Gedanken und Lösungen zu einer MySQL-Query-Interviewfrage
Upy (kann übersprungen werden)
Vor ein paar Tagen, während des Interviews, stieß ich beim schriftlichen Test auf diese Frage, nachdem ich die Frage mehrmals gelesen hatte, war ich immer noch verwirrt „Innerhalb eines Zeitraums muss die Summe der Punkte für jeden Tag in diesen N Tagen größer als M sein.“ Das war so verwirrend, dass ich es am Ende nicht richtig geschrieben habe.
Ich habe heute über diese Frage nachgedacht, die Antwort geschrieben und die SQL-Anweisung überprüft.
Empfohlen: „MySQL-Video-Tutorial“, „MySQL-Interviewfragen2020“
Fragen
Ein bestimmtes Spiel verwendet eine MySQL-Datenbank. Die Benutzer-Score-Historie stellt die Benutzer-ID dar, und das Datum stellt das Datum dar. Jeder Benutzer generiert mehrere Datensätze.
Die Datenstruktur und Datenzeilen sind wie folgt:
Jetzt benötigen wir eine Liste von Benutzern in der 31 Tage im März 2017. An 16 Tagen beträgt die Gesamtpunktzahl jeden Tag mehr als 40 Punkte. Wird mit einer SQL-Anweisung ausgedrückt.
Dinge
Anforderungen neu ordnen und die wichtigsten Punkte zeichnen.
Jetzt benötigen wir eine Liste von Benutzern, die an mindestens 16 der 31 Tage im März 2017 einen Tageswert von mehr als 40 Punkten haben. Wird mit einer SQL-Anweisung ausgedrückt.
Benutzerliste
stellt eine eindeutige UID-Liste dar, die mit DISTINCT uid oder GROUP BY uid implementiert werden kann.
In den 31 Tagen im März 2017
Verwenden Sie die Where-Anweisung, um den Zeitbereich einzuschränken.
Es müssen mindestens 16 Tage vorhanden sein
Es ist notwendig, die Tage zu aggregieren und zur Beurteilung die Aggregationsfunktion COUNT(*) > zu verwenden.
Die Summe der Tagespunktzahlen (pro Person) ist größer als 40
Es ist notwendig, die Tagespunktzahlen zu aggregieren und die Aggregatfunktion zu verwenden, um SUM(Punktzahl) zu beurteilen. > 40 .
Hier gibt es zwei Aggregatfunktionen, die jedoch für unterschiedliche Dimensionen (Tage und Punkte pro Tag) gelten. Daher müssen Sie Unterabfragen verwenden, um die beiden Aggregationen jeweils in der inneren und äußeren SQL-Anweisung zu platzieren.
Nach dem Prinzip „von innen nach außen“ aggregieren wir zunächst die Tageswerte, also die Tage.
-- 在2017年3月份的31天中 select * from scores where `date` >= '2017-03-01' and `date` <= '2017-03-31'; -- (每人)每天得分总和大于40 -- 使用 group by uid,date 实现对分数进行聚合,使用 having sum() 过滤结果 select uid,date from scores where `date` >= '2017-03-01' and `date` <= '2017-03-31' group by uid, `date` having sum(score) > 40; -- 至少要有16天 -- 以上条结果为基础,在对 group by uid 实现对天进行聚合,使用 having count() 过滤结果 select uid from ( select uid,date from scores where `date` >= '2017-03-01' and `date` <= '2017-03-31' group by uid, `date` having sum(score) > 40 ) group by uid having count(*) > 15;
