`

数据库部分面试一

阅读更多

1、用两种方式根据部门号从高到底,工资从低到高列出每个员工的信息。

employee:eid,ename,salary,deptid;

select * from employee order by deptid desc,salary asc;

2、列出各个部门中工资高于本部门的平均工资的员工数和部门号,并按部门号排序。

创建表:

mysql>create table employee921(id int primary key auto_increment,name varchar(50),salary bigint,deptid int);

插入实验数据:

mysql>insert into employee921 values(null,'zs',1000,1),(null,'ls',1100,1),(null,'ww',1100,1),(null,'zl',900,1),(null,'zl',1100,2),(null,'zl',900,2),(null,'zl',1000,2),(null,'zl',1100,2);

编写sql语句:

(1)select avg(salary) from employy921 group by deptid;

(2)mysql>select employee921.id,employee921.name,employee921.salary,employee921.deptid tid from employee921 where salary>(select avg(salary) from employy921 where  deptid=tid);

效率低的一个语句,仅供学习参考使用(在group by之后不能使用where,只能使用having,在group by之前可以使用where,即表示过滤后的结果分组):

mysql>select employee921.id,employee921.name,employee921.salary,employee921.deptid tid from employee921 where salary>(select avg(salary) from employee921 group by deptid having deptid = tid);

(1)select count(*),tid from (

              select employee921.id,employee921.name,

                        employee921.salary,employee921.deptid tid

              from           

                 employee921 where salary > (select avg(salary) from employee921 where deptid = tid)

) as t group by tid;

 

 

分享到:
评论

相关推荐

    Mysql数据库部分面试题.doc

    - 设计合理的数据库模式,如范式理论、主键和外键的使用,也是面试的重要部分。 在面试中,对这些概念的理解和实际应用能力都是评估候选人技能的关键点。熟悉并能够解释这些知识点,以及如何在实际问题中应用它们...

    数据库面试题数据库面试题.

    数据库面试题涵盖了数据库基础知识、数据结构、算法、面向对象编程、软件工程以及特定数据库系统(如Visual FoxPro和SQL)的使用等多个方面。以下是这些题目所涉及的关键知识点的详细解释: 1. **算法的执行效率与...

    数据库面试题(汇总所有的数据库面试题).zip

    这份"数据库面试题(汇总所有的数据库面试题).zip"压缩包显然包含了一系列与数据库相关的面试问题,旨在帮助求职者准备应对各种数据库面试挑战。以下是根据标题、描述以及可能的文件内容总结出的一些关键知识点: ...

    数据库常用面试题目_基础题

    数据库是信息技术领域中不可或缺的一部分,尤其在大数据时代,掌握数据库基础知识和实践经验对于求职者来说至关重要。以下是一些数据库常问的面试题目,涵盖了基础概念、设计原则、优化策略等多个方面。 1. **...

    JAVA面试题-数据库部分

    在准备这部分面试时,不仅要熟悉JDBC的基本操作,还要理解数据库原理、SQL语言、事务管理和性能调优等方面的知识,同时了解和掌握一些流行的数据访问技术,如ORM框架和Spring Data。阅读和实践提供的"java私塾面试题...

    数据库工程师面试题

    ### 数据库工程师面试知识点解析 #### 一、填空题知识点解析 1. **SQL Server 2000中的数据库对象**: - **表**:数据库中最基本的数据存储单元,用于存储具体的数据记录。 - **视图**:基于一个或多个表的一种...

    MySQL数据库工程师常见面试题

    ### MySQL数据库工程师常见面试题详解 #### 问题1:为什么GROUP BY和ORDER BY会使查询变慢? GROUP BY 和 ORDER BY 操作通常会增加查询的复杂度,从而导致性能下降。这是因为这两种操作通常需要对查询结果进行额外...

    db2数据库面试问题

    模式是数据库的核心组成部分之一,用于定义数据的结构和约束。模式对于保证数据的一致性和安全性至关重要。 #### 8. 关系的定义 关系指的是不同表之间或者同一表中不同行之间的关联。通过键(key)来实现这种关联。 ...

