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SQL 面试

以下是常见的 SQL 面试题目，涵盖基础语法、高级查询、性能优化和实际应用场景，适合准备数据库相关的技术面试：

1. 基础语法​

Q1: SQL 的 SELECT 语句基本结构是什么？​

SELECT column1, column2  -- 选择列
FROM table_name          -- 数据来源
WHERE condition         -- 过滤条件
GROUP BY column         -- 分组
HAVING group_condition  -- 分组后过滤
ORDER BY column         -- 排序
LIMIT n;               -- 限制返回行数

Q2: WHERE 和 HAVING 的区别？​

WHEREHAVING
过滤 行（在分组前应用）过滤 分组（在 GROUP BY 后应用）
不能使用聚合函数（如 SUM, COUNT）必须搭配聚合函数使用
示例：WHERE salary > 5000示例：HAVING COUNT(orders) > 10

2. 表操作与约束​

Q3: 如何创建带约束的表？​

CREATE TABLE employees (
    id INT PRIMARY KEY,                 -- 主键
    name VARCHAR(50) NOT NULL,          -- 非空
    email VARCHAR(100) UNIQUE,          -- 唯一
    salary DECIMAL(10,2) CHECK (salary > 0),  -- 检查约束
    dept_id INT FOREIGN KEY REFERENCES departments(id)  -- 外键
);

Q4: TRUNCATE、DELETE 和 DROP 的区别？​

命令作用是否可回滚是否重置自增ID
DELETE删除数据（可带条件）是否
TRUNCATE清空表（全删）否是
DROP删除表（结构和数据）否-

3. 高级查询​

Q5: 如何实现多表连接（JOIN）？​

  • INNER JOIN（内连接） 
    SELECT users.name, orders.amount
    FROM users
    INNER JOIN orders ON users.id = orders.user_id;
  • LEFT JOIN（左连接，保留左表所有行）
  • FULL OUTER JOIN（全外连接，保留所有行）

Q6: 子查询 vs 连接查询，如何选择？​

  • 子查询：适合简单逻辑，可读性高 
    SELECT name FROM users
    WHERE id IN (SELECT user_id FROM orders WHERE amount > 100);
  • 连接查询：适合复杂关联，性能通常更好

4. 聚合与分组​

Q7: 如何统计每个部门的平均工资？​

SELECT
    department,
    AVG(salary) AS avg_salary
FROM employees
GROUP BY department;

Q8: GROUP BY 和 DISTINCT 的区别？​

GROUP BYDISTINCT
通常搭配聚合函数（如 AVG）仅去重
示例：GROUP BY dept示例：SELECT DISTINCT dept

5. 索引与性能优化​

Q9: 什么是索引？如何创建？​

  • 索引：加速查询的数据结构（如 B-Tree）
  • 创建语法： 
    CREATE INDEX idx_name ON employees(name);
    CREATE UNIQUE INDEX idx_email ON users(email);  -- 唯一索引

Q10: 索引的优缺点？​

  • 优点：加速 WHERE、JOIN、ORDER BY
  • 缺点：降低写入速度（需维护索引），占用存储

6. 事务与锁​

Q11: 什么是事务的 ACID 特性？​

  • Atomicity（原子性）：事务要么全部完成，要么全部回滚
  • Consistency（一致性）：数据始终满足约束
  • Isolation（隔离性）：并发事务互不干扰
  • Durability（持久性）：事务提交后数据永久保存

Q12: 常见的隔离级别有哪些？​

级别脏读不可重复读幻读
READ UNCOMMITTED可能可能可能
READ COMMITTED不可能可能可能
REPEATABLE READ不可能不可能可能
SERIALIZABLE不可能不可能不可能

7. 实际场景问题​

Q13: 如何优化慢查询？​

  1. 使用 EXPLAIN 分析执行计划
  2. 添加合适的索引
  3. 避免 SELECT *，只查询必要字段
  4. 优化 JOIN 条件（小表驱动大表）

Q14: 如何处理重复数据？​

  • 删除重复行（保留一行）： 
    DELETE FROM users
    WHERE id NOT IN (
        SELECT MIN(id) FROM users GROUP BY email
    );

8. 常用聚合函数与窗口函数（高级）​

在 PostgreSQL 中，聚合函数（Aggregate Functions）和窗口函数（Window Functions）是非常强大的工具，用于进行复杂的数据分析和处理。这些函数使得数据查询更加灵活和高效。

聚合函数 Aggregate Functions​

  • COUNT: 计算行数。
SELECT COUNT(*) FROM table_name;
  • SUM: 计算某列的总和。
SELECT SUM(column_name) FROM table_name;
  • AVG: 计算某列的平均值。
SELECT AVG(column_name) FROM table_name;
  • MAX: 找出某列的最大值。
SELECT MAX(column_name) FROM table_name;
  • MIN: 找出某列的最小值。
SELECT MIN(column_name) FROM table_name;
  • ARRAY_AGG: 将一组值合并为一个数组。
SELECT ARRAY_AGG(column_name) FROM table_name;
  • STRING_AGG: 将一组字符串值连接成一个单一的字符串。
SELECT STRING_AGG(column_name, ', ') FROM table_name;
  • STDDEV: 计算标准偏差。
SELECT STDDEV(column_name) FROM table_name;

窗口函数 Window Functions​

窗口函数用于数据的分区，允许进行每个分区的聚合计算，而不是整个结果集。

  • ROW_NUMBER: 对每个分区内的行进行编号。
SELECT ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY column_name ORDER BY another_column) FROM table_name;
  • RANK: 对结果进行排名，相同值会有相同的排名，但会跳过随后的排名。
SELECT RANK() OVER (PARTITION BY column_name ORDER BY another_column) FROM table_name;
  • DENSE_RANK: 与 RANK 类似，但不会跳过任何排名。
SELECT DENSE_RANK() OVER (PARTITION BY column_name ORDER BY another_column) FROM table_name;
  • NTILE: 将分区的数据分成指定数量的近似大小的组。
SELECT NTILE(number_of_tiles) OVER (PARTITION BY column_name ORDER BY another_column) FROM table_name;
  • LEAD: 获取当前行的下一行的值。
SELECT LEAD(column_name) OVER (ORDER BY another_column) FROM table_name;
  • LAG: 获取当前行的上一行的值。
SELECT LAG(column_name) OVER (ORDER BY another_column) FROM table_name;
  • FIRST_VALUE: 获取分区内的第一个值。
SELECT FIRST_VALUE(column_name) OVER (PARTITION BY another_column) FROM table_name;
  • LAST_VALUE: 获取分区内的最后一个值。
SELECT LAST_VALUE(column_name) OVER (PARTITION BY another_column) FROM table_name;

这些函数使得在数据库级别上执行复杂的数据处理和分析成为可能，提高了效率并减少了将大量数据加载到应用层的需要。特别是在处理大型数据集时，这些函数非常有用。

Q15: 如何计算每个部门的工资排名？​

SELECT
    name,
    department,
    salary,
    RANK() OVER (PARTITION BY department ORDER BY salary DESC) AS dept_rank
FROM employees;

9. 开启插件​

SELECT * FROM pg_extension;

CREATE EXTENSION vector;

总结​

分类高频考点
基础语法SELECT、WHERE、GROUP BY、JOIN
表操作约束、DELETE vs TRUNCATE
高级查询子查询、聚合函数、窗口函数
性能优化索引、EXPLAIN、慢查询优化
事务ACID、隔离级别、锁机制

掌握这些问题可以覆盖 90% 的 SQL 面试考点！建议配合实际数据库（如 MySQL、PostgreSQL）练习。