Antwort
SELECT uid FROM ( SELECT uid,date FROM WHERE `date` >= '2017-03-01' AND `date` <= '2017-03-31' GROUP BY uid,`date` HAVING SUM(score) > 40 ) WHERE GROUP BY uid HAVING count(*) > 15;
Verifizierung
-- 结构 CREATE TABLE `scores` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `uid` int(11) DEFAULT NULL, `score` int(11) DEFAULT NULL, `date` date DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; -- 数据 INSERT INTO `scores` VALUES ('1', '1', '1', '2018-04-03'); INSERT INTO `scores` VALUES ('2', '1', '2', '2018-04-03'); INSERT INTO `scores` VALUES ('3', '1', '1', '2018-04-04'); INSERT INTO `scores` VALUES ('11', '1', '4', '2018-04-04'); INSERT INTO `scores` VALUES ('12', '1', '3', '2018-04-06'); INSERT INTO `scores` VALUES ('4', '1', '3', '2018-04-07'); INSERT INTO `scores` VALUES ('5', '2', '2', '2018-04-04'); INSERT INTO `scores` VALUES ('6', '2', '4', '2018-04-04'); INSERT INTO `scores` VALUES ('7', '2', '1', '2018-04-03'); INSERT INTO `scores` VALUES ('8', '3', '3', '2018-04-06'); INSERT INTO `scores` VALUES ('9', '3', '1', '2018-04-05'); INSERT INTO `scores` VALUES ('10', '3', '2', '2018-04-04'); -- 因为数据录入量有限,我们将结果改为修改改为: -- 获取一个用户列表,时间范围是4号到6号,至少要有2天,每天分数总和大于2。 -- 查询 -- 非最精简语句,包含调试语句,可分段运行查看各个语句部分的效果。 SELECT uid FROM ( SELECT uid, `date`, sum(score) AS total_score FROM scores WHERE `date` > '2018-04-03' AND `date` < '2018-04-07' GROUP BY uid, `date` HAVING total_score > 2 ORDER BY uid, date ) AS a GROUP BY uid HAVING count(*) > 1; -- 答案是: uid : 1
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MySQL Performance und Wartbarkeit stehen vor Herausforderungen mit großen Tabellen, und es ist notwendig, von der Strukturdesign, der Indexoptimierung, der Tabellen-Untertisch-Strategie usw. zu beginnen. 1. Ausgestaltet Primärschlüssel und -indizes: Es wird empfohlen, Selbstverlustzahlen als Primärschlüssel zu verwenden, um Seitenspaltungen zu reduzieren. Verwenden Sie Overlay -Indizes, um die Effizienz der Abfrage zu verbessern. Analysieren Sie regelmäßig langsame Abfrageprotokolle und löschen Sie ungültige Indizes. 2. Rationaler Nutzung von Partitionstabellen: Partition nach Zeitbereich und anderen Strategien zur Verbesserung der Abfrage- und Wartungseffizienz, aber der Aufteilung und dem Abschneiden von Problemen sollte die Aufmerksamkeit geschenkt werden. 3.. Überlegen Sie, wie Sie Lesen und Schreiben von Trennung und Bibliothekstrennung erwägen: Lesen und Schreiben von Trennung lindern den Druck auf die Hauptbibliothek. Die Bibliothekstrennung und die Tabellentrennung eignen sich für Szenarien mit einer großen Datenmenge. Es wird empfohlen, Middleware zu verwenden und Transaktions- und Cross-Store-Abfrageprobleme zu bewerten. Frühe Planung und kontinuierliche Optimierung sind der Schlüssel.

