，就无法再次回滚了。
回滚日志作用：1)能够在发生错误或者用户执行 ROLLBACK 时提供回滚相关的信息 2) 在整个系统发生崩溃、数据库进程直接被杀死后，当用户再次启动数据库进程时，还能够立刻通过查询回滚日志将之前未完成的事务进行回滚，这也就需要回滚日志必须先于数据持久化到磁盘上，是我们需要先写日志后写数据库的主要原因。
InnoDB
MyISAM
总结
数据库并发会带来脏读、幻读、丢弃更改、不可重复读这四个常见问题，其中：
脏读 ：在第一个修改事务和读取事务进行的时候，读取事务读到的数据为100，这是修改之后的数据，但是之后该事务满足一致性等特性而做了回滚操作，那么读取事务得到的结果就是脏数据了。
幻读 ：一般是T1在某个范围内进行修改操作（增加或者删除），而T2读取该范围导致读到的数据是修改之间的了，强调范围。
丢弃修改 ：两个写事务T1 T2同时对A=0进行递增操作，结果T2覆盖T1，导致最终结果是1 而不是2，事务被覆盖
不可重复读 ：T2 读取一个数据，然后T1 对该数据做了修改。如果 T2 再次读取这个数据，此时读取的结果和第一次读取的结果不同。
第一个事务首先读取var变量为50，接着准备更新为100的时，并未提交，第二个事务已经读取var为100，此时第一个事务做了回滚。最终第二个事务读取的var和数据库的var不一样。
T1 读取某个范围的数据，T2 在这个范围内插入新的数据，T1 再次读取这个范围的数据，此时读取的结果和和第一次读取的结果不同。
T1 和 T2 两个事务都对一个数据进行修改，T1 先修改，T2 随后修改，T2 的修改覆盖了 T1 的修改。例如：事务1读取某表中的数据A=50，事务2也读取A=50，事务1修改A=A+50，事务2也修改A=A+50，最终结果A=100，事务1的修改被丢失。
T2 读取一个数据，T1 对该数据做了修改。如果 T2 再次读取这个数据，此时读取的结果和第一次读取的结果不同。
悲观锁，先获取锁，再进行业务操作，一般就是利用类似 SELECT … FOR UPDATE 这样的语句，对数据加锁，避免其他事务意外修改数据。当数据库执行SELECT … FOR UPDATE时会获取被select中的数据行的行锁，select for update获取的行锁会在当前事务结束时自动释放，因此必须在事务中使用。
乐观锁，先进行业务操作，只在最后实际更新数据时进行检查数据是否被更新过。Java 并发包中的 AtomicFieldUpdater 类似，也是利用 CAS 机制，并不会对数据加锁，而是通过对比数据的时间戳或者版本号，来实现乐观锁需要的版本判断。
分库与分表的目的在于，减小数据库的单库单表负担，提高查询性能，缩短查询时间。
通过分表 ，可以减少数据库的单表负担，将压力分散到不同的表上，同时因为不同的表上的数据量少了，起到提高查询性能，缩短查询时间的作用，此外，可以很大的缓解表锁的问题。分表策略可以归纳为垂直拆分和水平拆分:
水平分表 ：取模分表就属于随机分表，而时间维度分表则属于连续分表。如何设计好垂直拆分，我的建议：将不常用的字段单独拆分到另外一张扩展表. 将大文本的字段单独拆分到另外一张扩展表, 将不经常修改的字段放在同一张表中，将经常改变的字段放在另一张表中。对于海量用户场景，可以考虑取模分表，数据相对比较均匀，不容易出现热点和并发访问的瓶颈。
库内分表 ，仅仅是解决了单表数据过大的问题，但并没有把单表的数据分散到不同的物理机上，因此并不能减轻 MySQL 服务器的压力，仍然存在同一个物理机上的资源竞争和瓶颈，包括 CPU、内存、磁盘 IO、网络带宽等。
分库与分表带来的分布式困境与应对之策 数据迁移与扩容问题----一般做法是通过程序先读出数据，然后按照指定的分表策略再将数据写入到各个分表中。分页与排序问题----需要在不同的分表中将数据进行排序并返回，并将不同分表返回的结果集进行汇总和再次排序，最后再返回给用户。
不可重复读的重点是修改，幻读的重点在于新增或者删除。
视图是虚拟的表，与包含数据的表不一样，视图只包含使用时动态检索数据的查询；不包含任何列或数据。使用视图可以简化复杂的 sql 操作，隐藏具体的细节，保护数据；视图创建后，可以使用与表相同的方式利用它们。
视图不能被索引，也不能有关联的触发器或默认值，如果视图本身内有order by 则对视图再次order by将被覆盖。
创建视图：create view xxx as xxxx
对于某些视图比如未使用联结子查询分组聚集函数Distinct Union等，是可以对其更新的，对视图的更新将对基表进行更新；但是视图主要用于简化检索，保护数据，并不用于更新，而且大部分视图都不可以更新。
B+tree的磁盘读写代价更低，B+tree的查询效率更加稳定 数据库索引采用B+树而不是B树的主要原因：B+树只要遍历叶子节点就可以实现整棵树的遍历，而且在数据库中基于范围的查询是非常频繁的，而B树只能中序遍历所有节点，效率太低。
B+树的特点
在最频繁使用的、用以缩小查询范围的字段,需要排序的字段上建立索引。不宜：1）对于查询中很少涉及的列或者重复值比较多的列 2）对于一些特殊的数据类型，不宜建立索引，比如文本字段（text）等。
如果一个索引包含（或者说覆盖）所有需要查询的字段的值，我们就称 之为“覆盖索引”。
我们知道在InnoDB存储引 擎中，如果不是主键索引，叶子节点存储的是主键+列值。最终还是要“回表”，也就是要通过主键再查找一次,这样就 会比较慢。覆盖索引就是把要查询出的列和索引是对应的，不做回表操作！
举例 ：
