V2EX = way to explore
V2EX 是一个关于分享和探索的地方
现在注册
已注册用户请  登录
• 请不要在回答技术问题时复制粘贴 AI 生成的内容
qiyong
V2EX  ›  程序员

面试中遇到的一道 sql 题

  •  
  •   qiyong · 2022-11-17 12:45:35 +08:00 · 5491 次点击
    这是一个创建于 766 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

    面试中遇到一道简单的 sql 题,小弟也能写出来,但写的非常乱,嵌套了很多子查询,我感觉有更美妙的写法,请教各位

    题目

    我的解答

    SELECT a.id, a.name, a.group_id, b.name group_name, c.sum_goods_sales_volume, d.sum_group_sales_volume
    FROM goods a,
         goods_group b,
         (select sum(sales_volume) sum_goods_sales_volume, goods_id
          from goods_sales_record
          group by goods_id
          order by sum_goods_sales_volume desc
          limit 3) c,
         (select sum(sales_volume) sum_group_sales_volume, bb.group_id FROM goods_sales_record aa
             JOIN goods bb WHERE aa.goods_id = bb.id GROUP BY bb.group_id) d
    WHERE a.group_id = b.id AND  a.id = c.goods_id AND a.group_id = d.group_id
    order by sum_group_sales_volume desc, sum_goods_sales_volume desc;
    
    

    附上表结构 及 数据 方便大佬们使用

    goods

    /*
     Navicat Premium Data Transfer
    
     Source Server         : 本地 MySql
     Source Server Type    : MySQL
     Source Server Version : 80028
     Source Host           : localhost:3306
     Source Schema         : transaction
    
     Target Server Type    : MySQL
     Target Server Version : 80028
     File Encoding         : 65001
    
     Date: 17/11/2022 12:43:34
    */
    
    SET NAMES utf8mb4;
    SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 0;
    
    -- ----------------------------
    -- Table structure for goods
    -- ----------------------------
    DROP TABLE IF EXISTS `goods`;
    CREATE TABLE `goods`  (
      `id` int NOT NULL,
      `name` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci NULL DEFAULT NULL,
      `group_id` int NULL DEFAULT NULL,
      PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE
    ) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8mb4 COLLATE = utf8mb4_0900_ai_ci ROW_FORMAT = Dynamic;
    
    -- ----------------------------
    -- Records of goods
    -- ----------------------------
    INSERT INTO `goods` VALUES (1, '苹果手机', 1);
    INSERT INTO `goods` VALUES (2, '三星手机', 1);
    INSERT INTO `goods` VALUES (3, '联想电脑', 2);
    INSERT INTO `goods` VALUES (4, '华为手机', 1);
    INSERT INTO `goods` VALUES (5, '华硕电脑', 2);
    INSERT INTO `goods` VALUES (6, 'IKBC', 3);
    
    SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 1;
    
    

    goods_group

    /*
     Navicat Premium Data Transfer
    
     Source Server         : 本地 MySql
     Source Server Type    : MySQL
     Source Server Version : 80028
     Source Host           : localhost:3306
     Source Schema         : transaction
    
     Target Server Type    : MySQL
     Target Server Version : 80028
     File Encoding         : 65001
    
     Date: 17/11/2022 12:43:41
    */
    
    SET NAMES utf8mb4;
    SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 0;
    
    -- ----------------------------
    -- Table structure for goods_group
    -- ----------------------------
    DROP TABLE IF EXISTS `goods_group`;
    CREATE TABLE `goods_group`  (
      `id` int NOT NULL,
      `name` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci NULL DEFAULT NULL,
      PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE
    ) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8mb4 COLLATE = utf8mb4_0900_ai_ci ROW_FORMAT = Dynamic;
    
    -- ----------------------------
    -- Records of goods_group
    -- ----------------------------
    INSERT INTO `goods_group` VALUES (1, '手机');
    INSERT INTO `goods_group` VALUES (2, '电脑');
    INSERT INTO `goods_group` VALUES (3, '键盘');
    
    SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 1;
    

    goods_sales_record

    /*
     Navicat Premium Data Transfer
    
     Source Server         : 本地 MySql
     Source Server Type    : MySQL
     Source Server Version : 80028
     Source Host           : localhost:3306
     Source Schema         : transaction
    
     Target Server Type    : MySQL
     Target Server Version : 80028
     File Encoding         : 65001
    
     Date: 17/11/2022 12:43:26
    */
    
    SET NAMES utf8mb4;
    SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 0;
    
    -- ----------------------------
    -- Table structure for goods_sales_record
    -- ----------------------------
    DROP TABLE IF EXISTS `goods_sales_record`;
    CREATE TABLE `goods_sales_record`  (
      `id` int NOT NULL,
      `goods_id` int NULL DEFAULT NULL,
      `sales_volume` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci NULL DEFAULT NULL,
      PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE
    ) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8mb4 COLLATE = utf8mb4_0900_ai_ci ROW_FORMAT = Dynamic;
    
    -- ----------------------------
    -- Records of goods_sales_record
    -- ----------------------------
    INSERT INTO `goods_sales_record` VALUES (1, 1, '50');
    INSERT INTO `goods_sales_record` VALUES (2, 2, '30');
    INSERT INTO `goods_sales_record` VALUES (3, 3, '88');
    INSERT INTO `goods_sales_record` VALUES (4, 4, '88');
    INSERT INTO `goods_sales_record` VALUES (5, 5, '444');
    INSERT INTO `goods_sales_record` VALUES (6, 6, '34');
    
    SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 1;
    
    38 条回复    2022-11-21 10:16:12 +08:00
    zhangxh1023
        1
    zhangxh1023  
       2022-11-17 13:40:44 +08:00
    这种东西感觉没个半小时调试加搜索我感觉我写不出来🤦‍♂️
    fengjianxinghun
        2
    fengjianxinghun  
       2022-11-17 13:51:04 +08:00   ❤️ 11
    这题没有 copilot 做不出来
    wangnimabenma
        3
    wangnimabenma  
       2022-11-17 13:54:35 +08:00   ❤️ 1
    抖个机灵,我会分开查不会写复杂的子查询或者其他。原因我可以和面试官好好说说
    iseki
        4
    iseki  
       2022-11-17 14:04:42 +08:00
    用 with 拆开会更好一点
    qiyong
        5
    qiyong  
    OP
       2022-11-17 14:11:25 +08:00
    忘说了 是第二道题
    zhzy0077
        6
    zhzy0077  
       2022-11-17 14:27:47 +08:00
    第一问第二问不是连着的吗

    SELECT TOP 3 A.name, C.sales_volume, B.name FROM goods A
    JOIN goods_group B ON A.group_id = B.id
    JOIN goods_sales_record C ON A.id = C.goods_id
    ORDER BY sales_volume DESC

    SELECT D.good_name, D.sales_volume, D.group_name, E.sum_sales FROM
    (
    SELECT TOP 3 A.name AS good_name, C.sales_volume, B.name AS group_name, B.id AS group_id FROM goods A
    JOIN goods_group B ON A.group_id = B.id
    JOIN goods_sales_record C ON A.id = C.goods_id
    ORDER BY sales_volume DESC
    ) D
    JOIN (
    SELECT B.id AS id, SUM(C.sales_volume) AS sum_sales FROM goods A
    JOIN goods_group B ON A.group_id = B.id
    JOIN goods_sales_record C ON A.id = C.goods_id
    GROUP BY B.id
    ) E ON D.group_id = E.id
    ORDER BY sum_sales DESC, sales_volume DESC
    CRVV
        7
    CRVV  
       2022-11-17 14:46:13 +08:00   ❤️ 2
    首先把销量的类型改成数字, `sales_volume` INT

    最后都需要套一层子查询来重新排序,就不写了。
    这三种写法都是用 ORDER BY volume DESC LIMIT 3 来选出前 3 ,还可以用 rank <= 3 来选前 3 的,如果有重复的会得到不同结果
    都可以在最新的 MySQL 上执行

