SQL 网站场景面试题, 编写 SQL,查询访问记录表中每个页面的访问次数,按访问次数从高到低排序

SELECT page_url, COUNT(*) AS visit_count FROM visit_log WHERE visit_time BETWEEN 'start_date' AND 'end_date' GROUP BY page_url ORDER BY visit_count DESC;

例如，计算每个页面的累积访问次数：SELECT page_url, visit_time, SUM(COUNT(*)) OVER (PARTITION BY page_url ORDER BY visit_time) AS cumulative_visits FROM visit_log GROUP BY page_url, visit_time;

可以使用CTE（Common Table Expressions）和ROW_NUMBER()窗口函数来标记重复数据，然后删除：WITH cte AS (SELECT *, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY page_url, user_id, visit_time ORDER BY id) AS rn FROM visit_log) DELETE FROM cte WHERE rn > 1;

可以通过创建适当的索引、分区表、优化查询语句、增加数据库服务器硬件资源以及进行数据库参数调整来优化性能。

可以使用分布式数据库系统（如Apache Hive、Google BigQuery），或利用数据分片、水平拆分和垂直拆分技术来处理大数据量下的查询性能问题。

可以通过创建合适的索引、使用物化视图、分区表或在数据库层面进行缓存等方式来优化查询性能。选择合适的优化策略取决于数据量的大小和访问频率等因素。

COUNT(*) 会计算表中的所有行数，而 COUNT(列名) 只计算列值非空的行数。如果表中存在很多 NULL 值，COUNT(列名) 的结果可能会小于 COUNT(*)。

聚合函数是在一组值上执行计算并返回单一值的函数。常用的聚合函数有 COUNT (计算行数)、SUM (计算总和)、AVG (计算平均值)、MAX (返回最大值) 和 MIN (返回最小值)。这些函数广泛应用于数据汇总和统计分析中。

在 GROUP BY 中，NULL 值会被视为相同的分组。如果你想将 NULL 值单独分组，可以使用 COALESCE 函数将 NULL 值替换为特定的标识符，如 'Unknown'。例如：

 
SELECT COALESCE(page_id, 'Unknown') as page_id, COUNT(*)
FROM page_visits
GROUP BY COALESCE(page_id, 'Unknown');
 

HAVING 子句用于对 GROUP BY 结果进行过滤，它通常与聚合函数一起使用。而 WHERE 子句用于在数据分组之前过滤记录。换句话说，WHERE 是在分组前过滤数据，HAVING 是在分组后过滤数据。

可以使用 SQL 中的窗口函数，如 SUM() 或 COUNT() 配合 OVER 子句来实现滚动窗口计算。例如：

 
SELECT page_id, SUM(visit_count) OVER (ORDER BY visit_date ROWS BETWEEN 29 PRECEDING AND CURRENT ROW) as rolling_sum
FROM page_visits;
 

这个查询会计算每个页面最近30天的访问总数。