mysql数据库优化面试
❶ “春招系列”Mysql面试核心25问（附答案）
篇幅所限本文只写了MySQL25题，像其他的Redis，SSM框架，算法，计网等技术栈的面试题后面会持续更新，个人樱裤整理的1000余道面试八股文会放在文末给大家白嫖，最近有面试需要刷题的同学可以直接翻到文末领取。
如果表使用自增主键，那么每次插入新的记录，记录就会顺序添加到当前索引节点的后续位置，当一页写满，就会自动开辟一个新的页。如果使用非自增主键（如果身份证号或学号等），由于每次插入主键的值近似于随机，因此每次新纪录都要被插到现有索引页得中间某个位置， 频繁的移动、分页操作造成了大量的碎片，得到了不够紧凑的索引结构，后续不得不通过OPTIMIZE TABLE（optimize table）来重建表并优化填充页面。
Server层按顺序执行sql的步骤为：
简单概括：
可以分为服务层和存储引擎层两部分，其中：
服务层包括连接器、查询缓存、分析器、优化器、执行器等 ，涵盖MySQL的大多数核心服务功能，以及所有的内置函数（如日期、时间、数学和加密函数等），所有跨存储引擎的功能都在这一层实现，比如存储过程、触发器、视图等。
存储引擎层负责数据的存储和提取 。其架构模式是插件式的，支持InnoDB、MyISAM、Memory等多个存储引擎。现在最常用的存储引擎是InnoDB，它从MySQL 5.5.5版本开始成为了默认的存储引擎。
Drop、Delete、Truncate都表示删除，但是三者有一些差别：
Delete 用来删除表的全部或者一部分数据行，执行Delete之后，用户需要提交(commmit)或者回滚(rollback)来执行删除或者撤销删除，会触发这个表上所有的delete触发器。
Truncate 删除表中的所有数据，这个操作不能回滚，也不会触发这个表上的触发器，TRUNCATE比Delete更快，占用的空间更小。
Drop 命令从数据库中删除表，所有的数据行，索引和权限也会被删除，所有的DML触发器也不会被触发，这个命令也不能回滚。
因此，在不再需要一张表的时候，用Drop；在想删除部分数据行时候，用Delete；在保留表而删除所有数据的时候用Truncate。
隔离级别脏读不可重复读幻影读 READ-UNCOMMITTED 未提交读 READ-COMMITTED 提交读 REPEATABLE-READ 重复读 SERIALIZABLE 可串行化读
MySQL InnoDB 存储引擎的默认支持的隔离级别是 REPEATABLE-READ （可重读）
这里需要注意的是 ：与 SQL 标准不同的地方在于InnoDB 存储引擎在 REPEATABLE-READ（可重读）事务隔离级别 下使用的是 Next-Key Lock 锁 算法，因此可以避免幻读的产生，这与其他数据库系统(如 SQL Server)是不同的。所以 说InnoDB 存储引擎的默认支持的隔离级别是 REPEATABLE-READ（可重读） 已经可以完全保证事务的隔离性要 求，即达到了 SQL标准的SERIALIZABLE(可串行化)隔离级别。
因为隔离级别越低，事务请求的锁越少，所以大部分数据库系统的隔离级别都是READ-COMMITTED(读取提交内 容):，但是你要知道的是InnoDB 存储引擎默认使用 REPEATABLE-READ（可重读）并不会有任何性能损失 。
InnoDB 存储引擎在分布式事务 的情况下一般会用到SERIALIZABLE(可串行化)隔离级别。
主要原因：B+树只要遍历叶子节点就可以实现整棵树的遍历，而且在数据库中基于范围的查询是非常频繁的，而B树只能中序遍历脊空简所有节点，效率太低。
文件与数据库都是需要较大的存储，也就是说，它们都不可能全部存储在内存中，故需要存储到磁盘上。而所谓索引，则为了数据的快速定位与查找，那么索引的结构组织要尽亏帆量减少查找过程中磁盘I/O的存取次数，因此B+树相比B树更为合适。数据库系统巧妙利用了局部性原理与磁盘预读原理，将一个节点的大小设为等于一个页，这样每个节点只需要一次I/O就可以完全载入，而红黑树这种结构，高度明显要深的多，并且由于逻辑上很近的节点(父子)物理上可能很远，无法利用局部性。
最重要的是，B+树还有一个最大的好处：方便扫库。
B树必须用中序遍历的方法按序扫库，而B+树直接从叶子结点挨个扫一遍就完了，B+树支持range-query非常方便，而B树不支持，这是数据库选用B+树的最主要原因。
B+树查找效率更加稳定，B树有可能在中间节点找到数据，稳定性不够。
B+tree的磁盘读写代价更低：B+tree的内部结点并没有指向关键字具体信息的指针(红色部分)，因此其内部结点相对B 树更小。如果把所有同一内部结点的关键字存放在同一块盘中，那么盘块所能容纳的关键字数量也越多。一次性读入内存中的需要查找的关键字也就越多，相对来说IO读写次数也就降低了；
B+tree的查询效率更加稳定：由于内部结点并不是最终指向文件内容的结点，而只是叶子结点中关键字的索引，所以，任何关键字的查找必须走一条从根结点到叶子结点的路。所有关键字查询的路径长度相同，导致每一个数据的查询效率相当；
视图是一种虚拟的表，通常是有一个表或者多个表的行或列的子集，具有和物理表相同的功能 游标是对查询出来的结果集作为一个单元来有效的处理。一般不使用游标，但是需要逐条处理数据的时候，游标显得十分重要。
而在 MySQL 中，恢复机制是通过回滚日志（undo log）实现的，所有事务进行的修改都会先记录到这个回滚日志中，然后在对数据库中的对应行进行写入。当事务已经被提交之后，就无法再次回滚了。
回滚日志作用：1)能够在发生错误或者用户执行 ROLLBACK 时提供回滚相关的信息 2) 在整个系统发生崩溃、数据库进程直接被杀死后，当用户再次启动数据库进程时，还能够立刻通过查询回滚日志将之前未完成的事务进行回滚，这也就需要回滚日志必须先于数据持久化到磁盘上，是我们需要先写日志后写数据库的主要原因。
InnoDB
MyISAM
总结
数据库并发会带来脏读、幻读、丢弃更改、不可重复读这四个常见问题，其中：
脏读 ：在第一个修改事务和读取事务进行的时候，读取事务读到的数据为100，这是修改之后的数据，但是之后该事务满足一致性等特性而做了回滚操作，那么读取事务得到的结果就是脏数据了。
幻读 ：一般是T1在某个范围内进行修改操作（增加或者删除），而T2读取该范围导致读到的数据是修改之间的了，强调范围。
丢弃修改 ：两个写事务T1 T2同时对A=0进行递增操作，结果T2覆盖T1，导致最终结果是1 而不是2，事务被覆盖
不可重复读 ：T2 读取一个数据，然后T1 对该数据做了修改。如果 T2 再次读取这个数据，此时读取的结果和第一次读取的结果不同。
第一个事务首先读取var变量为50，接着准备更新为100的时，并未提交，第二个事务已经读取var为100，此时第一个事务做了回滚。最终第二个事务读取的var和数据库的var不一样。
T1 读取某个范围的数据，T2 在这个范围内插入新的数据，T1 再次读取这个范围的数据，此时读取的结果和和第一次读取的结果不同。
T1 和 T2 两个事务都对一个数据进行修改，T1 先修改，T2 随后修改，T2 的修改覆盖了 T1 的修改。例如：事务1读取某表中的数据A=50，事务2也读取A=50，事务1修改A=A+50，事务2也修改A=A+50，最终结果A=100，事务1的修改被丢失。
T2 读取一个数据，T1 对该数据做了修改。如果 T2 再次读取这个数据，此时读取的结果和第一次读取的结果不同。
悲观锁，先获取锁，再进行业务操作，一般就是利用类似 SELECT … FOR UPDATE 这样的语句，对数据加锁，避免其他事务意外修改数据。当数据库执行SELECT … FOR UPDATE时会获取被select中的数据行的行锁，select for update获取的行锁会在当前事务结束时自动释放，因此必须在事务中使用。
乐观锁，先进行业务操作，只在最后实际更新数据时进行检查数据是否被更新过。java 并发包中的 AtomicFieldUpdater 类似，也是利用 CAS 机制，并不会对数据加锁，而是通过对比数据的时间戳或者版本号，来实现乐观锁需要的版本判断。
分库与分表的目的在于，减小数据库的单库单表负担，提高查询性能，缩短查询时间。
通过分表 ，可以减少数据库的单表负担，将压力分散到不同的表上，同时因为不同的表上的数据量少了，起到提高查询性能，缩短查询时间的作用，此外，可以很大的缓解表锁的问题。分表策略可以归纳为垂直拆分和水平拆分:
水平分表 ：取模分表就属于随机分表，而时间维度分表则属于连续分表。如何设计好垂直拆分，我的建议：将不常用的字段单独拆分到另外一张扩展表. 将大文本的字段单独拆分到另外一张扩展表, 将不经常修改的字段放在同一张表中，将经常改变的字段放在另一张表中。对于海量用户场景，可以考虑取模分表，数据相对比较均匀，不容易出现热点和并发访问的瓶颈。