    SELECT goods.name,
    goods_sales_record.sales_volume,
    goods_group.name AS group_name,
    t.group_volume
    FROM goods
    INNER JOIN goods_sales_record ON goods.id = goods_sales_record.goods_id
    INNER JOIN goods_group ON goods.group_id = goods_group.id
    INNER JOIN (SELECT goods_group.id, sum(goods_sales_record.sales_volume) AS group_volume
    FROM goods_group
    INNER JOIN goods ON goods.group_id = goods_group.id
    INNER JOIN goods_sales_record on goods.id = goods_sales_record.goods_id
    GROUP BY goods_group.id) AS t ON t.id = goods_group.id
    ORDER BY 2 DESC limit 3;

    SELECT goods.name,
    goods_sales_record.sales_volume,
    goods_group.name AS group_name,
    t.group_volume
    FROM goods
    INNER JOIN goods_sales_record ON goods.id = goods_sales_record.goods_id
    INNER JOIN goods_group ON goods.group_id = goods_group.id
    CROSS JOIN LATERAL (SELECT sum(goods_sales_record.sales_volume) AS group_volume
    FROM goods INNER JOIN goods_sales_record on goods.id = goods_sales_record.goods_id
    WHERE group_id = goods_group.id) AS t
    ORDER BY 2 DESC limit 3;

    SELECT goods.name,
    goods_sales_record.sales_volume,
    goods_group.name AS group_name,
    sum(sales_volume) OVER (PARTITION BY goods_group.id) AS group_volume
    FROM goods
    INNER JOIN goods_sales_record ON goods.id = goods_sales_record.goods_id
    INNER JOIN goods_group ON goods.group_id = goods_group.id
    ORDER BY 2 DESC
    LIMIT 3;
    DinnyXu
        8
    DinnyXu  
       2022-11-17 14:56:37 +08:00
    这个题用 SQL 是能做出来,但是对于实际业务来说 SQL 不会写成这种 join 和 嵌套,商品和商品分组查出来,在单独去统计各个商品的销量以及商品分组总销量。要是我面试就可以跟面试官扯皮一下,这种题拿来面试是侮辱智商的。直接喷他
    CRVV
        9
    CRVV  
       2022-11-17 15:08:19 +08:00
    @DinnyXu
    这种 SQL 在很多地方都用得到,而且这个题其实不难。
    如果每个表都有几亿行,用 BigQuery 写一句 SQL 就能实现,速度也不慢。如果不写 SQL 你打算怎么做?
    jhb
        10
    jhb  
       2022-11-17 15:08:28 +08:00
    这应该是一道考窗口函数的题目,不用写复杂的分组语句
    qzwmjv
        11
    qzwmjv  
       2022-11-17 15:43:56 +08:00
    这不写嵌套 sql 就完事?除非有数据倾斜需要解决
    potatowish
        12
    potatowish  
       2022-11-17 16:13:30 +08:00   ❤️ 1
    select t0.* from (
    select
    t.goods_name,
    t.sales_volume sv,
    t.group_name,
    sum(t.sales_volume) OVER (PARTITION BY t.group_name)gsv
    from (
    select g.id as goods_id, g.name as goods_name, gg.name as group_name, gsr.sales_volume
    from goods_sales_record gsr
    left join goods g on g.id = gsr.goods_id
    left join goods_group gg on gg.id = g.group_id
    )t
    order by sv desc limit 3
    )t0
    order by t0.gsv desc, t0.sv desc;
    raysonlu
        13
    raysonlu  
       2022-11-17 16:52:32 +08:00
    @CRVV 这类的查询业务,数据量到达亿级的话,是把整个查询业务都放在 sql 呢(比如这种面试题需要一句 sql 语句得出最终结果,或窗口函数),还是多次 sql 查询分步处理好?(比如 php 或 java 先查出销量最好三个,再根据分组 id 查分组销量情况,再拼凑)
    wangxin3
        14
    wangxin3  
       2022-11-17 16:56:52 +08:00
    mysql8

