SQL是用于数据分析和数据处理的最重要的编程语言之一， 因此与数据科学相关的工作（例如数据分析师、数据科学家和数据工程师）在面试时总会问到关于 SQL 的问题。
SQL面试问题旨在评估应聘者的技术和解决问题的能力。因此对于应聘者来说，关键在于不仅要根据样本数据编写出正确的查询，而且还要像对待现实数据集一样考虑各种场景和边缘情况。
在这篇文章中，我将介绍 SQL 面试问题中常见的模式，并提供一些在 SQL 查询中巧妙处理它们的技巧。
01 问问题
要搞定一场 SQL 面试，最重要的是尽量多问问题，获取关于给定任务和数据样本的所有细节。充分理解需求后，接下来你就可以节省很多迭代问题的时间，并且能很好地处理边缘情况。
我注意到许多候选人经常还没完全理解SQL问题或数据集， 就直接开始编写解决方案了。之后，等我指出他们解决方案中存在的问题后，他们只好反复修改查询。最后，他们在迭代中浪费了很多面试时间，甚至可能到最后都没有找到正确的解决方案。
我建议大家在参加SQL面试时，就当成是自己在和业务伙伴共事。所以在你提供解决方案之前，应该要针对数据请求了解清楚所有的需求。
举例
查找薪水最高的前 3 名员工。
样本Employee_salary表
这里你应该要求面试官说清楚“前三名”具体是什么意思。我应该在结果中包括 3 名员工吗？你要我怎样处理关系？此外，请仔细检查样本员工数据。Salary 字段的数据类型是什么？在计算之前是否需要清除数据？
02 选哪一个JOIN
在SQL中，JOIN 通常用来合并来自多个表的信息。
有四种不同类型的 JOIN，但在大多数情况下，我们只使用INNER、LEFT和FULLJOIN，因为 RIGHTJOIN并不是很直观，还可以使用 LEFTJOIN 很简单地重写。在 SQL 面试中，需要根据给定问题的特定要求选择你要使用的正确JOIN。
举例
查找每个学生参加的课程总数。（提供学生 id、姓名和选课的数量。）
样本Student和Class_history表
你可能已经注意到了，并非所有出现在 Class_history 表中的学生都出现在了 Student 表中，这可能是因为这些学生已经毕业了。（这在事务数据库中实际上是非常典型的情况，因为不再活跃的记录往往会被删除。）
根据面试官是否希望结果中包含毕业生，我们需要使用LEFT JOIN或 INNER JOIN来组合两个表：
WITH class_count AS (
SELECT student_id, COUNT(*) AS num_of_class
FROM class_history
GROUP BY student_id
)
SELECT
c.student_id,
s.student_name,
c.num_of_class
FROM class_count c
-- CASE 1: include only active students
JOIN student s ON c.student_id = s.student_id
-- CASE 2: include all students
-- LEFT JOIN student s ON c.student_id = s.student_id
03 GROUP BY
GROUP BY是SQL中最重要的功能，因为它广泛用于数据聚合。如果在一个 SQL 问题中看到诸如求和、平均值、最小值或最大值之类的关键字，这就表明你可能应该在查询中使用GROUP BY了。
一个常见的陷阱是在GROUP BY过滤数据时混淆 WHERE和HAVING——我见过很多人犯了这个错误。
举例
计算每个学生在每个学年的必修课程平均 GPA，并找到每个学期中符合 Dean’s List（GPA≥3.5）资格的学生。
样本Gpa_history表
由于我们在GPA计算中仅考虑必修课程，因此需要使用WHERE is_required=TRUE来排除选修课程。
我们需要每位学生在每学年的平均GPA，因此我们将同时GROUP BY student_id和School_year 列，并取Gpa列的平均值。最后，我们只保留学生平均 GPA高于3.5的行，可以使用HAVING来实现。合起来是下面这样：
SELECT
student_id,
school_year,
AVG(gpa) AS avg_gpa
FROM gpa_history
WHERE is_required = TRUE
GROUP BY student_id, school_year
HAVING AVG(gpa) >= 3.5
注意：每当在查询中使用GROUP BY时，都只能选择Group-by列和聚合列，因为其他列中的行级信息已被舍弃。
04 SQL 查询执行顺序
大多数人会从SELECT开始，从上到下编写SQL查询。
但你知道SQL引擎执行函数时要到后面才执行SELECT吗？以下是 SQL 查询的执行顺序：
FROM, JOIN
WHERE
GROUP BY
HAVING
SELECT
DISTINCT
ORDER BY
LIMIT, OFFSET
再次考虑前面的示例：
因为我们想在计算平均GPA之前过滤掉选修课程，所以我使用WHERE is_required=TRUE代替HAVING，因为WHERE会在GROUP BY和HAVING之前执行。我不能编写HAVING avg_gpa >= 3.5的原因是，Avg_gpa被定义为SELECT的一部分，因此无法在SELECT之前执行的步骤中引用它。
我建议在编写查询时遵循引擎的执行顺序，这在编写复杂查询时会很有用。