Die MySQL -Replikationsfilterung kann in der Hauptbibliothek oder der Slave -Bibliothek konfiguriert werden. Die Hauptbibliothek steuert die Binlog-Erzeugung über Binlog-DO-DB oder Binlog-IGNORE-DB, das zum Reduzieren des Protokollvolumens geeignet ist. Die Datenanwendung wird durch Replikat-DO-DB, Replicate-Ignore-DB, Replicate-Do-Tisch, Replikat-Ignore-Tisch und Wildcard-Regeln Replicate-Wild-Do-Table und Replicate-Wild-Ignore-Tisch gesteuert. Es ist flexibler und förderlicher für die Datenwiederherstellung. Bei der Konfiguration müssen Sie auf die Reihenfolge der Regeln, das Verhalten des Cross-Store-Anweisungen achten,

ToimProvemysqlPerformanceForCmSlatforms -ähnlichem WordPress, firstImplementAcachingLayeruSuSlinslikedisorMemcached, EnableMysqlQueryCaching (ifappletable), andusepageCachingPluginStoServestaticFiles

Überprüfen Sie, ob der MySQL -Dienst ausgeführt wird. Verwenden Sie SudosystemctlstatUSmysql, um zu bestätigen und zu starten. 2. Stellen Sie sicher, dass die Bindungsadresse auf 0,0,0,0 eingestellt ist, um Remote-Verbindungen zu ermöglichen und den Dienst neu zu starten. 3. Überprüfen Sie, ob der 3306 -Port geöffnet ist, und konfigurieren Sie die Firewall -Regeln, um den Port zuzulassen. 4. Für den Fehler "AccessDenied" müssen Sie den Benutzernamen, den Kennwort und den Hostnamen überprüfen und sich dann bei MySQL anmelden und die Tabelle mySQL.User abfragen, um die Berechtigungen zu bestätigen. Erstellen oder aktualisieren Sie den Benutzer bei Bedarf und autorisieren Sie ihn, z. B. "Your_User"@'%". 5. Wenn die Authentifizierung aufgrund von caching_sha2_password verloren geht

DeleterEmovesspezifikorallrows, KeepStablestructure, erlaubtRollbackAndtriggers und doesnotresetauto-Inkremente; 2.Truncatequicklyremovesallrows, ResetsAuto-Increment, kann nicht berberollt, die Mostcasen, die Notfiriggers und Keepstructure;

MySQL unterstützt die Einschränkungen der Domänenintegrität, die aus Version 8.0.16 wirksam sind. 1. Hinzufügen von Einschränkungen beim Erstellen einer Tabelle: Verwenden Sie CreateTable, um die Kontrollbedingungen wie das Alter ≥ 18, Gehalt> 0, Grenzwerte der Abteilung zu definieren. 2. Ändern Sie die Tabelle, um Einschränkungen hinzuzufügen: Verwenden Sie AlterTableLeaddConstraint, um die Feldwerte zu begrenzen, z. B. nicht leer; 3.. Verwenden Sie komplexe Bedingungen: Unterstützen Sie die Multi-Säulen-Logik und -ausdrücke, z. B. Enddatum ≥ Start-Datum und Abschlussstatus müssen ein Enddatum haben. 4. Einschränkungen löschen: Verwenden Sie die zum Löschen von Namen angeben Sie den Namen angeben. 5. Anmerkungen: MySQL8.0.16, InnoDB oder MyiSam müssen zitiert werden

Zu den Kernmethoden zur Realisierung von MySQL -Datenblut -Bindungsverfolgung gehören: 1. Binlog, um die Datenänderungsquelle aufzuzeichnen, Binlog zu aktivieren und zu analysieren und spezifische Geschäftsaktionen in Kombination mit dem Kontext der Anwendungsschicht zu verfolgen. 2. Injize Blood Bindes -Tags in den ETL -Prozess und zeichnen Sie die Zuordnungsbeziehung zwischen der Quelle und dem Ziel auf, wenn Sie das Tool synchronisieren. 3. Fügen Sie den Daten Kommentare und Metadaten -Tags hinzu, erklären Sie die Feldquelle beim Erstellen der Tabelle und stellen Sie eine Verbindung zum Metadatenverwaltungssystem her, um eine visuelle Karte zu bilden. 4. Achten Sie auf die Hauptkonsistenz der Primärschlüssel, vermeiden Sie eine übermäßige Abhängigkeit von SQL -Analyse, Änderungen des Versionskontrolldatenmodells und prüfen Sie regelmäßig die Daten von Blutbindungen, um eine genaue und zuverlässige Verfolgung von Blutkindern zu gewährleisten.