库内分表 ，仅仅是解决了单表数据过大的问题，但并没有把单表的数据分散到不同的物理机上，因此并不能减轻 MySQL 服务器的压力，仍然存在同一个物理机上的资源竞争和瓶颈，包括 CPU、内存、磁盘 IO、网络带宽等。
分库与分表带来的分布式困境与应对之策 数据迁移与扩容问题----一般做法是通过程序先读出数据，然后按照指定的分表策略再将数据写入到各个分表中。分页与排序问题----需要在不同的分表中将数据进行排序并返回，并将不同分表返回的结果集进行汇总和再次排序，最后再返回给用户。
不可重复读的重点是修改，幻读的重点在于新增或者删除。
视图是虚拟的表，与包含数据的表不一样，视图只包含使用时动态检索数据的查询；不包含任何列或数据。使用视图可以简化复杂的 sql 操作，隐藏具体的细节，保护数据；视图创建后，可以使用与表相同的方式利用它们。
视图不能被索引，也不能有关联的触发器或默认值，如果视图本身内有order by 则对视图再次order by将被覆盖。
创建视图：create view xxx as xxxx
对于某些视图比如未使用联结子查询分组聚集函数Distinct Union等，是可以对其更新的，对视图的更新将对基表进行更新；但是视图主要用于简化检索，保护数据，并不用于更新，而且大部分视图都不可以更新。
B+tree的磁盘读写代价更低，B+tree的查询效率更加稳定 数据库索引采用B+树而不是B树的主要原因：B+树只要遍历叶子节点就可以实现整棵树的遍历，而且在数据库中基于范围的查询是非常频繁的，而B树只能中序遍历所有节点，效率太低。
B+树的特点
在最频繁使用的、用以缩小查询范围的字段,需要排序的字段上建立索引。不宜：1）对于查询中很少涉及的列或者重复值比较多的列 2）对于一些特殊的数据类型，不宜建立索引，比如文本字段（text）等。
如果一个索引包含（或者说覆盖）所有需要查询的字段的值，我们就称 之为“覆盖索引”。
我们知道在InnoDB存储引 擎中，如果不是主键索引，叶子节点存储的是主键+列值。最终还是要“回表”，也就是要通过主键再查找一次,这样就 会比较慢。覆盖索引就是把要查询出的列和索引是对应的，不做回表操作！
举例 ：
学号姓名性别年龄系别专业 20020612李辉男20计算机软件开发 20060613张明男18计算机软件开发 20060614王小玉女19物理力学 20060615李淑华女17生物动物学 20060616赵静男21化学食品化学 20060617赵静女20生物植物学
主键为候选键的子集，候选键为超键的子集，而外键的确定是相对于主键的。
❷ 面试中常问：mysql数据库做哪些优化也提高mysql性能
在键租谨开始演示之前，我们先介绍下两个概念。
概念一，数据的可选择性基数，也就是常说的cardinality值。
查询优化器在生成各种执行计划之前，得先从统计信息中取得相关数据，这样才能估算每步操作所涉及到的记录数，而这个相关数据就是cardinality。简单来说，就是每个值在每个字段中的唯一值分布状态。
比如表t1有100行记录，其中一列为f1。f1中唯一值的个数可以是100个，也可以是1个，当然也可以是1到100之间的任何一个数字。这里唯一值越的多少，就是这个列的可选择基数。
那看到这里我们就明白了，为什么要在基数高的字段上建立索引，而基数低的的字段建立索引反而没有全表扫描来的快。当然这个只是一方面，至于更深入的探讨就不在我这篇探讨的范围了。
概念二，关于HINT的使用。
这里我来说下HINT是什么，在什么时候用。
HINT简单来说就是在某些特定的场景下人工协助MySQL优化器的工作，使她生成最优的执行计划。一般来说，优化器的执行计划都是最优化的，不过在某些特定场景下，执行计划可能不是最优化。
比如：表t1经过大稿基量的频繁更新操作，（UPDATE,DELETE,INSERT），cardinality已经很不准确了，这时候刚好执行了一条SQL，那么有可能这条SQL的执行计划就不是最优的。为什么说有可能呢？
来看下具体演示
譬如，以下两条SQL，
A：
- select * from t1 where f1 = 20;
B：
- select * from t1 where f1 = 30;
- mysql> desc t1;+------------+--------------+------+-----+---------+----------------+| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |+------------+--------------+------+-----+---------+----------------+| id | int(11) | NO | PRI | NULL | auto_increment || rank1 | int(11) | YES | MUL | NULL | || rank2 | int(11) | YES | MUL | NULL | || log_time | datetime | YES | MUL | NULL | || prefix_uid | varchar(100) | YES | | NULL | || desc1 | text | YES | | NULL | || rank3 | int(11) | YES | MUL | NULL | 型启 |+------------+--------------+------+-----+---------+----------------+7 rows in set (0.00 sec)
- mysql> select count(*) from t1;+----------+| count(*) |+----------+| 32768 |+----------+1 row in set (0.01 sec)
SQL C：
- select * from t1 where rank1 = 1 or rank2 = 2 or rank3 = 2;
SQL D：
- select * from t1 where rank1 =100 and rank2 =100 and rank3 =100;
- mysql> explain format=json select * from t1 where rank1 =1 or rank2 = 2 or rank3 = 2G*************************** 1. row ***************************EXPLAIN: { "query_block": { "select_id": 1, "cost_info": { "query_cost": "3243.65" }, "table": { "table_name": "t1", "access_type": "ALL", "possible_keys": [ "idx_rank1", "idx_rank2", "idx_rank3" ], "rows_examined_per_scan": 32034, "rows_proced_per_join": 115, "filtered": "0.36", "cost_info": { "read_cost": "3232.07", "eval_cost": "11.58", "prefix_cost": "3243.65", "data_read_per_join": "49K" }, "used_columns": [ "id", "rank1", "rank2", "log_time", "prefix_uid", "desc1", "rank3" ], "attached_condition": "((`ytt`.`t1`.`rank1` = 1) or (`ytt`.`t1`.`rank2` = 2) or (`ytt`.`t1`.`rank3` = 2))" } }}1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
- mysql> explain format=json select /*+ index_merge(t1) */ * from t1 where rank1 =1 or rank2 = 2 or rank3 = 2G*************************** 1. row ***************************EXPLAIN: { "query_block": { "select_id": 1, "cost_info": { "query_cost": "441.09" }, "table": { "table_name": "t1", "access_type": "index_merge", "possible_keys": [ "idx_rank1", "idx_rank2", "idx_rank3" ], "key": "union(idx_rank1,idx_rank2,idx_rank3)", "key_length": "5,5,5", "rows_examined_per_scan": 1103, "rows_proced_per_join": 1103, "filtered": "100.00", "cost_info": { "read_cost": "330.79", "eval_cost": "110.30", "prefix_cost": "441.09", "data_read_per_join": "473K" }, "used_columns": [ "id", "rank1", "rank2", "log_time", "prefix_uid", "desc1", "rank3" ], "attached_condition": "((`ytt`.`t1`.`rank1` = 1) or (`ytt`.`t1`.`rank2` = 2) or (`ytt`.`t1`.`rank3` = 2))" } }}1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
不加HINT，
- mysql> explain format=json select * from t1 where rank1 =100 and rank2 =100 and rank3 =100G*************************** 1. row ***************************EXPLAIN: { "query_block": { "select_id": 1, "cost_info": { "query_cost": "534.34" }, "table": { "table_name": "t1", "access_type": "ref", "possible_keys": [ "idx_rank1", "idx_rank2", "idx_rank3" ], "key": "idx_rank1", "used_key_parts": [ "rank1" ], "key_length": "5", "ref": [ "const" ], "rows_examined_per_scan": 555, "rows_proced_per_join": 0, "filtered": "0.07", "cost_info": { "read_cost": "478.84", "eval_cost": "0.04", "prefix_cost": "534.34", "data_read_per_join": "176" }, "used_columns": [ "id", "rank1", "rank2", "log_time", "prefix_uid", "desc1", "rank3" ], "attached_condition": "((`ytt`.`t1`.`rank3` = 100) and (`ytt`.`t1`.`rank2` = 100))" } }}1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
加了HINT，
- mysql> explain format=json select /*+ index_merge(t1)*/ * from t1 where rank1 =100 and rank2 =100 and rank3 =100G*************************** 1. row ***************************EXPLAIN: { "query_block": { "select_id": 1, "cost_info": { "query_cost": "5.23" }, "table": { "table_name": "t1", "access_type": "index_merge", "possible_keys": [ "idx_rank1", "idx_rank2", "idx_rank3" ], "key": "intersect(idx_rank1,idx_rank2,idx_rank3)", "key_length": "5,5,5", "rows_examined_per_scan": 1, "rows_proced_per_join": 1, "filtered": "100.00", "cost_info": { "read_cost": "5.13", "eval_cost": "0.10", "prefix_cost": "5.23", "data_read_per_join": "440" }, "used_columns": [ "id", "rank1", "rank2", "log_time", "prefix_uid", "desc1", "rank3" ], "attached_condition": "((`ytt`.`t1`.`rank3` = 100) and (`ytt`.`t1`.`rank2` = 100) and (`ytt`.`t1`.`rank1` = 100))" } }}1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
如果f1的值刚好频繁更新的值为30，并且没有达到MySQL自动更新cardinality值的临界值或者说用户设置了手动更新又或者用户减少了sample page等等，那么对这两条语句来说，可能不准确的就是B了。
这里顺带说下，MySQL提供了自动更新和手动更新表cardinality值的方法，因篇幅有限，需要的可以查阅手册。
那回到正题上，MySQL 8.0 带来了几个HINT，我今天就举个index_merge的例子。
示例表结构：
表记录数：
这里我们两条经典的SQL：
表t1实际上在rank1,rank2,rank3三列上分别有一个二级索引。
那我们来看SQL C的查询计划。
显然，没有用到任何索引，扫描的行数为32034，cost为3243.65。
我们加上hint给相同的查询，再次看看查询计划。
这个时候用到了index_merge,union了三个列。扫描的行数为1103，cost为441.09，明显比之前的快了好几倍。
我们再看下SQL D的计划：
对比下以上两个，加了HINT的比不加HINT的cost小了100倍。
总结下，就是说表的cardinality值影响这张的查询计划，如果这个值没有正常更新的话，就需要手工加HINT了。相信MySQL未来的版本会带来更多的HINT。
❸ 关于linux学习路线的问题 请教前辈
很多同学接触Linux不多，对Linux平台的开发更是一无所知。而现在的趋势越来越表明，作为一 个优秀的软件开发人员，或计算机IT行业从业人员，掌握Linux是一种很重要的谋生资源与手段。下来我将会结合自己的几年的个人开发经验，及对 Linux，更是类UNIX系统，及开源软件文化，谈谈Linux的学习方法与学习中应该注意的一些事。
就如同刚才说的，很多同学以前可能连Linux是什么都不知道，对UNIX更是一无所知。所以我们从最基础的讲起，对于Linux及UNIX的历史我们不做多谈，直接进入入门的学习。
Linux入门是很简单的，问题是你是否有耐心，是否爱折腾，是否不排斥重装一类的大修。没折腾可以说是学不好Linux的，鸟哥说过，要真正了解Linux的分区机制，对LVM使用相当熟练，没有20次以上的Linux装机经验是积累不起来的，所以一定不要怕折腾。
由于大家之前都使用Windows，所以我也尽可能照顾这些“菜鸟”。我的推荐，如果你第一次接触Linux，那么首先在虚拟机中尝试它。虚拟机我推荐Virtual Box，我并不主张使用VM，原因是VM是闭源的，并且是收费的，我不希望推动盗版。当然如果你的Money足够多，可以尝试VM，但我要说的是即使是VM，不一定就一定好。付费的软件不一定好。首先，Virtual Box很小巧，Windows平台下安装包在80MB左右，而VM动辄600MB，虽然功能强大，但资源消耗也多，何况你的需求Virtual Box完全能够满足。所以，还是自己选。如何使用虚拟机，是你的事，这个我不教你，因为很简单，不会的话Google或Bai都可以，英文好的可以直接看官方文档。
现在介绍Linux发行版的知识。正如你所见，Linux发行版并非Linux，Linux仅是指操作系统的内核，作为科班出生的你不要让我解释，我也没时间。我推荐的发行版如下：
UBUNTU适合纯菜鸟，追求稳定的官方支持，对系统稳定性要求较弱，喜欢最新应用，相对来说不太喜欢折腾的开发者。
Debian，相对UBUNTU难很多的发行版，突出特点是稳定与容易使用的包管理系统，缺点是企业支持不足，为社区开发驱动。
Arch，追逐时尚的开发者的首选，优点是包更新相当快，无缝升级，一次安装基本可以一直运作下去，没有如UBUNTU那样的版本概念，说的专业点叫滚动升级，保持你的系统一定是最新的。缺点显然易见，不稳定。同时安装配置相对Debian再麻烦点。
Gentoo，相对Arch再难点，考验使用者的综合水平，从系统安装到微调，内核编译都亲历亲为，是高手及黑客显示自己技术手段，按需配置符合自己要求的系统的首选。
Slackware与Gentoo类似。
CentOS，社区维护的RedHat的复刻版本，完全使用RedHat的源码重新编译生成，与RedHat的兼容性在理论上来说是最好的。如果你专注于Linux服务器，如网络管理，架站，那么CentOS是你的选择。
LFS，终极黑客显摆工具，完全从源代码安装，编译系统。安装前你得到的只有一份文档，你要做的就是照文档你的说明，一步步，一条条命令，一个个软件包的去构建你的Linux，完全由你自己控制，想要什么就是什么。如果你做出了LFS，证明你的Linux功底已经相当不错，如果你能拿LFS文档活学活用，再将Linux从源代码开始移植到嵌入式系统，我敢说中国的企业你可以混的很好。
你得挑一个适合你的系统，然后在虚拟机安装它，开始使用它。如果你想快速学会Linux，我有一个建议就是忘记图形界面，不要想图形界面能不能提供你问题的答案，而是满世界的去找，去问，如何用命令行解决你的问题。在这个过程中，你最好能将Linux的命令掌握的不错，起码常用的命令得知道，同时建立了自己的知识库，里面是你积累的各项知识。
再下个阶段，你需要学习的是Linux平台的C/C++开发，同时还有Bash脚本编程，如果你对Java兴趣很深还有Java。同样，建议你抛弃掉图形界面的IDE，从VIM开始，为什么是VIM，而不是Emacs，我无意挑起编辑器大战，但我觉得VIM适合初学者，适合手比较笨，脑袋比较慢的开发者。Emacs的键位太多，太复杂，我很畏惧。然后是GCC，Make，Eclipse（Java，C++或者）。虽然将C++列在了Eclipse中，但我并不推荐用IDE开发C++，因为这不是Linux的文化，容易让你忽略一些你应该注意的问题。IDE让你变懒，懒得跟猪一样。如果你对程序调试，测试工作很感兴趣，GDB也得学的很好，如果不是GDB也是必修课。这是开发的第一步，注意我并没有提过一句Linux系统API的内容，这个阶段也不要关心这个。你要做的就是积累经验，在Linux平台的开发经验。我推荐的书如下：C语言程序设计，谭浩强的也可以。C语言，白皮书当然更好。C++推荐C++ Primer Plus，Java我不喜欢，就不推荐了。工具方面推荐VIM的官方手册，GCC中文文档，GDB中文文档，GNU开源软件开发指导（电子书），汇编语言程序设计（让你对库，链接，内嵌汇编，编译器优化选项有初步了解，不必深度）。
如果你这个阶段过不了就不必往下做了，这是底线，最基础的基础，否则离开，不要霍霍Linux开发。不专业的Linux开发者作出的程序是与Linux文化或UNIX文化相背的，程序是走不远的，不可能像Bash，VIM这些神品一样。所以做不好干脆离开。
接下来进入Linux系统编程，不二选择，APUE，UNIX环境高级编程，一遍一遍的看，看10遍都嫌少，如果你可以在大学将这本书翻烂，里面的内容都实践过，有作品，你口头表达能力够强，你可以在面试时说服所有的考官。（可能有点夸张，但APUE绝对是圣经一般的读物，即使是Windows程序员也从其中汲取养分，Google创始人的案头书籍，扎尔伯克的床头读物。）
这本书看完后你会对Linux系统编程有相当的了解，知道Linux与Windows平台间开发的差异在哪？它们的优缺点在哪？我的总结如下：做Windows平台开发，很苦，微软的系统API总在扩容，想使用最新潮，最高效的功能，最适合当前流行系统的功能你必须时刻学习。Linux不是，Linux系统的核心API就100来个，记忆力好完全可以背下来。而且经久不变，为什么不变，因为要同UNIX兼容，符合POSIX标准。所以Linux平台的开发大多是专注于底层的或服务器编程。这是其优点，当然图形是Linux的软肋，但我站在一个开发者的角度，我无所谓，因为命令行我也可以适应，如果有更好的图形界面我就当作恩赐吧。另外，Windows闭源，系统做了什么你更本不知道，永远被微软牵着鼻子跑，想想如果微软说Win8不支持QQ，那腾讯不得哭死。而Linux完全开源，你不喜欢，可以自己改，只要你技术够。另外，Windows虽然使用的人多，但使用场合单一，专注与桌面。而Linux在各个方面都有发展，尤其在云计算，服务器软件，嵌入式领域，企业级应用上有广大前景，而且兼容性一流，由于支持POSIX可以无缝的运行在UNIX系统之上，不管是苹果的Mac还是IBM的AS400系列，都是完全支持的。另外，Linux的开发环境支持也绝对是一流的，不管是C/C++，Java，Bash，Python，php，Javascript，。。。。。。就连C#也支持。而微软除Visual Stdio套件以外，都不怎么友好，不是吗？
如果你看完APUE的感触有很多，希望验证你的某些想法或经验，推荐UNIX程序设计艺术，世界顶级黑客将同你分享他的看法。
现在是时候做分流了。 大体上我分为四个方向：网络，图形，嵌入式，设备驱动。
如果选择网络，再细分，我对其他的不是他熟悉，只说服务器软件编写及高性能的并发程序编写吧。相对来说这是网络编程中技术含量最高的，也是底层的。需要很多的经验，看很多的书，做很多的项目。
我的看法是以下面的顺序来看书：
APUE再深读 – 尤其是进程，线程，IPC，套接字
多核程序设计 - Pthread一定得吃透了，你很NB
UNIX网络编程 – 卷一，卷二
TCP/IP网络详解 – 卷一 再看上面两本书时就该看了
5.TCP/IP 网络详解 – 卷二 我觉得看到卷二就差不多了，当然卷三看了更好，努力，争取看了
6.Lighttpd源代码 - 这个服务器也很有名了
7.Nginx源代码 – 相较于Apache，Nginx的源码较少，如果能看个大致，很NB。看源代码主要是要学习里面的套接字编程及并发控制，想想都激动。如果你有这些本事，可以试着往暴雪投简历，为他们写服务器后台，想一想全球的魔兽都运行在你的服务器软件上。
Linux内核 TCP/IP协议栈 – 深入了解TCP/IP的实现
如果你还喜欢驱动程序设计，可以看看更底层的协议，如链路层的，写什么路由器，网卡，网络设备的驱动及嵌入式系统软件应该也不成问题了。
当然一般的网络公司，就算网络级别的也该毫不犹豫的雇用你。只是看后面这些书需要时间与经验，所以35岁以前办到吧！跳槽到给你未来的地方！
图形方向，我觉得图形方向也是很有前途的，以下几个方面。
Opengl的工业及游戏开发，国外较成熟。
影视动画特效，如皮克斯，也是国外较成熟。
GPU计算技术，可以应用在浏览器网页渲染上，GPU计算资源利用上，由于开源的原因，有很多的文档程序可以参考。如果能进火狐开发，或google做浏览器开发，应该会很好 。
嵌入式方向：嵌入式方向没说的，Linux很重要。
掌握多个架构，不仅X86的，ARM的，单片机什么的也必须得懂。硬件不懂我预见你会死在半路上，我也想走嵌入式方向，但我觉得就学校教授嵌入式的方法，我连学电子的那帮学生都竞争不过。奉劝大家，一定得懂硬件再去做，如果走到嵌入式应用开发，只能祝你好运，不要碰上像Nokia，Hp这样的公司，否则你会很惨的。
驱动程序设计：软件开发周期是很长的，硬件不同，很快。每个月诞生那么多的新硬件，如何让他们在Linux上工作起来，这是你的工作。由于Linux的兼容性很好，如果不是太低层的驱动，基本C语言就可以搞定，系统架构的影响不大，因为有系统支持，你可能做些许更改就可以在ARM上使用PC的硬件了，所以做硬件驱动开发不像嵌入式，对硬件知识的要求很高。可以从事的方向也很多，如家电啊，特别是如索尼，日立，希捷，富士康这样的厂子，很稀缺的。
LDD – Linux驱动程序设计与内核编程的基础读物
深入理解Linux内核 – 进阶的
Linux源代码 – 永无止境的
当然你还的看个方面的书，如网络啊什么的。
❹ mysql数据库面试题（学生表_课程表_成绩表_教师表）
Student(Sid,Sname,Sage,Ssex)学生表
Sid：学号
Sname：学生姓名
Sage：学生年龄
Ssex：学生性别
Course(Cid,Cname,Tid)课程表
Cid：课程编号
Cname：课程名称
Tid：教师编号
SC(Sid,Cid,score)成绩表
Sid：学号
Cid：课程编号
score：成绩
Teacher(Tid,Tname)教师表
Tid：教师编号：
Tname：教师名字
1、插入数据
2、删除课程表所有数据
3、将学生表中的姓名 张三修改为张大山
或者
4、查询姓’李’的老师的个数：
5、查询所有课程成绩小于60的同学的学号、姓名：
6、查询没有学全所有课的同学的学号、姓名
7、查询平均成绩大于60分的同学的学号和平均成绩
