sql刷题错题整理

牛客SQL专项练习

1.

在MySQL中不能使用 = NULL 或 != NULL 等比较运算符在列中查找 NULL 值 。要用IS NULL 或 IS NOT NULL才会进行NULL值或非NULL值得查找。

2.

INSERT INTO 语句用于向一张表中插入新的行。

SELECT INTO 语句从一张表中选取数据插入到另一张表中。常用于创建表的备份复件或者用于对记录进行存档。

3.

题目的要求是找出没有修英语科目的学生。学生可以修很多科目，有的没有修英语。

这个题目不太对，括号里的可以查到有英语科目但没分数的。除非英语科目和分数是绑定一起的，此种情况下括号外的查询能查到没有英语分数的学生信息。

选项B: select * from student_table

where id not in (select stu_id from score_table where subject_name = '英语')

这条SQL的逻辑是:

1. 先查询score_table中subject_name为'英语'的所有学生id

2. 然后在student_table中查询不在这个id列表中的学生记录

3. 这样就能找出没有英语分数的学生

其他选项分析:

A错误: select * from student_table where id in (select stu_id from score_table where subject_name <> '英语')

这条SQL查询的是有非英语科目分数的学生,但不能保证这些学生没有英语分数。

4.

 此题考查数据库事务的原子性、一致性、隔离性和持久性。A选项，事务是最小的执行单位，不允许分割；B选项，执行事务前后，数据保持一致，对同一数据读取的结果相同；C选项，一个事务被提交后对数据库中数据的改变是持久的。

5.

外键字段(B选项):

外键字段经常用于表与表之间的连接查询。在外键字段上建立索引可以大大提高表连接操作的效率。是最常见的索引类型之一。

主键字段(C选项):

主键是表中记录的唯一标识。数据库会自动在主键上建立索引。主键索引可以加快基于主键的查询和表连接。

Where子句中的字段(D选项):

Where子句用于数据过滤,是查询优化的重点。经常出现在Where条件中的字段建立索引可以显著提升查询性能。特别是在大表中更能体现索引的价值

A选项错误原因:

Select子句中的字段主要用于结果集的显示。这些字段不参与查询条件的过滤和表的连接。在这些字段上建立索引对查询性能提升不明显。反而会增加插入和更新操作的开销。

6.

B选项，选取σ、投影π是专门的关系运算符；C选项，与∧、或∨是逻辑关系运算符；D选项，选取σ、投影π是专门的关系运算符，非¬是逻辑关系运算符。

7.

B选项，只是将所有数据出现的次数显示出来，不符题意；C选项，创建临时表的步骤中缺少“AS 临时表”这一部分；D选项，where子句不能与聚合函数一起使用。

解题思路： 从老表里按分数进行分组(group by)并统计count形成一张新表，AS STATISTIC就是建立一张临时的表。从新表里找num大于1的，并呈现它。

8.

如下有一张球员信息表（info），字段依次为：球员id、球员名称、体重（球员的id和名称均为唯一索引）
+------+------+--------+
| id   | name | weight |
+------+------+--------+
|    1 | A1   |     49 |
|    2 | A2   |     65 |
|    3 | B3   |     55 |
|    4 | T1   |     60 |
|    5 | G2   |     43 |
|    6 | C0   |     55 |
+------+------+--------+
还有一张比赛信息表（game），字段依次为：id、球员id、进球数目
+------+-----------+-------+
| id   | person_id | count |
+------+-----------+-------+
|    1 |        3  |    10 |
|    2 |        1  |    24 |
|    3 |        6  |     9 |
|    4 |        1  |     2 |
|    5 |        2  |    11 |
|    6 |        5  |    23 |
|    7 |        3  |    15 |
|    8 |        2  |    16 |
|    9 |        4  |     5 |
|   10 |        1  |     3 |
+------+-----------+-------+
查找进球数超过25,体重小于50的球员信息:

select info.id,info.name,info.weight,sum(game.count) as total 
from (game inner join info on game.person_id = info.id) 
where info.weight < 50 group by info.name having sum(game.count) > 25;

看起来连接表的时候，大表放前面。

代码执行顺序：先执行join连接表。再执行where筛选资料。再group by对资料进行分组。然后是having对分组后的结果再做一次筛选。最后呈现属性。

思路是：想好要呈现什么属性，属性中会用聚合函数sum()，先把表连接起来。第一个容易筛选的条件先用where筛掉。一个基本的查找已经形成。前面用了聚合函数，后面用group分类。还有一个条件必须在聚合后才能筛选，后面再用having来补就行。

注意：1.group by需要写在where后面。写在前面则会报错。2.由于有聚合函数，所以必须要出现group by。对于聚合之后的结果的筛选则需要用having来筛选。3.不可以用别名列来作为聚合后的列名来进行筛选操作。上述代码中having后的筛选不是写total而是sum(game.count)。

可以看到，大表放前面。对于符合连接条件的小表的数据会再次出现连接到大表后面。 

 9.有一张工资表salaries，示例数据如下：

现要找出，除开在职员工（指to_date = '9999-01-01'）的最大、最小工资（可能存在并列最大或最小）后，其他在职员工的平均工资avg_salary（若有多个最大最小工资，计算时全都去除，而非只删一个），示例数据查询后输出：

正确的MySQL查询语句是：

A.SELECT AVG(salary) AS avg_salary FROM salaries WHERE to_date = '9999-01-01' AND salary NOT IN (SELECT MAX(salary) FROM salaries) AND salary NOT IN (SELECT MIN(salary) FROM salaries);

B.SELECT AVG(salary) AS avg_salary FROM salaries WHERE salary > MIN(salary) AND salary < MAX(salary) AND to_date = '9999-01-01';

C.SELECT ((SUM(salary) - MAX(salary) - MIN(salary)) / (COUNT(1)-2)) avg_salary FROM salaries WHERE to_date = '9999-01-01';

D.SELECT AVG(salary) AS avg_salary FROM salaries WHERE salary NOT IN (SELECT MAX(salary) FROM salaries WHERE to_date = '9999-01-01') AND salary NOT IN (SELECT MIN(salary) FROM salaries WHERE to_date = '9999-01-01') AND to_date = '9999-01-01';

题意中有两个细节要注意：

• 第一个是在职员工的筛选，必须是 to_date = '9999-01-01'，这个条件同样要在最大最小的查询中使用；
• 第二个就是最大最小值可能不止一个，所以在计算个数的时候不一定是减2。

因此A选项错在没有考虑第一个细节；

B选项错在聚合函数不能用在WHERE子句后面，注意查询的执行顺序；

C选项错在第二个细节，忽略了不止一个最大最小值的情况，不够严谨；

D就是正确的查询语句。

这个题目的意思有陷阱，除掉特殊日期的最大最小薪资后，在计算平均工资时，其他的特殊日期工资也是包含进来的。

子表里写的是先在特殊日期中找最大或最小。