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1、SQL执顺序？
SQL定义顺序：
(1) SELECT 
(2) DISTINCT<select_list>
(3) FROM <left_table>
(4) <join_type> JOIN <right_table>
(5) ON <join_condition>
(6) WHERE <where_condition>
(7) GROUP BY <group_by_list>
(8) WITH {CUBE|ROLLUP}
(9) HAVING <having_condition>
(10) ORDER BY <order_by_condition>
(11) LIMIT <limit_number>

SQL执行顺顺序：
(8) SELECT 
(9) DISTINCT<select_list>
(1) FROM <left_table>
(3) <join_type> JOIN <right_table>
(2) ON <join_condition>
(4) WHERE <where_condition>
(5) GROUP BY <group_by_list>
(6) WITH {CUBE|ROLLUP}
(7) HAVING <having_condition>
(10) ORDER BY <order_by_list>
(11) LIMIT <limit_number>
2、排名函数ROW_NUMBER,RANK,DENSE_RANK啥区别？
row_number() over() : 排名函数，不会重复，适合于生成主键或者不并列排名
rank() over() :  排名函数，有并列名次，名次不连续。如:1,1,3
dense_rank() over() : 排名函数，有并列名次，名次连续。如：1，1，2

row_number就是1,2,3,4(不存在并列的情况下的排序)
rank就是1,1,1,4(按照占据的人数排序)
dense_rank就是1,1,1,2(按照分数的名次排序)
3、用一条sql语句查询出每门课都大于80分的学生姓名？
4、sql窗口函数
窗口函数，也叫OLAP函数（Online Anallytical Processing，联机分析处理），可以对数据库数据进行实时分析处理。

select <列名>
<窗口函数> over (partition by <用于分组的列名>
                order by <用于排序的列名>)
from <表名>

<窗口函数>的位置，可以放以下两种函数：
1） 专用窗口函数，包括后面要讲到的rank, dense_rank, row_number等专用窗口函数。
2） 聚合函数，如sum. avg, count, max, min等

窗口函数和group by+order by组合的区别：group by 分组汇总改变行数，partition by分组汇总行数不变
窗口函数功能：
（1）同时具有分组和排序的功能
（2）不减少原表的行数
5、sql窗口函数使用
如何找到每个类别下用户最喜欢的产品是哪个
如何找到每个类别下用户最不喜欢的产品是哪个
如何找到每个类别下用户点击最多的5个产品是什么

-- 求每个课程成绩最大值（关联子查询），取成绩最大值所在行数据(where 成绩 =(关联子查询))
select *
from score as a
where 成绩 = (select max(成绩) from score as b where a.课程号=b.课程号);

每位同学成绩最好的两门课目：
select *
from(select *,row_number() over (partition by 姓名
                   order by 成绩 DESC) as ranking from score) as a
where ranking <=2

万能模板
select *,row_number over (partition by 要分组的列名 order by 要排序的列名 desc) as ranking 
from score
where ranking<=N;
6、sql子查询
7、sql优化
8、sql常用函数
9、sql explain的用法
10、sql各种join
11、sql的行转列，列转行
12、sql如何解析json格式数据
13、Mysql如何建立索引？
14、sql编写到执行的过程
15、请用户访问网站最长连续天数，数据格式user、dt、page。
16、查询同时在线人数的峰值
select t2.live_id, max(t2.cnt) as max_online_cnt
from
  (select t1.live_id, sum(t1.indexx) over(partition by t1.live_id order by t1.time) as cnt
from
  (select live_id, login_time as time, 1 as indexx from live_table where dt = '20220801'
  union all
  select live_id, logout_time as time, -1 as indexx from live_table where dt = '20220801'
  ) t1
) t2
group by t2.live_id