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考虑到最近有些小伙伴准备跳槽,所以更新一些数据库相关的面试题,希望能帮到大家!
创建表的基本语法结构如下:
CREATE TABLE IF NOT EXISTS 表名(
字段名1 字段类型,
字段名2 字段类型
)ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
其中,CREATE TABLE 是关键字,用于创建表。表名 是要创建的表的名称。在括号内,使用逗号分隔各列的定义,每一列由字段名和字段类型组成。字段名用于标识列,字段类型用于指定列中存储的数据的类型。
举个例子,下面是一个创建表的 SQL 语句:
CREATE TABLE IF NOT EXISTS Customers (
ID INT PRIMARY KEY,
FirstName VARCHAR(50),
LastName VARCHAR(50),
Email VARCHAR(255)
)ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
这个语句创建了一个名为 “Customers” 的表,其中包含三列:“ID”(整数类型,为主键),“FirstName”(字符串类型,长度为 50 个字符),“LastName”(字符串类型,长度为 50 个字符)和 “Email”(字符串类型,长度为 255 个字符)。
主键是一个表中用于唯一标识每一行数据的列或列组合。主键具有以下特点:
唯一性:一个表中只能有一个主键,确保每一行数据都是唯一的。
非空性:主键列中的值不能为空,必须有一个有效的值。
聚集性:主键可以用来组织数据,通常将主键设置为表中的第一列。这样可以加快查询速度,因为数据库管理系统可以使用主键索引来快速定位表中的数据。
主键可以是一列,也可以是多列的组合。如果使用多列作为主键,那么这些列的组合必须是唯一的。例如,在一个学生表中,可以使用学生 ID 和姓名这两列作为主键,因为每个学生都有唯一的 ID 和姓名。
主键对于维护数据的完整性和一致性非常重要。通过设置主键,可以确保在插入或更新数据时不会出现重复行或空值。同时,主键也可以用于建立表之间的关系,例如,在一个订单表和订单项表之间建立一个外键关系,使订单项表中的主键与订单表中的主键相关联。
增:INSERT INTO 表名 (列名 1, 列名 2,… ) VALUES (值 1, 值 2,… );
例子:向 Customers 表中添加一条新记录:
INSERT INTO Customers (FirstName, LastName, Email)VALUES ('John', 'Doe', 'john@example.com')
改:UPDATE 表名 SET 列名 = 新值 WHERE 条件;
例子:更新 Customers 表中 FirstName 为 “Jane” 的记录:
UPDATE CustomersSET FirstName = 'Jane'WHERE ID = 1;
删:DELETE FROM 表名 WHERE 条件;
例子:删除 Customers 表中 ID 为 1 的记录:
DELETE FROM Customers WHERE ID = 1;
查:SELECT 列名 1, 列名 2,… FROM 表名 WHERE 条件;
例子:查询 Customers 表中 FirstName 为 “John” 的记录:
SELECT ID, FirstName, LastName, Email FROM Customers WHERE FirstName = 'John';
1)内连接—— 表A inner join 表B on 条件,特点:将两个表中满足条件的行组合在一起。如果一个表中有多行满足条件,则返回所有这些行。
例子:查询员工姓名及对应部门名称 没有部门的人员和没有人员的部门都不显示。
SELECT
e.empName,
d.deptName
FROM
t_employee e
INNER JOIN t_dept d ON e.dept = d.id
2)左外连接——表A left join 表B on 条件,特点:以左边的表的数据为基准,去匹配右边的表的数据,如果匹配到就显示,匹配不到就显示为null
例子:查询员工表中员工姓名及对应部门名称,若员工没有部门,则显示null。
SELECT
e.empName,
d.deptName
FROM
t_employee e
LEFT JOIN t_dept d ON d.id = e.dept;
3)右外连接——表A right join 表B on 条件,特点:返回右表中的所有行,包括那些在左表中没有匹配的行。左表返回与右表匹配的行。如果左表中没有匹配的行,则返回 NULL 值。
例子:查询所有部门和对应的员工,如果部门没有员工,则显示null。
SELECT
e.empName,
d.deptName
FROM
t_employee e
RIGHT JOIN t_dept d ON d.id = e.dept;
4)自连接——当前表与自身连接查询。
例子:查询员工以及他的上司的名称,由于上司也是员工,所以这里虚拟化出一张上司表。
SELECT
e.empName,
b.empName
FROM
t_employee e
LEFT JOIN t_employee b ON e.bossId = b.id;
在标准SQL中,SELECT语句的完整执行顺序大致如下:
FROM子句:确定要查询的表。这个步骤会从FROM子句中列出的表中选择数据。
WHERE子句:确定要查询的记录。这个步骤会根据WHERE子句中设置的条件来过滤记录。如果WHERE子句中没有设置条件,那么所有的记录都会被选中。
GROUP BY子句:根据指定的列对结果进行分组。如果没有指定GROUP BY子句,那么每个行的结果就是一个组。
HAVING子句:进一步过滤GROUP BY子句生成的组。HAVING子句可以包含聚合函数,并且只能用在GROUP BY之后。
SELECT子句:确定要输出的列。如果在SELECT子句中没有指定列名,那么所有的列都会被输出。此外,SELECT子句还可以包含聚合函数,例如COUNT(), AVG()等。
DISTINCT关键字:如果使用了DISTINCT关键字,那么输出结果会去除重复的行。
ORDER BY子句:确定输出结果的顺序。如果不指定ORDER BY子句,那么结果会按照它们在数据库中的顺序返回。
LIMIT和OFFSET子句:限制返回的行数。LIMIT子句可以限制返回的行数,而OFFSET子句可以指定开始返回的行数。
以下是一个简单的 SQL 查询语句,执行顺序:
SELECT column1, column2,...
