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25 道谷歌 SQL 面试题与答案解析(下)

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发表于 2024-9-3 18:45:24 | 显示全部楼层 |阅读模式

13、解释一下 SQL 中区别类型的连接

JOIN是 SQL 的子句,按照表之间一起的列,能够连接两个或多个表,用于合并表及检索数据。最平常的连接类型如下。

内连接(Inner Join) :内连接是最平常的,用于返回两个或多个表中满足 JOIN 要求的所有行。

左连接(Left Join):这种连接在右表满足 JOIN 要求时返回左表的行。

右连接(Right Join) :类似于左连接,但在左表满足 JOIN 要求时返回右表的行。

全连接(Full Join) :全连接在任何一个表中有匹配时返回左表和右表的所有行。

14、什么是主键(PRIMARY KEY)?

主键是独一标识每条记录的约束要求。主键不可有 NULL 值,并且所有值必须独一

一个表只能有一个主键,但主键能够由单个或多个列构成

15、什么是约束(constraints)?

SQL 中的约束是能够应用于表中特定数据类型的规则,用于限制特定列中的数据类型。SQL 中平常的约束类型如下。

NOT NULL - 禁止列中存储空值。

UNIQUE- 规定列中的值必须独一。主键运用 UNIQUE 约束。

PRIMARY KEY - 指定哪个字段是主键。

FOREIGN KEY - 独一标识另一个表中的一行。

16、SQL 中的 DELETE 和 TRUNCATE 语句有什么区别?

DELETE 用于从表中删除特定数据。该语句是 DML 命令,比 TRUNCATE 慢。

TRUNCATE 是 DDL命令,用于删除表中的所有行。

两者的重点区别是运用 DELETE 后能够回滚数据。

17、什么是查找优化?

低效的 SQL 查找会耗尽数据库资源,引起性能下降和服务中断。

查找优化是使 SQL 查找有效的过程。

查找的效率越高,输出的速度就越快,并最大限度地减少对数据库的影响。

18、给定以下表格,选取最少有 10 名员工的前三个分部,并按照其员工中年薪超过 10 万美元的百分比进行排名。

employees 表

departments 表

输出结果

提示

将其分解成区别要求子句。

前 3 个分部

年薪超过 10 万美元的员工百分比

分部最少有 10 名员工

答案

首要运用 JOIN 连接 employeesdepartments 表。以获取每一个员工的工资和分部

1SELECT

 *

2FROM departments AS

 d

3LEFT JOIN employees AS

 e

4    ON

 d.id = e.department_id

而后运用 GROUP BY子句对分部进行聚合,并运用 HAVING 子句过滤掉员工少于 10 人的分部

1SELECT2

    d.name

3FROM departments AS

 d

4LEFT JOIN employees AS

 e

5    ON

 d.id = e.department_id

6GROUP BY

 d.name

7HAVING COUNT(*) >= 10

为何运用 HAVING 子句而不是 WHERE 子句?

这是由于 HAVING 能够在 GROUP BY 之后应用过滤,不必将原始查找包装在子查找中。

最后,运用 CASE WHEN 子句和AVG 函数计算百分比。

1SELECT AVG(CASE WHEN salary > 1000002        THEN 1 ELSE 0 ENDAS

percentage_over_100k

AVG() 函数将表达式的每一个值相加,再将其除以值的总数。

CASE WHEN 的表达式针对薪水超过 10 万美元的员工返回 1,针对其他员工返回 0。

完整代码如下。

1SELECT AVG(CASE WHEN salary > 100000 2        THEN 1 ELSE 0 ENDAS

percentage_over_100k

3      , d.name as

 department_name

4      , COUNT(*) AS

 number_of_employees

5FROM departments AS

 d

6LEFT JOIN employees AS

 e

7    ON

 d.id = e.department_id

8GROUP BY

 d.name

9HAVING COUNT(*) >= 1010ORDER BY 1 DESC11LIMIT 3

19、给定一个用户表,编写 SQL 查找,获取每日新增用户的累计数,每月重新起始计数。

users 表

输出:

提示

这个问题乍一看似乎能够经过 COUNT(*),并按日期分组处理运用累积分布函数能够处理

实质上,要按特定的月日间隔进行分组,在月底将用户的统计数据重置为 0

这种方式的优良在于能够得到留存率表,用于比较每一个月的累积用户数。

答案

1

WITH daily_total AS (

2    SELECT 3        DATE(created_at) AS

 dt 

4       , COUNT(*) AS

 cnt

5    FROM users 6    GROUP BY 1 7

)

8 9SELECT10t.dtAS date11    , SUM(u.cnt) AS

 monthly_cumulative

12FROM daily_total AS

 t

13LEFT JOIN daily_total AS

 u

14    ON

 t.dt >= u.dt

15        AND MONTH(t.dt) = MONTH

(u.dt)

16        AND YEAR(t.dt) = YEAR

(u.dt)