学号姓名性别年龄系别专业 20020612李辉男20计算机软件开发 20060613张明男18计算机软件开发 20060614王小玉女19物理力学 20060615李淑华女17生物动物学 20060616赵静男21化学食品化学 20060617赵静女20生物植物学
主键为候选键的子集，候选键为超键的子集，而外键的确定是相对于主键的。
高频sql面试问题
SQL（结构化查询语言）是一种设计用于检索和操作数据的数据库。它是美国国家标准协会（ANSI）的标准。此语言用于执行选择，更新，删除和插入等数据任务。
表是在具有列和行的模型中设计的数据集合。在表中，指定了列数，称为字段，但未定义行数，称为记录。
数据库是有序形式的一组信息，用于访问，存储和检索数据。
DBMS是一个控制数据维护和使用的程序。它被认为是管理数据的文件管理器。有四种类型的DBMS：
最有用的DBMS是Relational DBMS。它为数据提供了一个关系运算符。
SQL命令分为以下类型：
它包含来自一个或多个表的行和列，可以定义为虚拟表。它消耗的内存较少。
句法：
Join用于从相关的行和列中检索数据。它在两个或多个表之间工作，并且它从两个表返回至少一个匹配。
连接类型是：
数据库查询是数据库表中的数据请求。查询可以是选择查询或任何其他类型的查询。
子查询是查询的一部分。外部查询已知主查询，内部查询识别子查询。始终首先执行子查询，并将结果传递给主查询。
Autoincrement是一个关键字，用于在表中插入新记录时生成数字。
它可用于设置表中数据类型的限制。在创建或更新表语句时，可以使用约束。一些限制是：
SQL中有不同类型的键：
规范化是一种设计技术，它以减少数据依赖性的方式排列表。它将表分成小模块并按关系链接。
非规范化是一种优化方法，我们将多余的数据增加到表中，并在规范化后应用。
存储过程是一组SQL语句，用作访问数据库的函数。为了减少网络流量并提高性能，我们使用存储过程。
句法：
索引用于加速查询的性能。它可以更快地从表中检索数据。可以在一组列上创建索引。
聚簇索引 - 它有助于轻松检索数据，并且只有一个聚簇索引与一个表一起分配。它会更改记录在数据库中的保存方式。
非聚集索引 - 与聚簇索引相比，非聚簇索引很慢。并且在非集群索引的情况下，该表可以具有多个索引。它为表创建一个对象，该表是搜索后指向表的一个点。
触发器 被 用来执行对表中的特定动作，诸如插入，更新或删除 。它是一种 存储过程 。动作和事件是触发器的主要组成部分。执行Action时，事件响应该操作而出现。
通常，这些属性称为ACID。它们有助于数据库事务。
A tomicity -在一个事务中连接两个或更多个单独的数据块，或者所有的块都致力于，或者一个都不。
C onsistency - 事务或者生成新的有效数据状态，或者如果发生任何失望，则在事务启动之前将所有数据返回到其状态。
I solation - 正在进行且尚未提交的事务必须继续与任何其他操作隔离。
D urability -在此操作中，系统保存提交的数据，每当事件发生故障和系统启动后，所有的数据是可用的正确的位置。
SQL语句分为几类：
它被定义为通过为查询提供条件来设置结果集的限制。他们从整个记录中过滤掉一些行。
一些SQL CLAUSES是WHERE和HAVING。
它是一个返回单个值的数学函数。
SQL中的聚合函数是：
为了操作字符串，我们使用String Function。其中一些是：
排序规则 是一 组规则，用于确定数据如何通过比较进行排序 。例如使用一组规则存储的字符数据，这些规则定义了正确字符的序列以及类型，重音和区分大小写。
在系统内存中执行SQL语句时，会创建一个临时工作区，称为Cursor。在select语句中，游标存储了信息。游标可以使用多行，但一次只能处理一行。这组行称为活动集。
游标有两种类型：
SQL服务器是Microsoft关系数据库管理系统（RDBMS）的一种类型或示例。它在IT氛围中提供广泛的事务处理和商业智能。
运算符是一个保留字，主要用于SQL语句的WHERE子句中以进行操作。
空值是没有值的字段。它与Zero不同。假设有一个表，并且在表中有一个字段，可以在不添加值的情况下将记录插入字段，然后该字段将以NULL值保存。
空白是我们提供的价值。
零只是一个数字。
数据仓库被称为来自多个信息源的中央数据中心。这些数据可用于在线处理和挖掘。
在表中，应该只有一个PRIMARY KEY，但在另一种情况下，UNIQUE KEY可以是任意数量的。
PRIMARY KEYS不允许NULL值，但UNIQUE KEY允许NULL值。
面试题目(sql)
我使用的是MySQL 如下语句：
建表语句：
create table Lessoninfo(
no int,
week int,
isonduty char);
插入数据：略
insert into Lessoninfo values(...............)
SQL查询语句：
select no as '教师号', sum(week=1) as '星期一',sum(week=2) as '星期二',sum(week=3) as '星期三' from Lessoninfo group by no;
/***********************附结果******************
mysql> select no as '教师号', sum(week=1) as '星期一',sum(week=2) as '星期二',su
