? ? ? ?說起SQL何暮，是數(shù)分崗位的必備技能之一了裤园。常見的考察SQL的方式主要是：
（1）筆試階段彼乌，網(wǎng)上答題泻肯。包括PDD，攜程慰照，網(wǎng)易在內很多公司都會在筆試的時候來幾個SQL作為篩選條件灶挟。網(wǎng)上答題的時候很有可能遇到變態(tài)的題目……只能多搜搜這些公司在往年筆試時候出題內容，然后進行針對性的準備了毒租。
（2）現(xiàn)場面試寫代碼稚铣。在面試小紅書，網(wǎng)易的時候墅垮，面試官也會現(xiàn)場抽出幾道SQL題讓你寫代碼√枰剑現(xiàn)場寫代碼不會遇到太難的題目，一般窗口函數(shù)排個序可以搞定算色，再難點也就是求中位數(shù)抬伺、眾數(shù)這些。
（3）遠程面試口述語法灾梦。像蘑菇街峡钓，趣頭條齐鲤，招銀網(wǎng)絡科技等等，是在遠程面試（或者電面）的時候隨便問起SQL常見的語法椒楣。以我的經(jīng)驗來看给郊，電面的考察側重于提問相似函數(shù)的不同點，畢竟讓你口述一段代碼也不現(xiàn)實……
其實不論是哪種考察模式捧灰，基本看完《SQL必知必會》淆九，然后在牛客刷完在線SQL題就能夠解決70%的問題了毛俏。那剩下的30%是什么呢炭庙？
? ——剩下的30%是對語法進行總結，避免陷入因為長時間不寫而忘記的尷尬境地……也避免對某些函數(shù)進行混淆……
那我就直接放上來文字版了煌寇，主要是針對我在面試中被問到的一些常見函數(shù)用法以及混淆點做了簡單總結（敲重點焕蹄，不是所有常見的語法啦，只是我面試中被問到最多的哦）阀溶，有事沒事看兩眼腻脏，就當復習咯。
當然银锻，別偷懶永品，重點還是刷題or實習寫代碼
?▼各種連接方式的區(qū)別？
inner_join：? ?內連接击纬，根據(jù)兩個表共有的列來匹配其中的行鼎姐，強調只有兩個表共有的列值對應的行才能匹配出來。
left join/right join/all join：?（左更振，右炕桨，全）外連接，以left join 為例肯腕，如果指定了需要匹配的列名献宫，無論右表對應行是否包含滿足連接條件的數(shù)據(jù)，左表的數(shù)據(jù)都會提取出來乎芳，則結果會將右表的這些值以空值的形式匹配進來遵蚜。
cross join：? ?交叉連接，結果是笛卡爾積奈惑，就是第一個表符合查詢條件的行數(shù)乘以第二個表符合查詢條件的行數(shù)。
▼索引的作用睡汹？
索引是為了提高數(shù)據(jù)庫查詢數(shù)據(jù)的速度而增加的標志符號（通過創(chuàng)建唯一性索引肴甸，可以保證表中每一行數(shù)據(jù)的唯一性）。索引主要建立在①經(jīng)常搜索的列囚巴；②主鍵所在列原在；③外鍵所在列
索引包括聚集索引與非聚集索引友扰，它們的區(qū)別在于索引記錄的順序與表記錄的順序是否一致。
聚集索引:? ? 可以理解為索引記錄的順序與表記錄的順序一致庶柿，SQL默認在依次遞增的主鍵上建立聚集索引村怪，例如，id為1的數(shù)據(jù)在第一條浮庐，id為2的數(shù)據(jù)在第二條甚负。聚集索引會按照主鍵的順序來排序。（例如审残，用字典找字梭域，對于認識的字可以通過拼音排序對應正文找到頁碼）
非聚集索引:? ? 可以理解數(shù)據(jù)存儲在一個地方，索引指向數(shù)據(jù)存儲的位置搅轿，索引的順序與表中數(shù)據(jù)記錄的順序不一定一致病涨。例如說，建立數(shù)據(jù)表登記學生考試成績璧坟，字段包括姓名既穆，學號與分數(shù)。假定該表按照成績排序雀鹃、學號信息錯亂循衰，可以考慮構建非聚集索引，第一名對應1褐澎，第二名對應2……会钝，想要提取第10個學生的學號，查找索引10指向的數(shù)據(jù)即可工三。（用字典找字迁酸，不認識的字可以采用部首結合筆畫等信息在檢字表中搜索，找到頁碼俭正。比如查"張"字奸鬓，檢字表中"張"的頁碼是60頁，檢字表中"張"的上面是"馳"字掸读，但頁碼卻是100頁串远，"張"的下面是"弩"字，頁面是200頁儿惫。很顯然澡罚，在正文里面這些字并不是真正的分別位于"張"字的上下方，而檢字表中連續(xù)的"馳肾请、張留搔、弩"三字實際上就是他們在非聚集索引中的排序）
