一、SQL题
1.学生成绩表，把每科最高分前三名统计出来
成绩表Score（student_no,subject_no,score）
-分组排序函数：
函数名() over(partition by 分组列 order by 排序列 desc) 重命名列
- rank() ：并列时下一位空出所占的名次1，2，2，4。
- dense_rank()：并列时下一位不空出所占的名次1，2，2，3。
- row_number()：不需要考虑是否并列，哪怕根据条件查询出来的数值相同也会进行连续排名。
解法1：相关子查询
SELECT *
FROM Score AS s1
WHERE score in(
Select score
From Score As s2
WHERE s2.subject_no = s1.subject_no and rownum<=3
)
order by s1.subject_no,s1.score desc;
解法2：分组排序函数
SELECT *
FROM ( SELECT *,row_number() over(partition by subject_no order by score desc) rank
FROM Score
)
WHERE rank<=3;
2.选出每个人成绩的最高的前两条纪录
成绩表Score（student_no,subject_no,score）
SELECT *
FROM ( SELECT *,rank() over(partition by student_no order by score desc) rank
FROM Score
)
WHERE rank<=2;
3.删除订单表中重复的记录
DELECT FROM Score
WHERE name IN(SELECT name
FROM Score
GROUP BY name
HAVING count(name)>1)
AND ID NOT IN(SELECT MIN(ID)
FROM Score
GROUP BY name
HAVING count(name)>1)
4.查询A表有但是B表没有
解法1：相关子查询
SELECT DISTINCT A.ID
FROM A
WHERE A.ID NOT IN ( SELECT ID
FROM B
)
解法2：左连接
SELECT A.ID
FROM A LEFR JOIN B ON A.ID=B.ID
WHERE B.ID IS NULL
5.找出单科成绩高于该科平均成绩的同学名单（无论该学生有多少科，只要有一科满足即可)
SELECT *
FROM (SELECT *,AVG(score) over(partition by subject_no) flag
From Score
) AS t
WHERE score>t.flag
6.找出单科成绩高于该科平均成绩的同学名单（该学生所有科都必须满足）
SELECT DISTINCT a.name
FROM Score AS a
LEFT JOIN( SELECT *
FROM(SELECT *,AVG(score) over(partition by subject_no) flag
FROM Score
）AS t
WHERE t.flag<=score
) AS b
ON a.name=b.name and a.subject_no = b.subject_no and a.score=b.score and b.score is not NULL;
二、数据库索引
1.索引的作用和优点
- 1.提高数据的查询检索速度
- 2.通过创建唯一性索引可以保证数据库中每一行的唯一性
- 3.加速表和表之间的连接，特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义。
- 4.在使用分组和排序子句进行数据检索时，同样可以显著减少查询中分组和排序的时间。
- 5.通过使用索引，可以在查询的过程中，使用查询优化器，提高系统的性能。
2.索引的缺点
- 1.创建索引和维护索引要耗费时间，这种时间随着数据量的增加而增加。
- 2.索引需要占物理空间，除了数据表占数据空间之外，每一个索引还要占一定的物理空间，如果要建立聚簇索引，那么需要的空间就会更大。
- 3.当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态的维护，这样就降低了数据的维护速度。
3.索引的类型
索引有两个特征，即唯一性索引和复合索引
- 唯一索引：每一列都唯一
- 主键索引：主键唯一，其余列可以相同
- 聚簇索引和非聚簇索引
----表中行的物理顺序与键值的逻辑（索引）顺序相同，升序排列。每个表只有一个聚簇索引。
----与非聚簇索引相比，聚簇索引查询速度更快。在创建任何非聚簇索引之前创建聚簇索引，这是因为聚簇索引改变了表中行的物理顺序，数据行按照一定的顺序排列，并且自动维护这个顺序。
----保证有足够的空间来创建聚簇索引。 - 复合索引
4.索引实现方式
- B+树：一般比较矮胖，ORACLE默认索引是B+树。范围查询只能用这个。
问题：B树和B+树有什么区别？为什么索引不用B树？
答：B+树在非叶子结点不保存数据，只在叶子结点保存。而B树在叶子结点和非叶子结点都会保存。这种结构导致你如果用B树来进行查询，会增加磁盘IO的次数，导致性能不如B+树。
- 散列索引：通过散列函数来定位，根据对应键的散列码来查找的一种索引。二级辅助索引。
- 位图索引：针对多个字段的同时简单查询，只适用于字段值固定并且值种类少的情况。
- HASH索引
a.根据索引的键值计算出响应的hash值，然后根据hash表中的地址来定位数据。
b.其检索效率非常高，索引的检索可以一次定位，不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点，最后才能访问到页节点这样多次的IO访问，所以 Hash索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引
c.只有Memory存储引擎显示支持hash索引
1.优点：检索效率非常高，索引的检索可以一次定位
2.缺点：
- （1）Hash 索引仅仅能满足"=",“IN"和”<=>"查询，不能使用范围查询。
由于 Hash 索引比较的是进行 Hash 运算之后的 Hash 值，所以它只能用于等值的过滤，不能用于基于范围的过滤，因为经过相应的 Hash 算法处理之后的 Hash
值的大小关系，并不能保证和Hash运算前完全一样。 - （2）Hash 索引无法被用来避免数据的排序操作。
由于 Hash 索引中存放的是经过 Hash 计算之后的 Hash 值，而且Hash值的大小关系并不一定和 Hash 运算前的键值完全一样，所以数据库无法利用索引的数据来避免任何排序运算。 - （3）Hash 索引不能利用部分索引键查询。
对于组合索引，Hash 索引在计算 Hash 值的时候是组合索引键合并后再一起计算 Hash 值，而不是单独计算 Hash 值，所以通过组合索引的前面一个或几个索引键进行查询的时候，Hash 索引也无法被利用。 - （4）Hash 索引在任何时候都不能避免表扫描。
Hash 索引是将索引键通过 Hash 运算之后，将 Hash运算结果的 Hash 值和所对应的行指针信息存放于一个 Hash 表中，由于不同索引键存在相同 Hash 值，所以即使取满足某个 Hash 键值的数据的记录条数，也无法从 Hash
索引中直接完成查询，还是要通过访问表中的实际数据进行相应的比较，并得到相应的结果。 - （5）Hash 索引遇到大量Hash值相等的情况后性能并不一定就会比B-Tree索引高。
对于选择性比较低的索引键，如果创建 Hash 索引，那么将会存在大量记录指针信息存于同一个 Hash 值相关联。这样要定位某一条记录时就会非常麻烦，会浪费多次表数据的访问，而造成整体性能低下。
5.索引设置的规则
1）应该创建索引的列
- 经常搜索的列、主键的列、连接的列、根据范围进行搜索的列、需要排序的列上、使用在WHERE子句中的列上。
2）不应该创建索引的列
- 1.在查询中很少使用或者参考的列不应该创建索引。
- 2.只有很少数据值的列也不应该增加索引。
- 3.对于那些定义为text, image和bit数据类型的列不应该增加索引。
- 4.当修改性能远远大于检索性能时，不应该创建索引。
6.索引失效
- 如果条件中有or。注意：要想使用or，又想让索引生效，只能将or条件中的每个列都加上索引。
- 对于多列索引，不是使用的第一部分，则不会使用索引（即不符合最左前缀原则）
- like查询是以%开头
- 如果列类型是字符串，那一定要在条件中将数据使用引号引用起来,否则不使用索引
- 如果mysql估计使用全表扫描要比使用索引快,则不使用索引
7.最左前缀原则
多列索引（联合索引）有最左前缀的原则，即最左优先。