05 Window 函数
Window函数也经常出现在SQL面试中。共有五种常见的Window函数：
**RANK/DENSE_RANK/ROW_NUMBER：**它们通过排序特定列来为每行分配一个排名。如果给出了任何分区列，则行将在其所属的分区组中排名。
**LAG/LEAD：**它根据指定的顺序和分区组从前一行或后一行检索列值。
在SQL面试中，重要的是要了解排名函数之间的差异，并知道何时使用LAG/LEAD。
举例
查找每个部门中薪水最高的前 3 名员工。
另一个示例Employee_salary表
当一个SQL问题要求计算“TOP N”时，我们可以使用ORDER BY或排名函数来回答问题。
但在这个示例中，它要求计算“每个 Y 中的 TOP N X”，这强烈暗示我们应该使用排名函数，因为我们需要对每个分区组中的行进行排名。
以下查询恰好能找到 3 名薪水最高的员工，而不论他们的关系如何，如下：
WITH T AS (
SELECT
*,
ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY department_id ORDER BY employee_salary DESC) AS rank_in_dep
FROM employee_salary)
SELECT * FROM T
WHERE rank_in_dep <= 3
-- Note: When using ROW_NUMBER, each row will have a unique rank number and ranks for tied records are assigned randomly. For exmaple, Rimsha and Tiah may be rank 2 or 3 in different query runs.
此外，根据关系的处理方式，我们可以选择其他排名函数。同样，细节是很重要的！
ROW_NUMBER,RANK,DENSE_RANK结果比较
06 重复项
SQL面试中的另一个常见陷阱是忽略数据重复。
尽管样本数据中的某些列似乎具有不同的值，但面试官还是希望候选人考虑所有可能性，就像他们在处理真实数据集一样。
例如
在上一个示例Employee_salary表中，可以让雇员共享相同的名称。
要避免由重复项导致的潜在问题，一种简单方法是始终使用 ID 列唯一地标识不同的记录。
举例
使用 Employee_salary 表查找每个部门所有员工的总薪水。正确的解决方案是 GROUP BY employee_id，然后使用 SUM(employee_salary) 计算总薪水。如果需要雇员姓名，请在末尾与 Employee 表联接以检索雇员姓名信息。错误的方法是使用 GROUP BY employee_name。
07 NULL
在SQL中，任何谓词都可以产生三个值之一True，False和NULL，后者是Unknown或Missing数据值的保留关键字。处理NULL数据集时可能会意外地很棘手。
在SQL面试中，面试官可能会特别注意解决方案是否处理了NULL值。有时，很明显有一列是不能Nullabl的，但对于其他大多数列来说，很有可能会有NULL值。
建议：确认示例数据中的关键列是否为Nullable，
如果可以，请利用IS(NOT)NULL，IFNULL和COALESCE 之类的函数来覆盖这些边缘情况。
08 交流
最后一点也非常重要：在SQL面试期间要随时与面试官沟通交流。
我面试过的许多候选人都很沉默寡言，有疑问的时候才会知声。当然如果他们最终给出了完美的解决方案，那也不是什么问题。
但是，在技术面试期间保持沟通交流往往会是有价值的。
例如：你可以谈论对问题和数据的理解，说明你计划如何解决问题，为什么使用某些函数而不是其他选项，以及正在考虑哪些极端情况。
09 总结
首先要提问，收集所需的细节
在INNER，LEFT和FULL JOIN之间谨慎选择
使用GROUP BY聚合数据并正确使用WHERE和HAVING
了解三个排名函数之间的差异
知道何时使用LAG/LEAD窗口函数
如果在创建复杂的查询时遇到困难，请尝试遵循SQL执行顺序
考虑潜在的数据问题，例如重复和NULL值
与面试官交流你的思路
我用的数据库是mysql5.6，下面简单的介绍下场景
课程表：
create table Course(
c_id int PRIMARY KEY,
name varchar(10)
)
数据100条
学生表:
create table Student(
id int PRIMARY KEY,
name varchar(10)
)
数据70000条
学生成绩表SC：
CREATE table SC(
sc_id int PRIMARY KEY,
s_id int,
c_id int,
score int
)
数据70w条
查询目的：
查找语文考100分的考生
查询语句：
select s.* from Student s where s.s_id in
(select s_id from SC sc where sc.c_id = 0 and sc.score = 100 )
执行时间：30248.271s
晕，为什么这么慢，先来查看下查询计划：
EXPLAIN
select s.* from Student s where s.s_id in
(select s_id from SC sc where sc.c_id = 0 and sc.score = 100 )