    数据库工程师面试考试部分题

    这份"数据库工程师面试考试部分题"包含了可能在求职面试中遇到的各种问题和当前数据库领域的热点,对于有意从事这一职业的人来说,是一个极好的学习资源。 数据库工程师需要深入理解关系型数据库,如MySQL、Oracle...

    数据库笔试面试题汇总

    数据库是信息技术领域中的核心部分,尤其在大数据时代,掌握数据库技术对于求职者至关重要。这份"数据库笔试面试题汇总"无疑是面试准备的宝贵资源,涵盖了众多大公司常问的问题及其解答,帮助面试者提升自身的数据库...

    数据库经典面试题及答案.pdf

    第三范式(Third Normal Form, 3NF)是数据库规范化的一个重要步骤,目的是消除非主属性对候选键的部分依赖和传递依赖,进一步减少数据冗余,提高数据的一致性和完整性。 **特征:** - 消除部分依赖:每个非主属性...

    JAVA面试数据库部分经典面试题

    【JAVA面试数据库部分经典面试题】的讨论涵盖了多个与数据库相关的知识点,主要涉及SQL Server 2000和2005的区别、存储过程的作用、以及Oracle数据库的性能优化策略。 1. SQL Server 2000与2005的区别: - 界面...

    数据库面试经典试题!!

    数据库是信息技术领域中不可或缺的一部分,尤其在面试环节,掌握数据库的核心知识往往能为求职者加分不少。本资料集合了互联网上被广泛讨论的数据库面试经典试题,旨在帮助求职者更好地准备数据库相关的面试。 1. ...

    华为数据库面试题华为数据库面试题

    这是JOIN操作的一部分,连接两个或更多表。 6. 限制分组统计结果 - 使用HAVING子句。HAVING用于在GROUP BY之后过滤满足特定条件的分组。 7. 需要分组函数实现 - 显示PRODUCT表中的COST列值总量。这需要使用SUM函数...

    数据库工程师常见面试题.pdf

    通过以上对这些常见面试题的解答,可以感受到一名数据库工程师需要具备的知识广度和深度,以及在实际工作中处理各类问题的能力。掌握这些知识点对于数据库工程师来说是基本要求,也是面试中考察候选人的重点。

    数据库部分面试题.pdf

    在数据库规范化理论方面,提到了第一范式(1NF)、第二范式(2NF)和第三范式(3NF),这些都是数据建模时需遵守的规范化规则,以减少数据冗余和依赖,从而提高数据的一致性和完整性。 文件还涉及了关于SQL Server...

    小麦苗数据库笔试面试宝典题库之思维导图部分

    小麦苗数据库笔试面试宝典题库之思维导图部分小麦苗数据库笔试面试宝典题库之思维导图部分

    大公司数据库面试资料

    2. **数据库范式**:了解第一范式(1NF)、第二范式(2NF)、第三范式(3NF)以及BCNF(Boyce-Codd范式)是基础,面试时可能会被问到如何识别和设计符合范式的表结构。 3. **索引**:索引是提升数据库查询性能的...

    27道高级开发数据库面试题目以及答案.pdf

    数据库是任何复杂应用程序的核心组成部分,尤其对于高级开发者来说,深入理解数据库的工作原理至关重要。以下是对高级开发数据库面试题目中涉及的一些关键知识点的详细解释: 1. **数据库事务隔离级别**: - **读...

    oracle数据库常见面试题

    这些只是Oracle面试中可能会遇到的一部分问题。通过深入学习和实践,你可以更好地理解和掌握Oracle数据库系统,从而在面试中表现出色。记住,理论知识与实践经验同样重要,不断练习和解决问题将使你在Oracle的世界中...

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics