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SQL 基础与核心考点

在全栈面试中，虽然现代开发普遍使用 ORM 极大地简化了数据库操作，但原生 SQL 能力依然是考察候选人数据库基本功的核心指标。即使是前端/Node.js 全栈工程师，也必须熟练掌握复杂 SQL 的编写与底层执行逻辑。

SQL 语言的四大分类​

  • DDL (数据定义语言)：CREATE, ALTER, DROP, TRUNCATE（用于操作表结构）。
  • DML (数据操作语言)：INSERT, UPDATE, DELETE（用于操作表数据）。
  • DQL (数据查询语言)：SELECT（核心，也是面试重点）。
  • DCL (数据控制语言)：GRANT, REVOKE（用于权限控制）。

必考：JOIN 连接查询​

面试题：LEFT JOIN、RIGHT JOIN 和 INNER JOIN 的区别是什么？

在多表关联查询中，JOIN 是最基础的操作：

  • INNER JOIN (内连接)：只返回两张表中完全匹配的行。
  • LEFT JOIN (左连接)：返回左表的所有行。如果右表中没有匹配的数据，则右表的部分用 NULL 填充。
  • RIGHT JOIN (右连接)：返回右表的所有行。如果没有匹配，左表部分用 NULL 填充。
  • FULL JOIN (全外连接)：返回左表和右表的所有行，任一边没有匹配都补 NULL。（注意：MySQL 原生不支持 FULL JOIN，通常用 LEFT JOIN UNION RIGHT JOIN 来实现）。

聚合查询与分组 (GROUP BY & HAVING)​

面试题：WHERE 和 HAVING 有什么区别？

  • WHERE：在数据分组前进行过滤，不能在 WHERE 中使用聚合函数（如 SUM, COUNT, AVG）。
  • HAVING：在数据分组后对结果集进行过滤，通常配合聚合函数使用。
-- 查询平均薪资大于 10000 的部门
SELECT department_id, AVG(salary) as avg_salary
FROM employees
WHERE status = 'active'      -- 分组前：只统计在职员工
GROUP BY department_id
HAVING AVG(salary) > 10000;  -- 分组后：过滤出平均薪资大于一万的部门

SQL 的执行顺序（核心理论）​

面试题：你了解 SQL 语句底层的执行顺序吗？

在编写复杂 SQL 时，理解它的底层解析顺序非常重要。SQL 的书写顺序与实际引擎的执行顺序是不同的：

  1. FROM：确定要查询的表。
  2. JOIN / ON：处理表连接及连接条件。
  3. WHERE：对连接后的数据进行行级过滤。
  4. GROUP BY：对数据进行分组。
  5. HAVING：对分组后的结果进行过滤。
  6. SELECT：选择要返回的列（此时才计算列的别名、执行投影函数）。
  7. ORDER BY：排序。
  8. LIMIT / OFFSET：分页与限制返回行数。

易错点：因为 SELECT 阶段在 WHERE 和 GROUP BY 之后执行，所以在 WHERE 子句中不能使用 SELECT 里定义的列别名！

进阶：窗口函数 (Window Functions)​

在复杂的数据分析和中高级面试中，窗口函数几乎是必考题。它允许你在不合并行的情况下，执行跨行计算（MySQL 8.0+ / PostgreSQL 均支持）。

经典面试题：请写出查询“每个部门薪资前三名的员工”的 SQL。

如果不用窗口函数，这道题用原生 SQL 写极其复杂。使用 ROW_NUMBER() 或 DENSE_RANK() 则非常清晰：

SELECT * FROM (
  SELECT 
    id, 
    name, 
    department_id, 
    salary,
    -- 按照 department_id 分组，在组内按 salary 降序进行排名
    DENSE_RANK() OVER (PARTITION BY department_id ORDER BY salary DESC) as rank
  FROM employees
) AS ranked_employees
WHERE rank <= 3;

窗口函数解析：

  • PARTITION BY：类似于 GROUP BY，它定义了排名的“窗口”（按部门划分）。
  • ORDER BY：在窗口内按薪资降序排列。
  • DENSE_RANK()：计算排名。它的特点是如果两人薪资并列第一，下一个名次依然是第二名（1, 1, 2）；而普通的 RANK() 下一个名次会是第三名（1, 1, 3）。