m(week=3) as '星期三' from Lessoninfo group by no;
+--------+--------+--------+--------+
| 教师号 | 星期一 | 星期二 | 星期三 |
+--------+--------+--------+--------+
| 1 | 0 | 2 | 1 |
| 2 | 1 | 0 | 0 |
| 3 | 0 | 1 | 0 |
+--------+--------+--------+--------+
3 rows in set (0.02 sec)
1、忍不住想说一句，因为第一题中的字段类型是
【日期型】，而各种数据库操作日期型数据有不同的方法，没有一种共通的方法，所以脱离了数据库而言没有一种共通的sql。
2、select
ID,NAME,ADDRESS,PHONE,LOGDATE
from
T
where
ID
in(
select
ID
from
T
group
by
NAME
having
count(*)>1)
order
by
NAME;
3、delete
from
T
where
ID
not
in
(select
min(id)
from
T
group
by
name);
4、update
T
set
T.ADDRESS=(select
E.ADDRESS
from
E
where
E.NAME=T.NAME),
T.PHONE=(select
E.PHONE
from
E
where
E.NAME=T.NAME);
5、这个不同的数据库也有不同的处理方法，不能脱离数据库谈了。
如：SqlServer或者access可以使用
top
oracle可以使用
rownum
等
---
以上，希望对你有所帮助。
sql面试题1
【1】腾讯面试题
table_A （ 用户userid和登录时间time）求连续登录3天的用户数
https://www.cnblogs.com/ikww/p/12012831.html
【SQL】查询连续登陆7天以上的用户
查询7天连续登陆用户这个问题很经典，解决方法也有很多，这里我讲一下笔者的方法，希望对大家有帮助。
具体思路:
1、因为每天用户登录次数可能不止一次，所以需要先将用户每天的登录日期去重。
2、再用row_number() over(partition by _ order by _)函数将用户id分组，按照登陆时间进行排序。
3、计算登录日期减去第二步骤得到的结果值，用户连续登陆情况下，每次相减的结果都相同。
4、按照id和日期分组并求和，筛选大于等于7的即为连续7天登陆的用户。
表信息如下图
第一步：用户登录日期去重
1select?DISTINCT?date(date)?as?日期,id?from?orde;
结果为：
第二步：用row_number() over()函数计数
1select?*,row_number() over(PARTITION?by?id?order?by?日期)?as?cum?from?(select?DISTINCT?date(date)?as?日期,id?from?orde)a;
结果为：
第三步：日期减去计数值得到结果
1select?*,date(日期)-cum?as?结果?from?(select?*,row_number() over(PARTITION?by?id?order?by?日期)?as?cum?from?(select?DISTINCT?date(date)?as?日期,id?from?orde)a)b;
结果：
第四步：根据id和结果分组并计算总和，大于等于7的即为连续登陆7天的用户
1select?id,count(*)?from?(select?*,date(日期)-cum?as?结果?from?(select?*,row_number() over(PARTITION?by?id?order?by?日期)?as?cum?from?(select?DISTINCT?date(date)?as?日期,id?from?orde)a)b)c?GROUP?BY?id,结果?having?count(*)>=7;
结果为：
用了多次嵌套查询，最终得到我们需要的结果。
01
01.还原题目场景 - 建表
select*fromtmp.tmp_last_3_day?
02
02.解决问题关键 - 分析
03
03.见证奇迹的时刻 - 实现
? 连续3天登录的用户id -- sql如下：
我们再来看下结果：
04
04.面试反思总结 - 升华
现在看来，其实也不难嘛！思路很重要，有了思路，问题自然迎刃而解（此处有掌声）。。ps：六师妹说今晚的加鸡腿~哈哈
05
05.条条大路通罗马
其实，方法有很多，上面只是选了一种技巧性比较强的一种。下面也是一种不错的方法，大佬们肯定还有其他实现方式，欢迎小伙伴们右下角点[在看]评论留言，一起讨论，一起进步 ~ go go go ...
【2】滴滴面试题
学生表:tb_student(name:学生姓名，id：学号，class：班级，in_time：入学时间，age:年龄，sex：性别，major：专业)
学生成绩表：tb_score(id：学号，course：课程，score：分数)
（1）筛选出2017年入学的“计算机”专业年龄最小的10位同学名单（姓名、学号、班级、年龄）
（2）统计每个班同学各科成绩平均分大于80分的人数和人数占比
select a.class,
count(case when a.avg_score>80 then 1 else null end) as '人数'
