sql基础+考点+题

news2025/1/13 3:05:14

查询：select + from

筛选：where

and和or

排序：order by（降序排列需要指定DESC关键字）

join：left join 、right join 和inner join

分组聚合：group by ---搭配count , sum , avg

过滤：having

通配符：like ：“a”%like 、like‘%a%”、like%差不多是这样

增删改查

insert、delete、drop、select

insert into 表名 values (值1，值2……)

delete from表名称 where 列名称 = 值

sql考点

1.首先是sql的执行顺序

from--join--on--where--group by--having--select--distinct--order by--limit

2.去重：distinct

select distinct UID from table

结合count函数：count（distinct uid）--表中有多少个不重复的uid

3.对查询数据进行分类--case when

case when col1 in (‘a’,’b’) then 1
      when col1 in (‘c’,’d’) then 2
      else 0 end as flag

根据给定的条件，如果 col1 的值为 ‘a’ 或 ‘b’，则返回 1；如果 col1 的值为 ‘c’ 或 ‘d’，则返回 2；否则，返回 0，这个标志列被命名为 “flag”。函数只会返回第一个符合条件的值

4.Between操作符

between操作符选取介于两个值之间的数据范围内的值，btween 30 and 60 其实等价于 ≥30 and ≤60

5.各种连接方式的区别

inner join：内连接

lelft join、right join、all join：join那边就一那边为准，另一边的不符合的为空了

cross join ：交叉连接结果是笛卡尔积，第一个表符合查询条件的行数乘以第二个表符合查询条件的行数

6.where和on 的区别

在left join中，无论on的条件是否真，都会返回左边中全部的值

但是where就不一样来，where一般都是用在临时表生成以后（连接函数完成之后），对数据进行筛选

on执行在前，where执行在后

where和having的区别

复习一下执行顺序：.....where--group by--having.....

where子句的作用是对查询结果进行分组前将不符合where条件的行去掉，having则是筛选满足条件的组。

注意：在where进行筛选的时候不能使用字段的别名，having的时候可以。

7.索引的作用

索引（标志符号）主要建立在：①经常搜索的列；②主键所在列；③外键所在列

索引包括聚集索引与非聚集索引：区别在于索引记录的顺序与表记录的顺序是否一致

聚集索引：索引记录的顺序与表记录的顺序一致

非聚集索引：索引的顺序与表中数据记录的顺序不一定一致

8.delete和drop的区别？

drop会删除整个表，以后都不能再用

delete知识删除表中的数据，保留表的字段和结构

9.主键和外键是什么？

主键是一张表中能够确定一条记录的唯一标志(数据库中的一条记录中有若干个属性，若其中某一个属性组(注意是组)能唯一标识一条记录，该属性组就可以成为一个主键 )，比如身份证号。
外键用于和另一张表进行关联。例如，A字段是A表的主键，那么出现在B表中的A字段能够作为B表的外键，实现A,B表的连接查询。

10.子查询中in和exist的应用场景？

简单的理解就是主查询和子查询的表是否较大且有索引

主查询表较大且有索引，子查询小就用in

主表小，子查询大且有索引则用exist

11.如何连接多个select的查询结果

union：无重复值，只出现两表共同的值

union all：允许重复值，并且是逐表呈现

intersect：合并两表的相同数据，=交集

minus：

12：排序函数的区别

常用：rank、dense rank、row number

rank：1（100分）、2（99）、2（99）、4（98）.....

dense rank ：1（100分）、2（99分）、2（99）、3（98）

row number：1、2、3、4、5、6......

13.开窗函数over（）

排序函数和非排序函数

排序函数：row number, rank等函数可以给数据排序

非排序函数：sum()over()，sum()over()则是累计求和函数，over()中加入partition by则可进行分区累计求和

重要的开窗函数

count() over(partition by ... order by ...)：求分组后的总数。
max () over(partition by ... order by ...)：求分组后的最大值。
min () over(partition by ... order by ...)：求分组后的最小值。
avg () over(partition by ... order by ...)：求分组后的平均值。

lag () over(partition by ... order by ...)：分组取出前n行数据。

lead () over(partition by ... order by ...)：分组取出后n行数据。

14.mysql和hivesql的区别？

1.存储位置hive是在HDFS中，mysql是存储在自己的系统中

2.子查询：在hive中不使用子查询，会报错或很长时间跑不出来，可以用join和left join等函数

3.拆分字符串：在sql语法中，往往使用substring进行字符串的截取，比如substring（被截取字段，从第几位开始截取，截取长度）。在hive中则是使用split进行分割，比如select split('abcdef', 'c') from test 意味着在‘c’处进行分割，得到的结果为 "ab", "def"。

4.数据格式：hive可以自定义，mysql自己定义的

5.数据更新：hive不支持更新，只能读取，不可写入，mysql支持读写操作

6.索引：hive 没有索引

sql经典问题

1.连续问题

取出连续数据

最常规的思路是借助row_number()over()的开窗函数

首先是row——number函数排序子查询，然后就是用日期列-排序列，相减后得到>n的id

取出不连续的数据

lag（）over（）函数，这个函数可以将列记录向下，然后用data列-向下列，就可以找找到哦啊

新增用户

用row（）number（）函数获取用户的登陆时间获取每天新增用户的数量，取出排序为1的记录后，对时间维度对用户id进行去重聚合

用户留存统计

row number后，把表自连接，在on的条件中限定date的差值空值在1-3的范围内筛选

用户相邻点击行为

选出商品销量大于100 的商家=找出销量小于100的商家

where id not in (select id from table4 where cnt<100)

hivesql的写法

select distinct a.id
from table4 a
left join (select distinct id from table4 where cnt<100)b
on a.id=b.id
where b.id is null

删除重复数据
delete table5
where index not in (select min(index)
                   from table5
                   group by product, price
      针对SQL部分，下面会有一个场景的具体SQL写法：

假如你是腾讯视频会员的产品经理：有一个会员表，命名为 txsp_vip，三个字段，date,qq,status(1为会员，0为非会员)，按 date 分区，每个分区全量数据。(写出对应 SQL语句)

1. 当日会员总量，当日新增会员数，当日回流会员数，当日到期会员数这四个指标怎么算?(注:历史状态统一选取昨天对比)

2. 提取当月的所有新会员号码包

------当日会员总量

select count(distinct qq) from txsp_vip where date='当日日期' and status=1;

------当日新增会员数

select count(distinct a.qq) from

(select qq from txsp_vip where date='当日日期' and status=1) a

left join

(select qq from txsp_vip where date='昨天日期' and status=1) b

on a.qq=b.qq

where b.qq is null