（關于聚集索引和非聚集索引的區(qū)別可以百度學習下，我記得好幾家面試都直接問了……）
▼排名函數(shù)與排序函數(shù)铛铁？
? ? ?排序函數(shù)：order by?（默認asc升序隔显，指定desc降序）却妨，例如將表格數(shù)據(jù)按照考試成績從低到高排序。
排名函數(shù)：rank, dense rank, row number?括眠，得到的成績的排序后彪标，根據(jù)成績的高低對學生排名，100分對應第一名掷豺，99分第二名捞烟。它們的區(qū)別在于：
row number:??根據(jù)成績排序生成連續(xù)的序列號，1,2,3,4,5……
rank：和row number 不同萌业，rank 考慮了相同分數(shù)學生的排名問題坷襟。如第一名100分，第2名兩個人并列99分生年，那么98分的同學排名第四婴程。
dense rank:? ??和rank的區(qū)別在于，同樣考慮了分區(qū)內的排名抱婉，但dense rank的輸出結果是連續(xù)的档叔。如第一名100分，第2名兩個人并列99分蒸绩，那么98分的同學排名第三衙四。
▼on?和?where?的區(qū)別？
前提：數(shù)據(jù)庫在連接多張表返回記錄時患亿，都會生成一個中間臨時表传蹈。
在內連接中，使用on或者where沒有區(qū)別步藕。
在外連接里惦界，例如使用left join時：
on是在生成臨時表時使用的條件，不管on的條件是否為真咙冗，都會返回左邊表中的全部記錄沾歪。
where條件是在臨時表生成好后，再對臨時表進行過濾的條件雾消。這時已經(jīng)沒有l(wèi)eft join的含義（必須返回左邊表的記錄）了灾搏，條件不為真的就全部過濾掉。
▼連接多個select立润？
union:連接select狂窑，不允許重復值，而且select的對象要有相同的列以及數(shù)據(jù)類型范删；(例如A表中某字段的數(shù)據(jù)是1,1,2,3,4蕾域，B表中對應的數(shù)據(jù)是（0,0,0,0,0），則提取的數(shù)據(jù)是（1,0到旦；2,0旨巷；3,0；4,0）添忘，也就是說（1,0）這個組合只會出現(xiàn)一次采呐。)
union all:作用同union,但是允許重復值（也就是說，與上面一樣的操作里搁骑，(1,0)這個組合會出現(xiàn)2次）
一般來說如果select 字段大于1個斧吐，用union all比用union速度快，因為union 會將多個結果中重復的數(shù)據(jù)合并仲器，union all則是直接合并
Intersect:??和 union指令類似煤率，intersect也是合并兩個select語句結果的函數(shù)。不同的地方是乏冀， union的處理結果類似于全集?(如果這個值存在于第一個select或者第二個select蝶糯，它就會被選出)，而intersect則比較像取出交集?( 值要同時存在于第一個select和第二個select)辆沦。
minus:先找出第一個 select 語句所產生的結果昼捍，然后看這些結果有沒有在第二個 select語句的結果中。最后會輸出第一個select中沒有肢扯，但是第二個select中有的數(shù)據(jù)
▼主鍵和外鍵妒茬？
主鍵是一張表中能夠確定一條記錄的唯一標志(數(shù)據(jù)庫中的一條記錄中有若干個屬性，若其中某一個屬性組(注意是組)能唯一標識一條記錄蔚晨，該屬性組就可以成為一個主鍵?)乍钻，比如身份證號。
外鍵用于和另一張表進行關聯(lián)铭腕。例如银择，A字段是A表的主鍵，那么出現(xiàn)在B表中的A字段能夠作為B表的外鍵谨履，實現(xiàn)A,B表的連接查詢欢摄。