count(case when a.avg_score>80 then 1 else null end)/count(a.id) as '人数占比'
from
(select st.class,sc.id,avg(sc.score) as avg_score
from tb_student st
inner join tb_score sc
on st.id=sc.id
group by 1)a
(1)select st.name,st.id,st.class,st.age
from tb_student st
inner join tb_score sc
on st.id=sc.id
where year(st.in_time)='2017'
and major='计算机'
order by age asc
limit 0,9
(2)
链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/110924684
（1）
selectname,id,class,agefromtb_studentwhereyear(in_time)=2017andmajor='计算机'ORDERBYageASClimit10;
（2）
SELECTa.class,sum(casewhenaaa.x>80then1else0end)asnum_80,(sum(casewhenaaa.x>80then1else0end)/count(*))asproportionfromtb_studentaINNERJOIN(SELECTid,avg(score)asxfromtb_scoreGROUPBYid)asaaaona.id=aaa.idGROUPBYclass;
解析：写一个子查询，从score表中得到以学号分组的学生各科平均分。命名为aaa，将其与学生表内联结。再以class分组，得到以class分组的各班学生的平均分，最后通过case语句，sum聚合函数得到平均分>80分的计数，和所占各班总人数比例。
case语句也可以用if语句来代替
写法2：
SELECTa.class,count(if(aaa.avg>80,true,null))asnumover80,count(if(aaa.avg>80,true,null))/count(a.id)astotalfromtb_studentaINNERJOIN(SELECTid,avg(score)asxfromtb_scoreGROUPBYid)asaaaona.id=aaa.idGROUPBYclass;
SQL数据库面试题 急急急
select
*
from
学员表
left
outer
join
成绩表on
(学员ID=
成绩表的学员ID)
where
成绩
is
null
就这么一局就可以显示没有考试的学员，。如果想全部显示。而没有考试的学员成绩为null不要
where条件就好了
select
*
from
学员表
left
outer
join
成绩表on
学员ID=
成绩表的学员ID
a)select pname as '商品名',avg(qty) as 平均销售量 from s,p,m where m.city='上海' and s.mno=m.mno and p.pno=s.pno，select p.Pno,p.pname,sum(s.qty)
from s left join p on s.pno=p.pno left join m on p.Mno=m.Mno
where m.city='上海市'
group by p.Pno,p.pname,p.city,p.color
b)、先删除Sale表的外键PNO，再删除gds表。
c)联系：视图（view）是在基本表之上建立的表，它的结构（即所定义的列）和内容（即所有数据行）都来自基本表，它依据基本表存在而存在。一个视图可以对应一个基本表，也可以对应多个基本表。视图是基本表的抽象和在逻辑意义上建立的新关系
区别：1、视图是已经编译好的sql语句。而表不是
2、视图没有实际的物理记录。而表有。
3、表是内容，视图是窗口
4、表只用物理空间而视图不占用物理空间，视图只是逻辑概念的存在，表可以及时四对它进行修改，但视图只能有创建的语句来修改
5、表是内模式，视图是外模式
6、视图是查看数据表的一种方法，可以查询数据表中某些字段构成的数据，只是一些SQL语句的集合。从安全的角度说，视图可以不给用户接触数据表，从而不知道表结构。
7、表属于全局模式中的表，是实表；视图属于局部模式的表，是虚表。
8、视图的建立和删除只影响视图本身，不影响对应的基本表。
sql面试题
1，答
select * into B库.table_b from A库.table_a
2，答
select * into A库.new_table from A库.table_a left outer join B库.table_b on A库.table_a.name=B库.table_b.name and A库.table_a.Text=B库.table_b.text
delete from A库.table_a left outer join A库.new_table on A库.table_a.name=A库.new_table.name and A库.table_a.Text=A库.new_table.text