FROM table_name
WHERE condition
GROUP BY column1, column2,...
HAVING condition
ORDER BY column1 ASC/DESC, column2 ASC/DESC,...
LIMIT rows_to_return;
示例:假设有一个名为 “employees” 的表,其中包含 “name” 和 “department” 列。我们想要查询所有姓"Smith"的员工,并按照他们的部门进行分组,然后返回每个部门的第一行结果:
SELECT department, name
FROM employees
WHERE last_name = 'Smith'
GROUP BY department
LIMIT 1;
在MySQL数据库中,可以使用LIMIT和OFFSET关键字来实现分页。以下是一种常见的分页查询的用法:
SELECT * FROM table_name
ORDER BY column_name
LIMIT page_size OFFSET start_row;
解释一下这个SQL语句的各个部分:
SELECT * FROM table_name: 选择从名为 “table_name” 的表中选择所有列。
ORDER BY column_name: 根据 “column_name” 列的值对结果进行排序。通常,分页查询都会先进行排序,因为这样才能确保分页的正确性。
LIMIT page_size: 限制返回的行数,即每页显示的记录数。例如,如果每页显示10条记录,那么 LIMIT 就是10。
OFFSET start_row: 指定开始返回的行号。例如,如果第一页从第10行开始显示记录,那么 OFFSET 就是9(因为OFFSET是从0开始的)。
举个例子,如果你有一个名为 “employees” 的表,你想获取第2页的数据(每页显示10条记录),你可以这样写SQL语句:
SELECT * FROM employees
ORDER BY last_name
LIMIT 10 OFFSET 10;
这个查询会返回 “employees” 表中的第11到第20条记录。
当需要在数据库中执行复杂的计算、操作或处理逻辑时,可以使用存储过程。存储过程在数据库中定义,可以被反复调用执行,提高了代码的复用性和效率。
下面是一个简单的存储过程的示例,用于计算某个表中所有员工的总工资:
CREATE PROCEDURE calculate_total_salary()
BEGIN
SELECT SUM(salary) INTO @total_salary FROM employees;
END
在这个示例中,CREATE PROCEDURE 语句用于创建存储过程 calculate_total_salary()。然后,在存储过程内部使用 SELECT SUM(salary) INTO @total_salary 语句计算所有员工的总工资,并将结果存储在一个名为 @total_salary 的变量中。最后,使用 END 语句结束存储过程。
可以通过调用存储过程来计算总工资:
CALL calculate_total_salary();
这将执行存储过程,并将结果存储在变量 @total_salary 中,可以通过查询变量来获取总工资的值:
SELECT @total_salary;
索引在数据库中扮演着重要的角色,它有几个关键的作用:
提高查询速度:通过索引,数据库可以快速定位到匹配条件的行,避免了全表扫描,从而提高了查询效率。
降低数据的I/O成本:索引可以减少磁盘I/O操作的次数。相比于全表扫描,使用索引可以减少从磁盘读取的数据量,提高查询效率。
加速排序和分组:当查询包含ORDER BY或GROUP BY语句时,索引可以直接提供有序的结果,避免了临时表的创建和排序操作。
提供唯一性约束:在列上创建唯一索引,可以确保该列的值是唯一的,避免了重复数据的插入。
举个例子,假设有一个名为"students"的表,包含id、name和age三列。现在在这个表上建立索引,例如在name列上建立索引。当我们执行查询语句SELECT * FROM students WHERE name = 'Alice’时,如果没有在name列上建立索引,数据库需要对整张表进行扫描,找到所有name为’Alice’的记录。但是,如果建立了索引,数据库可以直接定位到name为’Alice’的记录,减少了磁盘I/O操作次数,提高了查询效率。
当然,过多的索引会占用一定的存储空间,并对插入、更新和删除操作造成一定程度的影响。因此,索引的创建需要经过慎重的考虑,以平衡查询性能和数据操作性能。
有一个薪水表,salaries简况如下:
请你找出所有员工具体的薪水salary情况,对于相同的薪水只显示一次,并按照逆序显示,以上例子输出如下:
答案SQL如下:
select distinct salary
from salaries
where to_date='9999-01-01'
order by salary desc;
答案SQL如下:
select s.emp_no, s.salary, e.last_name, e.first_name
from salaries s join employees e
on s.emp_no = e.emp_no
where s.salary = -- 第三步: 将第二高工资作为查询条件
(
select max(salary) -- 第二步: 查出除了原表最高工资以外的最高工资(第二高工资)
from salaries
where salary < (
select max(salary) -- 第一步: 查出原表最高工资
from salaries
where to_date = '9999-01-01' )
and to_date = '9999-01-01'
)
and s.to_date = '9999-01-01'
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