今天给大家带来一份大厂SQL面试覆盖：基础语法 → 复杂查询 → 性能优化 → 架构设计，大家需深入理解执行原理并熟悉实际业务场景的解决方案。
1. 基础查询与过滤
题目：查询 employees 表中所有薪资（salary）大于 10000 且部门编号（dept_id）为 5 的员工姓名（name）和入职日期（hire_date）。
SELECT name, hire_date
FROM employees
WHERE salary > 10000 AND dept_id = 5;
2. 聚合函数与分组
题目：统计每个部门（dept_id）的平均薪资，并仅显示平均薪资高于 15000 的部门。
SELECT dept_id, AVG(salary) AS avg_salary
FROM employees
GROUP BY dept_id
HAVING AVG(salary) > 15000;
3. 多表连接（JOIN）
题目：查询员工姓名（name）及其所属部门名称（dept_name），表结构为 employees（id, name, dept_id）和 departments（id, dept_name）。
SELECT e.name, d.dept_name
FROM employees e
JOIN departments d ON e.dept_id = d.id;
4. 子查询与 EXISTS
题目：查询没有订单的客户（customers 表的 id 不在 orders 表的 customer_id 中）。
SELECT c.id, c.name
FROM customers c
WHERE NOT EXISTS (
SELECT 1 FROM orders o WHERE o.customer_id = c.id
);
5. 窗口函数
题目：查询每个部门薪资排名前 3 的员工姓名和薪资。
WITH ranked_employees AS (
SELECT
name, salary, dept_id,
RANK() OVER (PARTITION BY dept_id ORDER BY salary DESC) AS rank
FROM employees
)
SELECT name, salary, dept_id
FROM ranked_employees
WHERE rank <= 3;
6. 递归查询（CTE）
题目：查询树形结构表 categories（id, name, parent_id）中 ID=5 的所有子节点。
WITH RECURSIVE sub_categories AS (
SELECT id, name, parent_id
FROM categories
WHERE id = 5
UNION ALL
SELECT c.id, c.name, c.parent_id
FROM categories c
JOIN sub_categories sc ON c.parent_id = sc.id
)
SELECT * FROM sub_categories;
7. 索引优化
题目：在 orders 表中，如何为 customer_id 和 order_date 设计联合索引以优化查询 WHERE customer_id = 100 AND order_date > '2024-02-10'？
答案：
CREATE INDEX idx_customer_order_date ON orders (customer_id, order_date);
原理：联合索引按最左前缀匹配原则，优先按 customer_id 过滤，再按 order_date 范围查询。
8. 事务与隔离级别
题目：解释“不可重复读”（Non-Repeatable Read）和“幻读”（Phantom Read）的区别。
答案：
不可重复读：同一事务中两次读取同一行数据，结果不同（由其他事务的 UPDATE 或 DELETE 导致）。
幻读：同一事务中两次查询同一范围的数据，结果行数不同（由其他事务的 INSERT 导致）。
9. 执行计划分析
题目：以下查询的执行计划中出现了 Full Table Scan，如何优化？
SELECT * FROM products WHERE category = 'Electronics' AND price > 1000;
答案：
添加联合索引 (category, price)：
CREATE INDEX idx_category_price ON products (category, price);
10. 复杂场景设计
题目：设计一个数据库表结构，支持用户每日签到（可重复签到但仅第一次有效），并统计某用户最近 30 天的签到次数。
答案：
CREATE TABLE user_checkins (
user_id INT,
checkin_date DATE,
PRIMARY KEY (user_id, checkin_date) -- 唯一约束避免重复
);
-- 统计最近30天签到次数
SELECT COUNT(*)
FROM user_checkins
WHERE user_id = 100
AND checkin_date >= CURRENT_DATE - INTERVAL '30 days';
11. 死锁分析与解决
题目：两个事务分别执行以下操作，如何发生死锁？
事务1：UPDATE accounts SET balance = balance - 100 WHERE id = 1; UPDATE accounts SET balance = balance + 100 WHERE id = 2;
事务2：UPDATE accounts SET balance = balance - 200 WHERE id = 2; UPDATE accounts SET balance = balance + 200 WHERE id = 1;
答案：
事务1锁定id=1后等待id=2，事务2锁定id=2后等待id=1，形成循环等待。
解决方案：按固定顺序更新（如先更新id小的账户）。
12. 时间窗口统计
题目：统计每小时内订单量最多的前3个小时（表 orders 含字段 order_time）。
WITH hourly_orders AS (
SELECT
EXTRACT(HOUR FROM order_time) AS hour,
COUNT(*) AS order_count
FROM orders
GROUP BY EXTRACT(HOUR FROM order_time)
)
SELECT hour, order_count
FROM hourly_orders
ORDER BY order_count DESC
LIMIT 3;
13. 数据去重
题目：删除 logs 表中重复记录（保留id最小的一条）。
DELETE FROM logs
WHERE id NOT IN (
SELECT MIN(id)
FROM logs
GROUP BY user_id, log_time, content
);
14. 分页查询优化
题目：优化大表的分页查询 SELECT * FROM users ORDER BY id LIMIT 1000000, 10;。
答案：
使用覆盖索引 + 游标分页：
SELECT * FROM users
WHERE id > 1000000
ORDER BY id
LIMIT 10;
15. 分区表设计
题目：如何按时间范围对 sales 表进行分区以优化查询性能？
答案：
-- 按月分区（以 PostgreSQL 为例）
CREATE TABLE sales (
sale_id SERIAL,
sale_date DATE,
amount NUMERIC
) PARTITION BY RANGE (sale_date);
CREATE TABLE sales_2023_01 PARTITION OF sales
FOR VALUES FROM ('2024-01-10') TO ('2024-02-10');
16. JSON 数据处理
题目：从 products 表的 attributes（JSON 字段）中提取颜色（color）和尺寸（size）。
-- 以 MySQL 为例
SELECT
attributes->>'$.color' AS color,
attributes->>'$.size' AS size
FROM products;
17. 高级窗口函数
题目：计算每个员工薪资与所在部门平均薪资的差值。
SELECT
name,
salary,
salary - AVG(salary) OVER (PARTITION BY dept_id) AS diff_from_avg
FROM employees;
18. 动态SQL与存储过程
题目：编写存储过程，根据输入的城市名动态查询 customers 表。
-- 以 PostgreSQL 为例
CREATE OR REPLACE PROCEDURE get_customers_by_city(city_name TEXT)
LANGUAGE plpgsql
AS $$
BEGIN
EXECUTE 'SELECT * FROM customers WHERE city = $1' USING city_name;
END;
$$;
19. 分布式ID生成方案
题目：在分布式系统中，如何设计全局唯一的订单ID？
答案：
雪花算法（Snowflake）：时间戳 + 机器ID + 序列号。
UUID：随机生成，但存储效率低。
数据库分段分配：中央数据库分配ID范围给各节点。
20. 数据一致性保障
题目：如何实现“扣减库存时防止超卖”？
答案：
-- 事务内原子操作（以 MySQL 为例）
START TRANSACTION;
SELECT stock FROM products WHERE id = 100 FOR UPDATE;
UPDATE products SET stock = stock - 1 WHERE id = 100 AND stock > 0;
COMMIT;