delete from B库.table_b left outer join A库.new_table on b库.table_b.name=A库.new_table.name and b库.table_b.Text=A库.new_table.text
3 答
select * from （select top 10 * from （select top 100 * from 表 ）as a） as b
4 答
select * into 表c from 表A
union all
select * into 表c from 表B
试试如果不对请指正。
1.insert into table_b
select * from table_a
2.delete from table_a as a
where exists
(
select * from table_b as b
where b.Name=a.name
and b.text=a.text
)
删除B表的语句差不多。
3.分页网上很多答案，可以去查，而且，数据库不同，用到的函数也不同。oracle数据库用rownum进行分页,SQL SERVER使用rownum() over()或top。
4.insert into table_c(name,text,number)
select name,text, rownum from table_a
union all
select name,text, rownum from table_b
这是Oracle写法
insert into C(name,text)
(select name,text
from A
UNION
select name,text
from B)--UNION取A、B的并集并去除重复行
我这里认为A、B、C是在一个数据库中
你可按自己的需求修改
sql面试题 不会做 都进来看看吧
才两张表，随便写写就出来了 你是没见过该死的bom 那才伤脑筋
--先建立测试用例：
create table users(Id Int,Name varchar(20),regDate date);
alter table users add constraint users_pk primary key(Id);
create table UploadInfo(Id Int,UserId Int,FileName varchar(20),foreign key(UserId) references users(Id));
insert into users values(1,'A',sysdate-1);
insert into users values(2,'B',sysdate-2);
insert into users values(3,'C',sysdate-3);
insert into users values(4,'D',sysdate-4);
insert into users values(5,'E',sysdate-5);
select*from users;
--随机插入上传数据的存储过程
create or replace procedure InsertUploadInfoData is
i int:=0;
begin
for i in 1..100 loop
insert into UploadInfo values(i,trunc(DBMS_RANDOM.value(1,5)),'FileName '||trunc(DBMS_RANDOM.value(1,1000)));
end loop;
commit;
end ;
begin
InsertUploadInfoData;
end;
select*from UploadInfo;
--开始了
--第一题
select UserUploadRecord.Id,UserUploadRecord.UploadCount
from
(
select users.Id,count(UploadInfo.Id) as UploadCount from users
inner join UploadInfo on users.Id=UploadInfo.UserId --内联结
where users.regDate>=sysdate-3 and users.regDate<=sysdate --三天内
group by users.Id
order by UploadCount desc
) UserUploadRecord
where rownum=1 --取第一条记录
;
--创建用户名重复的测试用例
insert into users values(6,'A',sysdate-4);
--由于有外键约束，所以需先删除子表记录
delete from UploadInfo where UploadInfo.Userid
in
(
select users.id from users where (users.name,users.regdate) in
(
select users.name,max(users.regdate) from users group by users.name having count(users.id)>1 --取重复用户名的最大注册时间
)
)
--再删除父表，做法差不多
delete from users where (users.name,users.regdate) in
(