发现没有用到索引，type全是ALL，那么首先想到的就是建立一个索引，建立索引的字段当然是在where条件的字段了。
先给sc表的c_id和score建个索引
CREATE index sc_c_id_index on SC(c_id);
CREATE index sc_score_index on SC(score);
再次执行上述查询语句，时间为: 1.054s
快了3w多倍，大大缩短了查询时间，看来索引能极大程度的提高查询效率，建索引很有必要，很多时候都忘记建索引了，数据量小的的时候压根没感觉，这优化的感觉挺爽。
但是1s的时间还是太长了，还能进行优化吗，仔细看执行计划：
查看优化后的sql:
SELECT
`YSB`.`s`.`s_id` AS `s_id`,
`YSB`.`s`.`name` AS `name`
FROM
`YSB`.`Student` `s`
WHERE
< in_optimizer > (
`YSB`.`s`.`s_id` ,< EXISTS > (
SELECT
FROM
`YSB`.`SC` `sc`
WHERE
(
(`YSB`.`sc`.`c_id` = 0)
AND (`YSB`.`sc`.`score` = 100)
AND (
< CACHE > (`YSB`.`s`.`s_id`) = `YSB`.`sc`.`s_id`
)
)
)
)
怎么查看优化后的语句？
方法如下（在命令窗口执行 ）：
有type=all
按照我之前的想法，该sql的执行的顺序应该是先执行子查询
select s_id from SC sc where sc.c_id = 0 and sc.score = 100
耗时：0.001s
得到如下结果：
然后再执行
select s.* from Student s where s.s_id in(7,29,5000)
耗时：0.001s
这样就是相当快了啊，Mysql竟然不是先执行里层的查询，而是将sql优化成了exists子句，并出现了EPENDENT SUBQUERY，mysql是先执行外层查询，再执行里层的查询，这样就要循环70007*8次。
那么改用连接查询呢？
SELECT s.* from
Student s
INNER JOIN SC sc
on sc.s_id = s.s_id
where sc.c_id=0 and sc.score=100
这里为了重新分析连接查询的情况，先暂时删除索引sc_c_id_index，sc_score_index
执行时间是：0.057s
效率有所提高，看看执行计划：
这里有连表的情况出现，我猜想是不是要给sc表的s_id建立个索引
CREATE index sc_s_id_index on SC(s_id);
show index from SC
再执行连接查询
时间: 1.076s
竟然时间还变长了，什么原因？查看执行计划：
优化后的查询语句为：
SELECT
`YSB`.`s`.`s_id` AS `s_id`,
`YSB`.`s`.`name` AS `name`
FROM
`YSB`.`Student` `s`
JOIN `YSB`.`SC` `sc`
WHERE
(
(
`YSB`.`sc`.`s_id` = `YSB`.`s`.`s_id`
)
AND (`YSB`.`sc`.`score` = 100)
AND (`YSB`.`sc`.`c_id` = 0)
)
貌似是先做的连接查询，再进行的where条件过滤
回到前面的执行计划：
这里是先做的where条件过滤，再做连表，执行计划还不是固定的，那么我们先看下标准的sql执行顺序：
正常情况下是先join再进行where过滤，但是我们这里的情况，如果先join，将会有70w条数据发送join，因此先执行where过滤是明智方案，现在为了排除mysql的查询优化，我自己写一条优化后的sql
SELECT
s.*
FROM
(
SELECT
*
FROM
SC sc
WHERE
sc.c_id = 0
AND sc.score = 100
) t
INNER JOIN Student s ON t.s_id = s.s_id
即先执行sc表的过滤，再进行表连接
执行时间为：0.054s
和之前没有建s_id索引的时间差不多
查看执行计划：
先提取sc再连表，这样效率就高多了，现在的问题是提取sc的时候出现了扫描表，那么现在可以明确需要建立相关索引
CREATE index sc_c_id_index on SC(c_id);
CREATE index sc_score_index on SC(score);
再执行查询：
SELECT
s.*
FROM
(
SELECT
*
FROM
SC sc
WHERE
sc.c_id = 0
AND sc.score = 100
) t
INNER JOIN Student s ON t.s_id = s.s_id
执行时间为：0.001s
这个时间相当靠谱，快了50倍
执行计划：
我们会看到，先提取sc，再连表，都用到了索引。
那么再来执行下sql:
SELECT s.* from
Student s
INNER JOIN SC sc
on sc.s_id = s.s_id
where sc.c_id=0 and sc.score=100
执行时间0.001s
执行计划：