8、查询学过“100”并且也学过编号“101”课程的同学的学号、姓名
9、查询“100”课程比“101”课程成绩高的所有学生的学号
10、查询课程编号“100”的成绩比课程编号“101”课程高的所有同学的学号、姓名
11、查询学过“鲁迅”老师所教的所有课的同学的学号、姓名
12、查询所有同学的学号、姓名、选课数、总成绩
13、查询至少有一门课与学号为“1”同学所学相同的同学的学号和姓名
14、把“SC”表中“鲁迅”老师教的课的成绩都更改为此课程的平均成绩，
错误
15、查询和“2”学号的同学学习的课程完全相同的其他同学学号和姓名
16、删除学习“鲁迅”老师课的SC表记录
17、向SC表中插入一些记录，这些记录要求符合以下条件：没有上过编号“003”课程的同学学号、002号课的平均成绩
18、查询各科成绩最高和最低的分：以如下的形式显示：课程ID，最高分，最低分
19、按各科平均成绩从低到高和及格率的百分数从高到低顺序
20、查询如下课程平均成绩和及格率的百分数(用”1行”显示): 数学（100），语文（101），英语（102）
22、查询不同老师所教不同课程平均分从高到低显示
23、查询如下课程成绩第3名到第6名的学生成绩单：数学（100），语文（101），英语（102）
23、统计下列各科成绩，各分数段人数：课程ID，课程名称，[100-85],[85-70],[70-60],[ 小于60]
24、查询学生平均成绩及其名次
25、查询各科成绩前三名的记录（不考虑成绩并列情况）
26、查询每门课程被选修的学生数
27、查询出只选修一门课程的全部学生的学号和姓名
28、查询男生、女生人数
29、查询姓“张”的学生名单
30、查询同名同姓的学生名单，并统计同名人数
31、1981年出生的学生名单（注：student表中sage列的类型是datetime）
32、查询平均成绩大于85的所有学生的学号、姓名和平均成绩
33、查询每门课程的平均成绩，结果按平均成绩升序排序，平均成绩相同时，按课程号降序排列
34、查询课程名称为“英语”，且分数低于60的学生名字和分数
35、查询所有学生的选课情况
36、查询任何一门课程成绩在70分以上的姓名、课程名称和分数
37、查询不及格的课程，并按课程号从大到小的排列
38、查询课程编号为“101”且课程成绩在80分以上的学生的学号和姓名
39、求选了课程的学生人数：
40、查询选修“鲁迅”老师所授课程的学生中，成绩最高的学生姓名及其成绩
41、检索至少选修两门课程的学生学号
42、查询全部学生都选修的课程的课程号和课程名(1.一个课程被全部的学生选修，2.所有的学生选择的所有课程)
43、查询没学过“鲁迅”老师讲授的任一门课程的学生姓名
44、查询两门以上不及格课程的同学的学号及其平均成绩
45、检索“101”课程分数小于60，按分数降序排列的同学学号
46、删除“2”同学的“101”课程的成绩
❺ sql面试题50题（mysql版）
--插入学生表测试数据
insert into Student values(༽' , '赵雷' , -01-01' , '男');
insert into Student values(༾' , '钱电' , -12-21' , '男');
insert into Student values(༿' , '孙风' , -05-20' , '男');
insert into Student values(ཀ' , '李云' , -08-06' , '男');
insert into Student values(ཁ' , '周梅' , -12-01' , '女');
insert into Student values(ག' , '吴兰' , -03-01' , '女');
insert into Student values(གྷ' , '郑竹' , -07-01' , '女');
insert into Student values(ང' , '王菊' , -01-20' , '女');
--课程表测试数据
insert into Course values(༽' , '语文' , ༾');
insert into Course values(༾' , '数学' , ༽');
insert into Course values(༿' , '英语' , ༿');
--教师表测试数据
insert into Teacher values(༽' , '张三');
insert into Teacher values(༾' , '李四');
insert into Teacher values(༿' , '王五');
--成绩表测试数据
insert into Score values(༽' , ༽' , 80);
insert into Score values(༽' , ༾' , 90);
insert into Score values(༽' , ༿' , 99);
insert into Score values(༾' , ༽' , 70);
insert into Score values(༾' , ༾' , 60);
insert into Score values(༾' , ༿' , 80);
insert into Score values(༿' , ༽' , 80);
insert into Score values(༿' , ༾' , 80);
insert into Score values(༿' , ༿' , 80);
insert into Score values(ཀ' , ༽' , 50);
insert into Score values(ཀ' , ༾' , 30);
insert into Score values(ཀ' , ༿' , 20);
insert into Score values(ཁ' , ༽' , 76);
insert into Score values(ཁ' , ༾' , 87);
insert into Score values(ག' , ༽' , 31);
insert into Score values(ག' , ༿' , 34);
insert into Score values(གྷ' , ༾' , 89);
insert into Score values(གྷ' , ༿' , 98);
-- 1、查询"01"课程比"02"课程成绩高的学生的信息及课程分数
select c.*,a.s_score as 01课程score,b.s_score as 02课程score from
score a,score b
left join student c
on b.s_id = c.s_id
where a.s_id = b.s_id and a.c_id = ༽' and b.c_id = ༾' and a.s_score > b.s_score;
-- 2、查询"01"课程比"02"课程成绩低的学生的信息及课程分数
select a.* ,b.s_score as 01课程,c.s_score as 02课程 from student a
join score b
on a.s_id=b.s_id and b.c_id = ༽'
left join score c
on b.s_id = c.s_id and c.c_id = ༾'
where b.s_score < c.s_score ;
-- 3、查询平均成绩大于等于60分的同学的学生编号和学生姓名和平均成绩
select a.s_id,a.s_name,round(avg(b.s_score),2) as 平均成绩 from student a
join score b
on a.s_id = b.s_id
group by b.s_id having 平均成绩 >= 60;
备注：round[avg(成绩),1]里,round是四舍五入函数，1代表保留1位小数
-- 4、查询平均成绩小于60分的同学的学生编号和学生姓名和平均成绩
-- (包括有成绩的和无成绩的)
select b. ,round(avg(a.s_score),2) as 平均成绩 from
student b
left join score a on b.s_id = a.s_id group by a.s_id having 平均成绩 < 60
union
select b. ,0 as 平衡成绩 from student b where b.s_id not in (select s_id from score);
-- 5、查询所有同学的学生编号、学生姓名、选课总数、所有课程的总成绩
select a.s_id,a.s_name,count(b.c_id) as 选课总数 ,sum(b.s_score) as 总分 from student a
left join score b
on a.s_id = b.s_id group by s_id ;
-- 6、查询"李"姓老师的数量
select count(*) as 李姓老师数量 from teacher where t_name like '李%'
-- 7、查询学过"张三"老师授课的同学的信息
select a.* from student a join score b
on a.s_id = b.s_id
where b.c_id in (select c.c_id from course c
join teacher d on c.t_id = d.t_id where d.t_name = '张三');
-- 8、查询没学过"张三"老师授课的同学的信息
select a.* from student a left join score b on a.s_id = b.s_id where a.s_id not in
(select s_id from score where c_id =
(select c_id from course where t_id =
(select t_id from teacher where t_name = '张
三'))) group by a.s_id;
-- 9、查询学过编号为"01"并且也学过编号为"02"的课程的同学的信息
select * from student where s_id in
(select a.s_id from score a join score b on a.s_id = b.s_id
where a.c_id = ༽' and b.c_id = ༾');
-- 10、查询学过编号为"01"但是没有学过编号为"02"的课程的同学的信息
select * from student where s_id in
(select s_id from score where c_id = ༽' )
and s_id not in (select s_id from score where c_id = ༾' );
-- 11、查询没有学全所有课程的同学的信息
select * from student where s_id not in
(select s_id from score group by s_id having count(c_id) = 3);
-- 12、查询至少有一门课与学号为"01"的同学所学相同的同学的信息
select distinct a.* from student a left join score b
on a.s_id = b.s_id where b.c_id in
(select c_id from score where s_id = ༽') and a.s_id != ༽' ;
注意：distinct是去重的
-- 13、查询和"01"号的同学学习的课程完全相同的其他同学的信息
select * from student where s_id in
(select s_id from score group by s_id having count(c_id) =
(select count(c_id) from score where s_id = ༽') and s_id not in
(select s_id from score where c_id not in
(select c_id from score where s_id = ༽')) and s_id != ༽');
-- 14、查询没学过"张三"老师讲授的任一门课程的学生姓名
select s_name from student where s_id not in
(select s_id from score where c_id in
(select c_id from course where t_id in
(select t_id from teacher where t_name ='张三')));
-- 15、查询两门及其以上不及格课程的同学的学号，姓名及其平均成绩
select a.s_id ,b.s_name,round(avg(a.s_score),2) as 平均成绩 from score a
left join student b on a.s_id = b.s_id
where s_score < 60 group by s_id having count(1) >=2;
或者试试
select a.s_id ,b.s_name,round(avg(a.s_score),2) as 平均成绩 from score a
left join student b on a.s_id = b.s_id
where a.s_score < 60 group by a.s_id having count(*) >=2;
-- 16、检索"01"课程分数小于60，按分数降序排列的学生信息
select a.* ,b.c_id ,b.s_score from student a
left join score b on a.s_id = b.s_id
where b.c_id = ༽' and b.s_score < 60
order by b.s_score desc;
-- 17、按平均成绩从高到低显示所有学生的所有课程的成绩以及平均成绩
select a.s_name ,
sum(case when b.c_id = ༽' then s_score else null end ) as 语文,
sum(case when b.c_id = ༾' then s_score else null end ) as 数学,
sum(case when b.c_id = ༿' then s_score else null end ) as 英语,
round(avg(s_score),2) as 平均成绩
from student a left join score b on a.s_id = b.s_id group by a.s_name
order by 平均成绩 desc;
-- 18.查询各科成绩最高分、最低分和平均分：以如下形式显示：课程ID，课程name，最高分，最低分，平均分，及格率，中等率，优良率，优秀率
--及格为>=60，中等为：70-80，优良为：80-90，优秀为：>=90
select b.c_id,b.c_name,
max(a.s_score) as 最高分,
min(a.s_score) as 最低分,
round(avg(a.s_score),2) as 平均分,
round(sum(case when a.s_score>= 60 then 1 else 0 end)/count(s_id),2) as 及格率 ,
round(sum(case when a.s_score>= 70 and a.s_score <80 then 1 else 0 end)/count(s_id),2) as 中等率,
round(sum(case when a.s_score>= 80 and a.s_score <90 then 1 else 0 end)/count(s_id),2) as 优良率,
round(sum(case when a.s_score>= 90 then 1 else 0 end)/count(s_id),2) as 优秀率
from score a
left join course b
on a.c_id = b.c_id group by b.c_id;
-- 19、按各科成绩进行排序，并显示排名
第一种：
set @pre_c_id:= ༽'
set @rank:=0;
select tb2.s_id ,tb2.c_id,tb2.s_score,tb2.排名 from
(select *,(case when tb1.c_id = @pre_c_id then @rank:=@rank+1 else @rank:=1 end) as 排名,
(case when @pre_c_id = tb1.c_id then @pre_c_id else @pre_c_id:=tb1.c_id end ) as pre_c_id
from
(select * from score order by c_id,s_score desc) tb1 )tb2;
如果看不懂用第二种方法：
SELECT a.c_id,a.s_id,a.s_score,COUNT(b.s_score)+1 AS 排名
FROM score a LEFT JOIN score b ON a.s_score<b.s_score AND a.c_id = b.c_id
GROUP BY a.c_id,a.s_id,a.s_score ORDER BY a.c_id,排名,a.s_id ASC
-- 20、查询学生的总成绩并进行排名
set @rank:=0;