select users.name,max(users.regdate) from users group by users.name having count(users.id)>1
)
————————————————————
建表语法 测试用例都写给你了 还说运行不了？直接复制进去就行了
问题一:
select top 1 a.name,count(*) 上传数量 from a,b
where a.id=b.uid and datediff(dd,a.regDate,getdate())<3
group by a.name
order by 上传数量 desc
问题一中,如果name相同而id不同的用户被视为不同的用户,则要用以下的代码:
select top 1 a.id,a.name,count(*) 上传数量 from a,b
where a.id=b.uid and datediff(dd,a.regDate,getdate())<3
group by a.id,a.name
order by 上传数量 desc
问题二:
delete from a where id in
(select max(id) from a group by name)
问题二中的id如果不是自然增大的,那么就要用以下语句:
delete from a where id in
(
select a.id from (select name,max(regdate) regdate from a group by name) m
join a on a.name=m.name and a.regdate=m.regdate
)
补充,呵呵,在实际测试之前,每个人都认为自己的答案是正确的.
在测试我的代码时,需要将'a'用你的表A的名字替代;同时将'b'用你的表B的名字替代.
没有原始数据,我也没法测试,有问题可以hi我
1. SELECT TOP 1 用户 AS 上传文件数量最多的用户, 数量 AS 上传数量 FROM (SELECT a.name '用户',COUNT(b.FileName) '数量' FROM A a, B b WHERE a.id=b.uid AND DATEDIFF(DAY,a.regDate,GETDATE())<=3 GROUP BY a.id) r ORDER BY 上传数量 DESC;
2.DELETE FROM A WHERE ID IN(
SELECT MAX(A.ID) FROM A WHERE A.NAME IN(SELECT A.NAME FROM A GROUP BY A.NAME HAVING COUNT(A.ID)>1) GROUP BY A.NAME)
1、select id,name,max(cnt) from
(select a.id as id,a.name as name,count(b.id) as cnt
from a,b where a.id = b.uid
group by a.id,a.name)
group by id,name
2、delete from a where (id,regdate) in (
select id,max(regdate) from (
select id,regdate from a group by name having count(id) >1) group by id
)
oracle下：
1、select a.name,count(b.filename) from a,b
where
a.id=b.uid
and datediff(''d'',regdate,sysdate)<=3
and a.name in
(select a.name,max(count(b.filename)) from a,b where a.id=b.uid);
2、delete from a where name=(select name from a group by name having count(*)>1) and regdate=max(regdate);
(1 )select A.Name,MAX(count(B.FileName))
from A left B ON A.id=B.uid
where A.regDate in (getdate()-1,getdate(),getdate()+1)
(2)Delete From A Where Name In (select Name from A group by Name having count(*)>1) and id in
(
select a.id from (select name,max(regdate) regdate from a group by name) h
join a on a.name=h.name and a.regdate=h.regdate
))
关于sql的面试题求高手解答
1、select Sno,Sage from student where Sage<20;
2、select s.Sname,c.Cname,SC.grade from student s,course c, SC where s.Sno=SC.Sno and c.Cno=SC.Cno;
3、select 作者.作者姓名,图书.图书名，图书.出版社 from 图书，作者 where 图书.作者编号=作者.作者编号 and 作者.作者编号 in (select 作者编号 from 作者 where 年龄<(select AVG（年龄） from 作者))