这里是mysql进行了查询语句优化，先执行了where过滤，再执行连接操作，且都用到了索引。
调整内容为SC表的数据增长到300W,学生分数更为离散。
先回顾下：
show index from SC
执行sql
SELECT s.* from
Student s
INNER JOIN SC sc
on sc.s_id = s.s_id
where sc.c_id=81 and sc.score=84
执行时间：0.061s
这个时间稍微慢了点
执行计划：
这里用到了intersect并集操作，即两个索引同时检索的结果再求并集，再看字段score和c_id的区分度，单从一个字段看，区分度都不是很大，从SC表检索，c_id=81检索的结果是70001,score=84的结果是39425。
而c_id=81 and score=84 的结果是897，即这两个字段联合起来的区分度是比较高的，因此建立联合索引查询效率将会更高，从另外一个角度看，该表的数据是300w，以后会更多，就索引存储而言，都是不小的数目，随着数据量的增加，索引就不能全部加载到内存，而是要从磁盘去读取，这样索引的个数越多，读磁盘的开销就越大，因此根据具体业务情况建立多列的联合索引是必要的，那么我们来试试吧。
alter table SC drop index sc_c_id_index;
alter table SC drop index sc_score_index;
create index sc_c_id_score_index on SC(c_id,score);
执行上述查询语句
消耗时间为：0.007s
这个速度还是可以接受的
执行计划：
该语句的优化暂时告一段落
mysql嵌套子查询效率确实比较低
可以将其优化成连接查询
连接表时，可以先用where条件对表进行过滤，然后做表连接
（虽然mysql会对连表语句做优化）建立合适的索引，必要时建立多列联合索引
学会分析sql执行计划，mysql会对sql进行优化，所以分析执行计划很重要
索引优化
上面讲到子查询的优化，以及如何建立索引，而且在多个字段索引时，分别对字段建立了单个索引
后面发现其实建立联合索引效率会更高，尤其是在数据量较大，单个列区分度不高的情况下。
单列索引
查询语句如下：
select * from user_test_copy where sex = 2 and type = 2 and age = 10
索引：
CREATE index user_test_index_sex on user_test_copy(sex);
CREATE index user_test_index_type on user_test_copy(type);
CREATE index user_test_index_age on user_test_copy(age);
分别对sex,type,age字段做了索引，数据量为300w
查询时间：0.415s
执行计划：
发现type=index_merge
这是mysql对多个单列索引的优化，对结果集采用intersect并集操作
多列索引
我们可以在这3个列上建立多列索引，将表copy一份以便做测试
create index user_test_index_sex_type_age on user_test(sex,type,age);
查询语句：
select * from user_test where sex = 2 and type = 2 and age = 10
执行时间：0.032s
快了10多倍，且多列索引的区分度越高，提高的速度也越多
执行计划：
最左前缀
多列索引还有最左前缀的特性：
都会使用到索引，即索引的第一个字段sex要出现在where条件中
执行一下语句：
select * from user_test where sex = 2
select * from user_test where sex = 2 and type = 2
select * from user_test where sex = 2 and age = 10
索引覆盖
就是查询的列都建立了索引，这样在获取结果集的时候不用再去磁盘获取其它列的数据，直接返回索引数据即可
如：
select sex,type,age from user_test where sex = 2 and type = 2 and age = 10
执行时间：0.003s
要比取所有字段快的多
排序
select * from user_test where sex = 2 and type = 2 ORDER BY user_name
时间：0.139s
在排序字段上建立索引会提高排序的效率
create index user_name_index on user_test(user_name)
最后附上一些sql调优的总结，以后有时间再深入研究
列类型尽量定义成数值类型，且长度尽可能短，如主键和外键，类型字段等等
建立单列索引
根据需要建立多列联合索引
当单个列过滤之后还有很多数据，那么索引的效率将会比较低，即列的区分度较低，那么如果在多个列上建立索引，那么多个列的区分度就大多了，将会有显著的效率提高。
根据业务场景建立覆盖索引
只查询业务需要的字段，如果这些字段被索引覆盖，将极大的提高查询效率
多表连接的字段上需要建立索引
这样可以极大的提高表连接的效率
where条件字段上需要建立索引
排序字段上需要建立索引
分组字段上需要建立索引
Where条件上不要使用运算函数，以免索引失效
cruboy