17GROUP BY 1

20、给定一个包括用户订阅起始和结束日期的表,查找每一个用户的订阅日期范围是不是与其他用户重叠

subscriptions 表

示例

输出结果

提示

将其视为自连接。要连接 user_idstart_date 字段,但要重视不要让用户与自己匹配。

答案

1SELECT2

s1.user_id

3    , MAX(CASE WHEN s2.user_id IS NOT NULL THEN 1 ELSE 0 ENDAS

 overlap

4FROM subscriptions AS

 s1

5LEFT JOIN subscriptions AS

 s2

6    ON

 s1.user_id != s2.user_id

7        AND

s1.start_date <= s2.end_date

8        AND

 s1.end_date >= s2.start_date

9GROUP BY 1

21、给定学生及其 SAT 考试成绩的表格,查找测试成绩最接近的两个学生及其成绩差

倘若有多个学生的最小成绩差相同,选取字母次序靠前的学生组合。

scores 表

输入

输出结果

提示

给定的问题引用了一个仅包括两列的表格,此时,必须对同一个表进行自引用,便是将之视为包括相同值的两个区别表格。

答案

1

WITH ScoreDifferences AS (

2    SELECT 3        a.student AS

 one_student,

4        b.student AS

 other_student,

5        ABS(a.score - b.score)AS

 score_diff

6    FROM 7

        scores a

8    JOIN 9

        scores b

10    ON11

        a.id < b.id

12

)

13SELECT14

    one_student,

15

    other_student,

16

    score_diff

17FROM18

    ScoreDifferences

19ORDER BY20    score_diff ASC

,

21    one_student ASC

,

22    other_student ASC23LIMIT 1

;

22、给定两个表,一个包括用户的基本信息及其所在社区,另一个包括社区信息。查找用户的社区

users 表

neighborhoods 表

输出

提示

要找到用户居住的社区,即一个表中的数据在另一个表中不存在。

答案

1SELECT

 n.id, n.name

2FROM

 neighborhoods n

3LEFT JOIN users u ON

 n.id = u.neighborhood_id

4WHERE u.id IS NULL

;

23、给定交易表和制品表,查找制品 ID、制品价格和制品价格高于所有平均交易价格的制品的平均交易价格

transactions 表

products 表

提示:

需要找到所有交易的平均价格。

交易总价是商品价格X数量。

因此呢,需要编写子查找获取所有交易的平均值。

答案

1

WITH avg_transaction_price AS (

2    SELECT AVG(p.price * t.quantity)AS

 avg_price

3    FROM transactions AS

 t

4    JOIN products AS p ON

 t.product_id = p.id

5

)

6SELECT 7    p.id AS

 product_id, 

8    p.price AS

 product_price,

9    (SELECT AVG

(p.price * t.quantity)

10     FROM transactions AS

 t

11     WHERE

 t.product_id = p.id

12    ) AS

 avg_transaction_price

13FROM products AS

 p

14WHERE p.price > (SELECT avg_price FROM

avg_transaction_price);

24、给定 `transactions` 和 `products` 两个表。假设 `transactions` 表包括超过十亿行用户购买商品的记录

查找同一用户购买的配对商品。例如,酒和开瓶器、薯片和啤酒等。

需求查找前 5 对配对商品及其名叫作

重视

为了满足测试用例,P1 应该是字母次序靠前的商品。

transactions 表

products 表

输出结果

提示

需要将其分成几个过程

首要,要找到用户在同一时间购买两个或更加多制品的所有实例。

而后,利用 user_id 和 created_at 进行查找

答案

1SELECT 2    LEAST(p1.name, p2.name) AS

 1,

3    GREATEST(p1.name, p2.name) AS

 2,

4    COUNT(*) AS count 5FROM 6

    transactions t1

7JOIN 8

    transactions t2

9    ON t1.user_id = t2.user_id AND t1.created_at = t2.created_at AND

t1.id < t2.id

10JOIN

 products p1

11    ON

 t1.product_id = p1.id

12JOIN

 products p2

13    ON

 t2.product_id = p2.id

14GROUP BY15

    1, 2

16ORDER BY17    count DESC18LIMIT 5

;

25、查找每一个用户每日播放的歌曲数量

给定 song_plays 表,记录用户播放歌曲的数据。

查找每一个用户每日播放的歌曲数量。

重视

倘若某个用户在同一天播放了同一首歌两次,计数应该是两次。

答案首要,创建 song_plays 表。

1CREATE TABLE

 song_plays (

2    id INT RIMARY KEY

,

3    user_id INT

,

4    song_id INT

,

5

    played_at DATETIME

6

);

而后插进模拟数据。

1INSERT INTO song_plays (id, user_id, song_id, played_at) VALUES 2(111012024-07-01 10:00:00

),

3(211022024-07-01 11:00:00

),

4(321012024-07-01 12:00:00

),

5(411012024-07-01 12:30:00

),

6(521032024-07-02 09:00:00

),

7(611042024-07-02 10:00:00

),

8(71,1012024-07-02 11:00:00

),

9(821022024-07-02 11:30:00

),

10(921012024-07-02 12:00:00

);

最后,SQL 查找

1SELECT 2

    user_id,

3    DATE(played_at) AS

 play_date,

4    COUNT(*)AS

 song_count

5FROM 6

    song_plays

7GROUP BY 8

    user_id,

9    DATE

(played_at)

10ORDER BY11

    user_id,

12

    play_date;





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