select * ,(@rank:=@rank+1) as rank from
(select s_id ,sum(s_score) as 总成绩 from score
group by s_id order by 总成绩 desc) tb1;
-- 21、查询不同老师所教不同课程平均分从高到低显示
select a.c_id, d.t_name,round(avg(a.s_score)) as 平均分 from score a
left join student b on a.s_id = b.s_id
left join course c on a.c_id = c.c_id
left join teacher d on c.t_id = d.t_id group by a.c_id
order by 平均分 desc;
-- 22、查询所有课程的成绩第2名到第3名的学生信息及该课程成绩
set @pre_c_id:= ༽'
set @rank:=0;
select b.s_name,tb2.s_id ,tb2.c_id,tb2.s_score,tb2.排名 from
(select *,(case when tb1.c_id = @pre_c_id then @rank:=@rank+1 else @rank:=1 end) as 排名,
(case when @pre_c_id = tb1.c_id then @pre_c_id else @pre_c_id:=tb1.c_id end ) as pre_c_id
from
(select * from score order by c_id,s_score desc) tb1 )tb2 join student b on tb2.s_id = b.s_id where 排名 = 2 or 排名 =3;
-- 23、统计各科成绩各分数段人数：课程编号,课程名称,[100-85],(85-70],(70-60],(0-60]及所占百分比
select b.c_id,b.c_name ,
sum(case when a.s_score >=85 then 1 else 0 end) as 100-85 ,
concat(round(100 sum(case when a.s_score >=85 then 1 else 0 end)/count( ),2), '%') as 百分比,
sum(case when a.s_score <85 and a.s_score >=70 then 1 else 0 end) as 85-70 ,
concat(round(100 sum(case when a.s_score <85 and a.s_score >=70 then 1 else 0 end)/count( ),2),'%') as 百分比,
sum(case when a.s_score <70 and a.s_score >=60 then 1 else 0 end) as 70-60 ,
concat(round(100 sum(case when a.s_score <70 and a.s_score >=60 then 1 else 0 end)/count( ),2) ,'%')as 百分比,
sum(case when a.s_score <60 and a.s_score >=0 then 1 else 0 end) as 60-0 ,
concat(round(100 sum(case when a.s_score <60 and a.s_score >=0 then 1
else 0 end)/count( ),2),'%') as 百分比
from score a left join course b on a.c_id = b.c_id group by b.c_id;
-- 24、查询学生平均成绩及其名次
select tb1.*,(@rank:=@rank +1 ) as rank from
(select s_id ,round(avg(s_score),2) as 平均成绩 from score
group by s_id order by 平均成绩 desc) tb1,(select @rank:=0) b;
-- 25、查询各科成绩前三名的记录
set @pre_c_id:= ༽'
set @rank:=0;
select b.s_name,tb2.s_id ,tb2.c_id,tb2.s_score,tb2.排名 from
(select *,(case when tb1.c_id = @pre_c_id then @rank:=@rank+1 else @rank:=1 end) as 排名,
(case when @pre_c_id = tb1.c_id then @pre_c_id else @pre_c_id:=tb1.c_id end ) as pre_c_id
from
(select * from score order by c_id,s_score desc) tb1 )tb2 join student b on tb2.s_id = b.s_id where 排名 <4;
-- 26、查询每门课程被选修的学生数
select c_id ,count(s_id) as 选修人数 from score group by c_id;
-- 27、查询出只有两门课程的全部学生的学号和姓名
select a.s_id ,b.s_name from score a left join student b on a.s_id = b.s_id group by s_id having count(*) = 2;
-- 28、查询男生、女生人数
select sum(case s_sex when '男' then 1 else 0 end) as 男生人数,
sum(case s_sex when '女' then 1 else 0 end) as 女生人数 from student;
-- 29、查询名字中含有"风"字的学生信息
select * from student where s_name like '%风%'
-- 30、查询同名同性学生名单，并统计同名人数
--略，不想写
-- 31、查询1990年出生的学生名单
select * from student where s_birth like %'
-- 32、查询每门课程的平均成绩，结果按平均成绩降序排列，平均成绩相同时，按课程编号升序排列
select c_id ,round(avg(s_score),2) as 平均成绩 from score group by c_id order by 平均成绩 desc, c_id asc;
-- 33、查询平均成绩大于等于85的所有学生的学号、姓名和平均成绩
select a.s_id,b.s_name ,round(avg(s_score),2) as 平均成绩 from score a
left join student b on a.s_id = b.s_id group by a.s_id having 平均成绩>=85;
-- 34、查询课程名称为"数学"，且分数低于60的学生姓名和分数
select b.s_name ,a.s_score from score a
left join student b on a.s_id = b.s_id
where a.c_id=(select c_id from course where c_name = '数学')and a.s_score < 60;
-- 35、查询所有学生的课程及分数情况；
select b.s_name,
sum(case when a.c_id = ༽' then a.s_score else null end) as 语文,
sum(case when a.c_id = ༾' then a.s_score else null end) as 数学,
sum(case when a.c_id = ༿' then a.s_score else null end) as 英语
from score a right join student b on a.s_id = b.s_id group by b.s_name
-- 36、查询任何一门课程成绩在70分以上的姓名、课程名称和分数；
select b.s_name,
sum(case when a.c_id = ༽' then a.s_score else null end) as 语文,
sum(case when a.c_id = ༾' then a.s_score else null end) as 数学,
sum(case when a.c_id = ༿' then a.s_score else null end) as 英语
