SQL 进阶查询面试题, 编写 SQL,查询每个客户的姓名及其上一个订单的总金额

Step 1

Q:: 编写 SQL，查询每个客户的姓名及其上一个订单的总金额

A:: 要完成这个任务，可以使用 SQL 的窗口函数。以下是一个可能的 SQL 查询示例：

 
SELECT customer_name, last_order_total
FROM (
    SELECT c.name AS customer_name, o.total_amount AS last_order_total,
           ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY c.customer_id ORDER BY o.order_date DESC) AS row_num
    FROM customers c
    JOIN orders o ON c.customer_id = o.customer_id
) AS subquery
WHERE row_num = 1;
 

该查询使用 ROW_NUMBER() 窗口函数为每个客户的订单分配一个基于订单日期的排序号，并仅选择最近的一个订单。

Step 2

Q:: 在 SQL 查询中，窗口函数与聚合函数有什么区别？

A:: 窗口函数和聚合函数的主要区别在于，聚合函数将多个行的值组合成单个值，而窗口函数可以为每一行返回多个值。窗口函数不会合并行，而是在保持行不变的基础上对其应用计算。

Step 3

Q:: 如何优化一个查询来减少它的执行时间？

A:: 优化查询可以从以下几个方面着手： 1. 使用适当的索引（索引应该覆盖常用的查询条件） 2. 避免使用不必要的子查询或复杂的联接 3. 使用适当的数据类型 4. 尽量减少查询中的计算操作，尤其是在 WHERE 子句中 5. 利用数据库的缓存功能 6. 考虑分区或分片（尤其是处理大数据集时）

Step 4

Q:: 什么是数据库中的视图（View）？如何使用它？

A:: 视图是一个虚拟表，包含通过 SQL 查询从一个或多个表中检索的数据。视图可以简化复杂查询的使用，提供数据的安全性和一致性。它们在实际生产环境中经常被用来封装复杂的业务逻辑或限制用户访问敏感数据。

Step 5

Q:: 如何通过 SQL 查询处理递归数据结构，比如组织架构树？

A:: 递归数据结构可以通过递归 CTE（Common Table Expressions）处理。以下是一个基本的递归查询的例子，用于处理员工与其经理的层级关系：

 
WITH RECURSIVE employee_hierarchy AS (
    SELECT employee_id, manager_id, name, 1 AS level
    FROM employees
    WHERE manager_id IS NULL
    UNION ALL
    SELECT e.employee_id, e.manager_id, e.name, eh.level + 1
    FROM employees e
    JOIN employee_hierarchy eh ON e.manager_id = eh.employee_id
)
SELECT * FROM employee_hierarchy;
 

这个查询可以递归地查找员工的所有上下级关系。

Step 1

Q:: 编写 SQL，查询每个客户的姓名及其上一个订单的总金额

A:: 你可以使用窗口函数或子查询来实现这个需求。以下是一个可能的 SQL 语句:

 
SELECT customer_name, order_total
FROM (
  SELECT c.name AS customer_name, o.total_amount AS order_total,
         ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY c.id ORDER BY o.order_date DESC) AS rn
  FROM customers c
  JOIN orders o ON c.id = o.customer_id
) AS ranked_orders
WHERE rn = 1;
 

这个 SQL 语句利用了窗口函数 ROW_NUMBER() 对每个客户的订单按订单日期进行排序，并选择最新的订单。

Step 2

Q:: 如何优化上述 SQL 语句以提高性能?

A:: 优化可以从多个角度入手，包括: 1. **索引优化**: 确保 customers.id 和 orders.customer_id 字段上有适当的索引，这样可以加速连接操作。 2. **减少子查询**: 如果数据量很大，可以考虑通过直接使用 LIMIT 或者对数据进行分区来减少计算。 3. **分区表**: 如果订单数据量特别大，可以考虑将订单表按日期或客户进行分区，从而加快查询速度。