SQL 面试题（二）

找出baseball表中，name属性中包含“To”字符的元组

属性表示列名称，元组表示一条数据。本题可以用 like 操作符，以及 SQL 的通配符。

like 操作符用于在 WHERE 子句中搜索列中的指定模式。
like 一般搭配通配符使用
not like 可以选取与指定模式不同的其他值

SELECT * FROM baseball WHERE name LIKE 'TO%';
// % 是 SQL 的通配符，用来指代1个或多个字符

常见的通配符有

例如，要找出baseball表中，name属性中以“T”或者“N”或者“J”字符开头的所有元组

select * from baseball
where name like '[TNJ]%';

// 如果不支持字符列的表达法，可以使用or 或者 and关键词
SELECT * FROM baseball
WHERE name LIKE 'N%' or name like 'T%' or name like 'J%';

//  [!charlist] 可以用not like来满足

增加一个列

使用 alter 操作符

alter table test add column Email text;

alter table table_name add column column_name datatype;

更新表中的数据

为 test 表中，Id=1的元组添加 Email值，值为“10177157@qq.com”
使用 update 操作符

UPDATE test SET Emali = '10177157@qq.com' WHERE Id =2;

什么是视图

view 是从真实的基础表 table 里面，根据用户的需要，做成的虚表。

view有以下几个特点：

1. view 中的数据可以来自于多个表；
2. view 的数据会随着真实表格的数据变化而变化；
3. view 生成以后，只能使用select查询，不能用update、delete、insert来修改虚拟表的内容
4. view 不同的view可以针对不同需求的人，展示不同的数据，而不必向他们展示所有的数据，可以保持数据的保密性；
5. view 不能进行修改；
6. view 还可以用来简化查询。如果我们经常使用某些数据，就可以把他们做成一个view，每次直接使用 select * from view_name 就可以了，比每次重新写SQL语句要简单的多；

语法

CREATE VIEW view_name AS
SELECT column_name(s) FROM table_name
WHERE condition; 
// 建立一个视图 view，从真实表 table_name 中选出满足 condition 条件的数据

DROP VIEW view_name;
// 删除视图 view_name

什么是索引

索引是一种特殊的查询表，可以用来更快更搞笑的查询数据。索引类似于图书馆的图书目录，可以方便用户更快的找到想要的数据。

不过，由于索引表会跟着数据的更新而更新，所以，如果数据表经常更新数据或插入、删除数据，则不适合建立索引，不然会导致更新表的数据变慢很多。

另外，索引不适合以下情况：

1. 小的数据表不适合使用索引；
2. 频繁更改数据的数据表；
3. 取值单一的数据表中的列不适合作为索引；
4. 列中包含大数或者Null值，不适合作为索引。

语法

CREATE INDEX index_name
ON table_name;
// 为table_name 建立索引

CREATE INDEX index_name
ON table_name(column_name);
// 为 table_name表中的 column_name列建立索引

CREATE INDEX index_name
ON table_name(column_name1,column_name2,……);
// 聚簇索引，即为多个列建立索引

CREATE UNIQUE INDEX index_name
on table_name (column_name);
// 唯一索引

DROP INDEX index_name;
// 删除索引

SQL中的函数

SQL 拥有很多可用于计数和计算的内建函数。

函数的语法

内建 SQL 函数的语法是：

SELECT function(列) FROM 表

函数基本类型

主要分为两类，

1. 合计函数（Aggregate function），面对一系列的值，返回一个单一的值
2. Scalar函数：面对一个输入值，返回基于输入值的单一值

合计函数 Aggregate function

合计函数常与group by操作符一起使用，用来分组计数
也可以和 order by 一起使用，来对数据进行排序

1. count(column) 求行数
2. avg 求平均
3. sum 求和
4. min 求最小值
5. max 求最大值
6. count(distinct column) 求不同值的个数

例如：选择视图base中的height列，并将数据按照height分组，计算每组的数量num，并将num按照倒序排列

SELECT height,count(*) as num
FROM base
GROUP BY height
ORDER BY num DESC;

Scalar 函数

1. round(column_name, decimals) 将数据舍入为指定小数；
2. Now()，返回当前时间
3. len(column_name)，返回当前字符的长度
4. 其他

Union 操作符

union 操作符可以合并两个或多个select语句，并取不同的值（即会默认去重）。

union all 默认不去重，返回所有的值。

使用union 或 union all时，select语句必须有相同数量的列和数据类型。

union以后，会选择第一个select语句里面的列，作为列名。并将其他select语句里面的值对应插入结果中

例如，我们要将 baseball 表的 name、height 列和 test 表中的 Name、Age 列合并

select name,height from baseball
union
select Name,Age from test;

结果会用 name 和 height 作为列名。

join

引用两个表时，我们可以使用join和on关键词，也可以直接用where来进行匹配

SELECT Persons.LastName, Persons.FirstName, Orders.OrderNo
FROM Persons, Orders
WHERE Persons.Id_P = Orders.Id_P 

与

SELECT Persons.LastName, Persons.FirstName, Orders.OrderNo
FROM Persons
INNER JOIN Orders
ON Persons.Id_P = Orders.Id_P
ORDER BY Persons.LastName

是相同的作用

inner join和join的作用是一样的，在表中至少存在一个匹配时，返回行。如果 “Persons” 中的行在 “Orders” 中没有匹配，就不会列出这些行。

left join

在某些数据库中，left join 也叫做 left out join.

LEFT JOIN 关键字会从左表 (table_name1) 那里返回所有的行，即使在右表 (table_name2) 中没有匹配的行。

tab1

tab2

我们使用left join来连接 tab1和tab2时，（tab1作为左表），会默认输出tab1的所有行，如果对应tab2中没有匹配的值，则没有值的部分用空值或者null表示。如果对应到tab2中有多个匹配值，则把每个值都打印出来。

SELECT tab1.id, tab1.size, tab2.name
FROM tab1
LEFT JOIN tab2
ON tab1.size = tab2.size;

打印结果如下：

如果反过来，把tab2作为左表，则输出结果为

right join

RIGHT JOIN 关键字会右表 (table_name2) 那里返回所有的行，即使在左表 (table_name1) 中没有匹配的行。

与left join的原理类似，不过在sqlite3中，不支持right join和full join，其他数据库可能支持。

FULL JOIN

只要其中某个表存在匹配，FULL JOIN 关键字就会返回行。

语法

SELECT column_name(s)
FROM table_name1
FULL JOIN table_name2 
ON table_name1.column_name=table_name2.column_name

注释：在某些数据库中， FULL JOIN 称为 FULL OUTER JOIN。

从上面的分析我们可以知道，join的作用主要是匹配，通过不同表的列之间的关系进行匹配，而union的作用主要是合并，只需要合并的select语句有相同的列数和相似的数据类型就可以进行合并。

也就是，如果我们需要，查询的时候，可以把name和Email合并到同一个列中。

where 和 on 、having的差别

首先，where 和 on 和 having 都是可以加条件的子句。

where 和 on 差别

如下表

where 和 having 的差别

在 SQL 中增加 HAVING 子句原因是，WHERE 关键字无法与合计函数一起使用。

1. 如果要对 合计函数进行过滤，那就要使用 having。
2. 一般来说，having要和合计函数（例如：count、sum、avg、min、max）一起使用，group by 一起使用。
3. 一般是on 最先生效，再是 where进行条件过滤，最后才是计算合计函数，再用having对合计函数筛选。

举例

用 left join 来检验 on 和 where 的差别。
left join 会返回左表所有的行，不论右表能不能匹配条件，如果右表有多个匹配值。

用on的话，是先把不符合条件的记录过滤后才进行统计；
用where的话，系统首先根据各个表之间的联接条件，把多个表合成一个临时表后，再由where进行过滤；

故，对于上述的 tab1 和 tab2，
如果使用on进行过滤：

select *
from tab1
left join tab2
on tab1.size = tab2.size
and tab2.name = 'aaa';

这里会先按照 tab1.size = tab2.size 和 条件 tab2.name = ‘aaa’进行过滤，再将左右表进行连接，故打印结果如下：

如果使用where进行过滤

select *
from tab1
left join tab2
on tab1.size = tab2.size
where tab2.name = 'aaa';

这里会先按照 tab1.size = tab2.size 将左右表进行连接，再使用where进行条件过滤，故打印结果如下：

总结

on、where、having 都可以进行过滤，作用的顺序不一样。
on是先过滤再连接；where是先连接，在过滤
having可以和where一起使用，先用where进行条件过滤，再用having进行合计函数过滤。