from score a right join student b on a.s_id = b.s_id group by b.s_name having 语文>= 70 or 数学>= 70 or 英语>= 70 ;
-- 37、查询不及格的课程
select a.s_id,a.c_id,b.c_name,a.s_score from score a
left join course b on a.c_id = b.c_id where a.s_score<60;
--38、查询课程编号为01且课程成绩在80分以上的学生的学号和姓名；
select a.s_id,b.s_name from score a left join student b on a.s_id = b.s_id where a.c_id = ༽' and a.s_score>=80;
-- 39、求每门课程的学生人数
select c_id,count(*) as 学生人数 from score group by c_id ;
-- 40、查询选修"张三"老师所授课程的学生中，成绩最高的学生信息及其成绩
select a.*,b.c_id,max(b.s_score) as 最高成绩 from student a
right join score b on a.s_id = b.s_id
group by b.c_id
having b.c_id = (select c_id from course
where t_id = (select t_id from teacher where t_name = '张三'));
-- 41、查询不同课程成绩相同的学生的学生编号、课程编号、学生成绩
--（这题我搞不清题目是什么意思,是指查找学生个体参加了的所有课程的成绩各不相同的那个学生信息呢？还是所有课程之间做对比呢，我更倾向于理解为前者）
--理解为前者的写法
select * from
(select * from score group by s_id,s_score) tb1
group by s_id having count(*) = 1;
--理解为后者的写法
select distinct a.s_id,a.c_id,b.s_score from score a,score b where a.c_id != b.c_id and a.s_score = b.s_score;
-- 42、查询每门课程成绩最好的前两名
set @pre_c_id:= ༽'
set @rank:=0;
select tb2.s_id ,tb2.c_id,tb2.s_score from
(select *,(case when tb1.c_id = @pre_c_id then @rank:=@rank+1 else @rank:=1 end) as 排名,
(case when @pre_c_id = tb1.c_id then @pre_c_id else @pre_c_id:=tb1.c_id end ) as pre_c_id
from
(select * from score order by c_id,s_score desc) tb1 )tb2
join student b on tb2.s_id = b.s_id where 排名 <3;
-- 43、统计每门课程的学生选修人数（超过5人的课程才统计）。要求输出课程号和选修人数，查询结果按人数降序排列，若人相同，按课程号升序排列
select c_id ,count(*) as 选修人数 from score group by c_id having 选修人数>5 order by 选修人数 desc , c_id asc;
-- 44、检索至少选修两门课程的学生学号
select s_id from score group by s_id having count(*) >= 2;
-- 45、查询选修了全部课程的学生信息
select * from student where s_id in
(select s_id from score group by s_id having count(*) = 3)
--46、查询各学生的年龄
select s_name ,(date_format(now(),'%Y')-date_format(s_birth,'%Y') + (CASE when date_format(now(),'%m%d')>=date_format(s_birth,'%m%d') then 0 else 1 end)) as age
from student
-- 47、查询本周过生日的学生
---(实现得并不完全，因为例如出生月日为‘01-01’在每一年可能会输入不同周）
select * from student where week(date_format(s_birth,'%m%d'))=week(date_format(now(),'%m%d')) ;
-- 48、查询下周过生日的学生
select * from student
where week(date_format(s_birth,'%m%d'))=week(date_format(date_add(now(),interval 7-dayofweek(now())+1 day),'%m%d'));
-- 49、查询本月过生日的学生
select * from student where date_format(s_birth,'%m') = date_format(now(),'%m')
-- 50、查询下月过生日的学生
select * from student where date_format(s_birth,'%m') = date_format(date_add(now(),interval 1 month),'%m')
❻ 为什么面试都会问下很基础的知识,而实际工作中这些基础根本用不到
中国的软件开发行业,存在一个搞笑的现象,招聘者为了抬高自己的面子,把面试题出得天花乱坠,而实际上他们做的项目却是无比弱智.
仔细分析那些题目,你会发现漏洞百出,破绽百出.以java开发面试,举例如下:
1.关于框架
招聘者:你平时常用哪些框架?
应聘者:在没有甲方和项目经理刻意要求的情况下,基本上不用框架,自己写原生.
招聘者:但是框架可以解决很多问题,比如,spring的面向切面的思想有助于使代码具有更好的可读性和易维护性.
应聘者:如果框架确实能够有效地解决我的问题,我会愿意去学习并且使用它们的.可是,在我之前的开发经历中,还没有遇到过特别棘手的问题.
招聘者:...
2.关于高并发
招聘者:高并发算不算棘手的问题?你怎么应对高并发?
应聘者:线程池加同步队列加拒绝策略,以保护服务器不会瘫痪.
招聘者:你为什么不使用redis来处理高并发?
应聘者:既然java自己已经有能力来解决这个问题了,就没有必要再去求助于别的东西了.
招聘者:...
3.关于数据库
招聘者:你做过mysql优化吗?
应聘者:我不需要做mysql优化.因为mysql+php的时代已经过去了,现在应该属于oracle+java的时代.除非贵公司还做外包项目而不是自主产品.
招聘者:但是这并不意味着java就不能与mysql相配合.
应聘者:我看到甲骨文官方已经明文规定了,java的最佳搭档是oracle,而不是mysql.这是官方的明文规定.
招聘者:...
4.关于即时通信
招聘者:你了解环信或者融云等即时通信吗?
应聘者:听说过环信,没有接触过它.没有听说过融云.
招聘者:那么当你需要主动推送消息的时候,怎么办?
应聘者:开socket长连接,一切实时通信全是基于tcp/ip协议或者ws协议的长连接机制.
招聘者:...
5.关于前端
招聘者:你熟悉前端的js吗?
应聘者:熟悉,js是一种基于对象的语言.
招聘者:为什么是基于对象而不是面向对象?
应聘者:java是面向对象的,其三大特性为:封装,继承,多态.而js是基于对象的,其两大特性为:原型,闭包.这两者完全不是一回事.
招聘者:...
笔者的结论:表面上面试官提出许多足以建造宇宙飞船的问题,现实却是你到了公司里顶多在生产某个不起眼儿的螺丝.当你再去反思那些既可笑又可悲的面试题时,你便会明白那些题目本身是漏洞百出,甚至所谓的架构师的水平根本不如你.他能面试你,而你不能面试他,原因不在于他掌握了技术,而在于他掌握了权力.
每一道题皆反映了该公司当前的状态和困境.他过于强调依赖框架,中间件和第三方服务商,是因为他对于java底层的反射委托调度原理不精通.他使用mysql而不是oracle,是因为此公司的资金不充足,无法为自己的软件产品挑选真正优秀且强壮的数据库.他把面向对象和基于对象两个概念混淆了,是因为他从来没有悟透本质的程序语言和脚本语言的核心内涵.
综上所述,求职者千万不能被企业给糊弄了.归根结底一句话:只要你自己充满了信心,走南闯北都不怕.