▼向表中插入數(shù)據(jù)？
insert into tablename?values:???普通插入數(shù)據(jù)模式
insert or ignore into:??如果沒有則插入數(shù)據(jù)笋粟，如果有則忽略
insert or replace into:??如果不存在就插入怀挠，存在就更新
▼刪除表中數(shù)據(jù)？
delete ?:??刪除表中數(shù)據(jù)害捕，可以指定具體數(shù)據(jù)（where）
drop column/ drop table :? ? 刪除列數(shù)據(jù)绿淋，與delete 不同，drop函數(shù)會將數(shù)據(jù)以及表的結構全部刪除尝盼。
truncate:僅刪除數(shù)據(jù)吞滞，且默認刪除所有數(shù)據(jù)。和delete不同，truncate不能用where進行篩選裁赠，但刪除速度比delete快
▼字符串常見操作函數(shù)殿漠？
concat():? ??將多個字符串連接成一個字符串，連接符用“”包起來
concat_ws()佩捞；?將多個字符串連接成一個字符串绞幌，在最開始的位置指定連接符（指定一次即可）
group concat():? ??將group by產生的同一個分組中的值連接起來，返回一個字符串一忱。
like():? ? ?需要與通配符一起使用（'%'代表任意字符出現(xiàn)任意次數(shù)莲蜘；'_'僅能匹配單個字符）
substr():? ? ?用于從字段中提取相應位置的字符。
regexp()?:? ?正則表達式匹配函數(shù)
▼?In/exist的聯(lián)系與區(qū)別
子查詢過程中帘营，In和exist函數(shù)效率比較：
當進行連接的兩個表大小相似票渠，效率差不多；
如果子查詢的內表更大芬迄，則exist的效率更高（exist先查詢外表问顷，然后根據(jù)外表中的每一個記錄，分別執(zhí)行exist語句判斷子查詢的內表是否滿足條件薯鼠，滿足條件就返回ture）择诈。
如果子查詢的內表小，則in的效率高（in在查詢的時候出皇，首先查詢子查詢的表羞芍，然后將內表和外表做一個笛卡爾積 (表中的每一行數(shù)據(jù)都能夠任意組合A表有a行，B表有b行郊艘，最后會輸出a*b行)荷科，然后按照條件進行篩選。所以相對內表比較小的時候纱注，in的速度較快）畏浆。
Exist的原理:?使用exist時，若子查詢能夠找到匹配的記錄狞贱，則返回true刻获，外表能夠提取查詢數(shù)據(jù)；使用 not exist 時瞎嬉，若子查詢找不到匹配記錄蝎毡，則返回true，外表能夠提取查詢數(shù)據(jù)氧枣。
近一年的工作中也攢下了不少的經(jīng)驗沐兵，準備在公眾號慢慢整理數(shù)據(jù)分析方向校招的知識點和準備方式，目前想好的內容主要是：
【1】費米估算問題（已完成）
【2】業(yè)務場景題（已完成）
【3】AB實驗和假設檢驗（已完成）
【4】應屆生-數(shù)據(jù)分析方向自我介紹怎么準備（已完成）
【5】面試常見的SQL語法
【6】不懂算法但害怕面試中問到怎么辦
【7】如何在面試中展示數(shù)據(jù)分析報告或者項目
【8】我的自我剖析文檔有什么內容
………………
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1.精益數(shù)據(jù)分析
2.增長黑客
3.數(shù)據(jù)化管理
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5.growing io出品的互聯(lián)網(wǎng)第一本數(shù)據(jù)分析手冊
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