1、内连接、左连接、右连接区别？

• 内连接 inner join：只返回两张表匹配到的数据，交集。
• 左连接 left join：左表数据全部保留，右表匹配不到补 NULL。
• 右连接 right join：右表全部保留，日常开发几乎不用，可改左连接替代。

2、union 和 union all 区别？

• union：去重、自动排序，性能差
• `union all：不去重、不排序，性能高，业务优先使用

3、where、having、group by 执行顺序？

from → where → group by → 聚合函数 → having → order by → limit

• where：分组前过滤原始数据
• having：分组后过滤聚合结果

4、模糊查询 like % 优缺点？

• %xx、%xx%：不走索引，全表扫描
• xx%：前缀匹配，可以走索引

5、count (*)、count (字段)、count (distinct) 区别

• count(*)：统计所有行数，包含 NULL
• count(列名)：统计该列非空数据
• count(distinct 字段)：去重统计，常用统计用户数

6、怎么计算转化率、占比？

• 公式：ROUND(符合条件数量 / 总数量,2)
• 结合 case when 筛选条件数量
• ROUND(SUM(CASE WHEN status=1 THEN 1 ELSE 0 END)/COUNT(*),2)

7、窗口函数和 group by 区别？

• group by：多行合并成一行，丢失明细
• 窗口函数：不合并行数，保留明细，每行附带统计 / 排名
• 核心：over(partition by 分组 order by 排序)

8、row_number /rank/dense_rank 区别

• row_number()：连续序号 1,2,3,4（同分不同号）
• rank()：跳跃排名 1,1,3,4（同分同号，跳过）
• dense_rank()：密集排名 1,1,2,3（同分同号，连续）

9、lag、lead 作用？

• lag(字段)：取上一行数据（环比）
• lead(字段)：取下一行数据

10、同库多表关联用什么？

优先 left join，保证主表数据不丢失。

11、同实例跨库怎么查？

select * from db1.user left join db2.order on user.id=order.user_id

12、不同类型数据库怎么跨库查询？

异构库（MySQL/Oracle/SQLServer）：

1. 实时查询：Oracle dblink、SQLServer 链接服务器
2. 报表指标：数据同步到统一数仓再查询（主流方案）
3. 代码层：分别查两个库，代码内关联

13、什么是索引？作用？

索引是数据库目录，加速查询，降低 IO；

缺点：占用存储空间、增删改变慢。

14、索引失效场景（必背）

• like %开头 模糊查询
• 索引列使用函数、运算：left()、date()、+ -
• 隐式类型转换（字符串和数字对比）
• or 左右字段一个无索引
• 不符合最左前缀原则（联合索引）

15、联合索引最左前缀原则？

建立索引 (a,b,c)

• 有效：where a=? /where a=? and b=?
• 失效：where b=? 、where c=? 跳过左边字段

16、主键、唯一索引、普通索引区别

• 主键：非空 + 唯一，一张表只能一个
• 唯一索引：唯一允许为空，可多个
• 普通索引：只加速查询，无唯一性限制

17、事务四大特性 ACID

• A 原子性：要么全成功，要么全回滚
• C 一致性：数据前后合法
• I 隔离性：事务之间互不干扰
• D 持久性：提交后数据永久保存

18、MySQL 事务隔离级别（从低到高）

• 读未提交
• 读已提交（RC）
• 可重复读（RR，MySQL 默认）
• 串行化

19、脏读、不可重复读、幻读

• 脏读：读到未提交的数据
• 不可重复读：同一事务内，两次查同一数据结果不同
• 幻读：同一事务，范围查询，前后条数不一致

20、如何优化慢 SQL？

• 用 explain 查看执行计划
• 合理加索引，避免索引失效
• 避免 select *，只查需要字段
• 大表禁止模糊查询 %xx%
• 分页深翻页优化：limit 大页码优化
• 杜绝大量 in、or，改用 join
• 分组、聚合提前过滤数据

21、explain 关键字段有哪些？

• type：访问类型，range/ref/eq_ref/system 越好，all 全表扫描最差
• key：实际用到的索引
• rows：扫描行数，越小越快

22、limit 100000,10 为什么慢？

需要先遍历前 10 万行再丢弃，优化：

用主键 / 索引定位起始位置

select * from t where id>100000 limit 10

23、查找重复数据

select name,count(*) from user group by name having count(*)>1

24、删除重复数据，保留一条

delete from user where id not in (select min(id) from user group by name)

25、分组后取每组最新一条

配合窗口函数 row_number 分组排序取第一行，面试高频。