1、什么是关系 关系模型 常见的关系模型有哪些？请举例说明 2、关系模型从存储结构分为哪三类？有什么区别？请举例说明 3、解释元数据（数据字典），数据元，数据项 4、关系代数得集合运算和关系运算符有哪些？ 5、User、schema和database的区别，请用mysql和oracle举例说明 6、varchar和varchar2、char有什么区别，mysql最大长度 7、如何把包含null的字段填充为该字段的平均值 8、列举你所知道的分析函数和作用，分别举例说明，不能只包含排名函数 9、分析函数中窗口子句range和rows的区别分别是什么？举例说明 10、如何取每个学生最高成绩对应的课程编号、名称、学分，写出sql 11、查找id列不重复的数据，写出sql 12、有下列数据，如何取最新日期对应的一条 name score date A 60 202207 B 90 202208 A 80 202209 B 80 202206 结果为 A 80 202209 B 90 202208 13、写出sum(a+b)的结果 1 null 2 1 Null 2 14、Oracle如何取上个月对应天，写出sql 15、在进行数据逻辑集合比较的时候，ORACEL提高了方便的操作供我们选用。 包括union、intersec、minus请分别指出这几个操作的含义 16、count（1）和count（*）、count（字段）哪个效率高，为什么？ 17、a表左关联b表且a表左关联c表，a表左关联b表且b表左关联c表，有什么区别？请举例说明 18、如何知道查询的结果集（海量数据查询，里边几层子查询），是不是正确的，请写出正确的排查思路 19、举例说明交叉连接、全连接和union all的区别，请问全连接是笛卡尔积吗？为什么？ 20、Group by后面的字段和select后面的字段，在集合上是什么关系？请使用mysql和oracle举例说明 21、如何删除字符串左边和右边的空格字符，如何替换字符串任意一处的空格，请分别写出sql 22、一张学生表，有姓名、科目、成绩三个字段 A.求学生的平均成绩 B.求平均成绩的前三名，除了用row_number还有什么方法 C.求平均成绩最大的学生信息 25、从一个用户订单明细(一个用户多个订单，一个订单多个商品）统计出用户的数量，订单的数量、用户下单的数量、每个订单购买商品的数量,自己设计表格，插入数据，然 后进行统计，写出建表sql、插入数据和分析sql，分析sql有能力的最好只使用一条语句，可额外加分。

<think>我们正在处理一个关于数据库、SQL查询和数据处理的问题。用户提到了多个关键词：关系模型、分析函数、窗口子句、表连接、字符串操作、海量数据排查。我们需要结合这些主题进行解答，并参考提供的引用内容。首先，我们整理一下用户需求：1.数据库：涉及关系模型（引用[2]提到关系型数据库、NoSQL等）2.SQL查询：包括分析函数、窗口子句、表连接、字符串操作（引用[3][4]提到SparkSQL和传统SQL）3.数据处理：尤其是海量数据排查（引用[1][2]提到大数据平台和分布式存储）根据引用内容，我们可以提取以下有用信息：-引用[1]：django_sql_dashboard与大数据工具结合，查询Hive表（海量数据场景）-引用[2]：数据存储方式影响分析方式，提到了多种存储系统-引用[3]：SparkSQL用于结构化数据处理与查询优化-引用[4]：SQL查询优化技巧（索引、避免SELECT*、执行计划）-引用[5]：数据库连接配置的详细步骤（但用户问题更关注查询和处理，这部分可能参考价值有限）用户的问题很广泛，我们需要组织一个结构清晰的回答，覆盖以下方面：1.关系模型基础2.SQL查询的关键技术（分析函数、窗口子句、表连接、字符串操作）3.海量数据排查的方法和优化技巧同时，我们还需要生成相关问题。回答结构：1.关系模型与SQL基础2.表连接（JOIN）详解3.字符串操作4.分析函数与窗口子句5.海量数据排查优化在回答中，我们将适当引用提供的引用内容，并注意LaTeX格式要求（行内公式用$...$，独立公式用$$...$$）。注意：用户要求使用中文回答。</think>### 数据库 SQL 查询与数据处理详解 #### 一、关系模型基础 关系模型以二维表结构存储数据，核心概念包括： - **表（Table）**：数据集合，如 `users(id, name, email)` - **主键（Primary Key）**：唯一标识行的列，如 `id` - **外键（Foreign Key）**：关联其他表的列，如 `orders(user_id)` - 关系代数操作：选择（σ）、投影（π）、连接（⨝）等 #### 二、核心查询技术 1. **表连接（JOIN）** ```sql SELECT users.name, orders.amount FROM users INNER JOIN orders ON users.id = orders.user_id; ``` - `INNER JOIN`：仅返回匹配记录 - `LEFT JOIN`：保留左表所有记录 - 性能要点：连接字段需建索引[^4] 2. **字符串操作** ```sql SELECT UPPER(name) AS upper_name, -- 转大写 SUBSTR(email, 1, 5) AS prefix, -- 截取子串 REPLACE(phone, '-', '') AS clean_phone -- 字符替换 FROM users; ``` 3. **分析函数与窗口子句** ```sql SELECT department, salary, AVG(salary) OVER (PARTITION BY department) AS dept_avg, -- 部门平均 RANK() OVER (ORDER BY salary DESC) AS salary_rank -- 薪资排名 FROM employees; ``` - `OVER()` 定义数据窗口 - `PARTITION BY` 分组计算 - `ORDER BY` 排序窗口内数据 #### 三、海量数据排查优化 针对亿级数据场景： 1. **索引策略** ```sql CREATE INDEX idx_event_date ON logs(event_date); -- 日期字段索引 ``` - 对 `WHERE` 和 `JOIN` 条件列建索引[^4] - 避免对高基数列（如长文本）建索引 2. **查询优化技巧** - **避免 `SELECT *`**：仅检索必要列[^4] - **分批处理**：使用 `LIMIT` 和游标 ```sql SELECT * FROM billion_table WHERE id > 1000000 LIMIT 5000; ``` - **分区剪枝**：利用分区表过滤 ```sql SELECT * FROM logs PARTITION (p2023) WHERE event_date = '2023-01-01'; ``` 3. **执行计划分析** ```sql EXPLAIN SELECT COUNT(*) FROM orders WHERE amount > 1000; ``` - 检查是否使用索引（`Using index`） - 识别全表扫描（`ALL`）及时优化 4. **分布式处理**（结合大数据平台） ```sql -- Hive 示例（引用[1]） SELECT * FROM hive_table WHERE event_date BETWEEN '2023-04-01' AND '2023-04-30'; ``` - 使用 Spark SQL 加速查询[^3] - 分布式文件系统（HDFS）存储超大数据集[^2] #### 四、数据处理流程 1. **ETL 模式** ```mermaid graph LR A[Extract] --> B[Transform] B --> C[Load] ``` - 转换阶段应用字符串清洗、类型转换等操作 - 使用 `CASE WHEN` 数据标准化[^4]： ```sql SELECT status, CASE WHEN status = 1 THEN 'Active' WHEN status = 0 THEN 'Inactive' ELSE 'Unknown' END AS status_text FROM accounts; ``` 2. **存储选择原则** | 数据类型 | 推荐存储 | |----------------|-------------------| | 结构化数据 | RDBMS/Hive[^2] | | 半结构化日志 | NoSQL/Elasticsearch | | 超大规模数据 | HDFS/OSS[^2] | ---