    select g.name as 商品名,
    gsr.sales_volume as 商品销量,
    gg.name as 商品所属分组名,
    sum(gsr.sales_volume) over (partition by g.group_id) as 总销量
    from goods_sales_record gsr
    left join goods g on gsr.goods_id = g.id
    left join goods_group gg on gg.id = g.group_id
    order by 总销量 desc, 商品销量 desc
    limit 3
    qiyong
        15
    qiyong  
    OP
       2022-11-17 17:18:18 +08:00
    @wangxin3 大佬 你这个商品销量排序是失效的 为啥呢 我没看出来
    wangxin3
        16
    wangxin3  
       2022-11-17 17:40:57 +08:00
    @qiyong 你的销量字段类型改下,改为 int 再试试
    CRVV
        17
    CRVV  
       2022-11-17 17:48:34 +08:00
    @raysonlu

    如果能分步处理当然分步处理是很多人首选的方案,因为代码比较好懂,会写复杂 SQL 的人没那么多。

    但就这个题来说,如果商品有 1 亿个,销量表是分小时的,要查所有商品,按近一个月的销量倒序排列,要能搜索能翻页,还是那种能直接跳到第 10000 页的设计。这样的不太可能分步来处理吧,每一个中间步骤的结果都很大。实际的需求通常都比这个复杂。

    写一个大 SQL 可能直接就把数据库弄死了,当然也不行。
    所以我上面说 BigQuery ,这东西就是干这个事用的,应该算是解决这种问题的方案之一。
    sadfQED2
        18
    sadfQED2  
       2022-11-17 17:53:34 +08:00 via Android
    @DinnyXu PM:我想要个 xxx 数据,麻烦帮我跑一个吧

    写 SQL 查十几分钟就搞定了,而且实际工作中,这种 SQL 都是丢到数仓里面去执行的,数仓里面几百行的 SQL 很常见
    no13bus
        19
    no13bus  
       2022-11-17 17:59:35 +08:00
    有的时候业务量没那么大的时候,假设想差一些临时性的数据,逻辑比较麻烦,这个时候写 sql 是很正常的做法。
    m2276699
        20
    m2276699  
       2022-11-17 18:39:08 +08:00
    cte 、rank
    asmile1993
        21
    asmile1993  
       2022-11-17 19:33:40 +08:00
    with goods_sales as(
    -- 获取每种商品的总销售额
    select distinct
    g.id as goods_id,
    g.name as goods_name,
    g.group_id,
    gg.name as group_name,
    sum(gsr.sales_volume) over(partition by g.id, g.name, g.group_id, gg.name) sum_goods_sales_volume,
    sum(gsr.sales_volume) over(partition by g.group_id, gg.name) sum_group_sales_volume
    from goods g
    inner join goods_group gg on g.group_id= gg.id
    inner join goods_sales_record gsr on g.id= gsr.goods_id
    order by sum_goods_sales_volume desc -- 以商品的总销售倒序排列,并取前三名
    limit 3
    )
    select goods_id,
    goods_name,
    group_id,
    group_name,
    sum_goods_sales_volume, -- 每种商品的总销售额
    sum_group_sales_volume -- 每种分类的总销售额
    from goods_sales
    order by sum_group_sales_volume desc, sum_goods_sales_volume desc -- 以每种分类的总销售额、商品的总销售倒序排列
    wxf666
        22
    wxf666  
       2022-11-17 20:09:01 +08:00
    @potatowish wangxin3 `goods_sales_record` 表应该允许多次售出某个商品吧

    因为楼主 @qiyong 也用了 `FROM goods_sales_record GROUP BY goods_id`


    我试了下,`goods_sales_record` 表加个 `(7, 1, '100')`,#12 #14 结果就不对了


    试着拿 `SQLite` 写了下:

    *( V 站排版原因,行首有全角空格,记得删除)*

    ```sql
    WITH
      goods(id, name, group_id) AS (
       VALUES
       (1, '苹果手机', 1),
       (2, '三星手机', 1),
       (3, '联想电脑', 2),
       (4, '华为手机', 1),
       (5, '华硕电脑', 2),
       (6, 'IKBC', 3)
     ),

      goods_group(id, name) AS (
       VALUES
       (1, '手机'),
       (2, '电脑'),
       (3, '键盘')
     ),

      goods_sales_record(id, goods_id, sales_volume) AS (
       VALUES
       (1, 1, '50'),
       (2, 2, '30'),
       (3, 3, '88'),
       (4, 4, '88'),
       (5, 5, '444'),
       (6, 6, '34')
     ),

      goods_sales(goods_id, total_sales) AS (
       SELECT goods_id, SUM(sales_volume)
       FROM goods_sales_record
       GROUP BY 1
     ),

      top3 AS (
       SELECT *
       FROM goods_sales
       ORDER BY total_sales DESC
       LIMIT 3
     )

    SELECT
      g1.name 商品名,
      gg.name 商品所属分组名,
      t3.total_sales 商品销量,
      SUM(gs.total_sales) 分组内所有商品总销量
    FROM top3 t3
    JOIN goods g1 ON g1.id = t3.goods_id
    JOIN goods g2 USING(group_id)
    JOIN goods_group gg ON gg.id = g1.group_id
    JOIN goods_sales gs ON g2.id = gs.goods_id
    GROUP BY g1.id
    ORDER BY 分组内所有商品总销量 DESC, 商品销量 DESC;
    ```
    Goooooos
        23
    Goooooos  
       2022-11-17 21:22:23 +08:00
    在 V2 ,笔试都是政治不正确的
    rabbbit
        24
    rabbbit  
       2022-11-17 22:30:13 +08:00
    问个问题,真实业务里允许像查商品销量写 from a, b, c 这种写法吗?
    不是会导致查询结果过多吗?
    c6h6benzene
        25
    c6h6benzene  
       2022-11-17 22:37:49 +08:00 via iPhone
    大概…开窗函数可以解决?
    iseki
        26
    iseki  
       2022-11-17 23:34:26 +08:00
    @DinnyXu 如果性能敏感,以至于需要给其中的部分子查询增加额外的缓存,那才会选择拆开;否则这种简单查询直接一个 SQL 是最优解,不管是性能上还是功能上。
    qinrui
        27
    qinrui  
       2022-11-17 23:41:27 +08:00 via iPhone
    应该用开窗吧
    iseki
        28
    iseki  
       2022-11-17 23:52:45 +08:00
    个人不倾向这里用开窗,题目中感觉并没有明确提出开窗统计的需求,更多的其实是就是把多个统计维度的数据攒到一块了,那 with 几下感觉更好一点
    DinnyXu
        29
    DinnyXu  
       2022-11-18 00:21:30 +08:00
    @CRVV
    @sadfQED2
    @iseki
    他这个是商品类型的,可以参考电商,实际电商会写这种 SQL 吗?很多结果都是代码异步执行的,数据量一旦大起来,你看看那几个子查询的效率不拖垮数据库了。
    iseki
        30
    iseki  
       2022-11-18 01:45:11 +08:00 via Android
    @DinnyXu 这种需要全表扫来扫去的 SQL 一般都不会经常跑,也就是个定时任务,一个小时刷一遍排行榜之类的
    swcat
        31
    swcat  
       2022-11-18 09:48:16 +08:00
    销量类型得改为 int 类型, 不然排序回出错

    select sum(sr.sales_volume) over sv '分组总销量',
    sr.sales_volume '商品销量',
    sr.goods_id as '商品 id',
    g.name '商品名',
    gg.name '分组名'
    from goods_sales_record sr
    join goods g on g.id = sr.goods_id
    join goods_group gg on g.group_id = gg.id
    window sv as (partition by g.group_id )
    order by 1 desc, 2 desc
    limit 3;
    raysonlu
        32
    raysonlu  
       2022-11-18 10:24:53 +08:00
    @CRVV 如果按你说的场景并且只能局限于此,的确只能 BigQuery 了。但我还是比较好奇在实际场景中,遇到这种 BigQuery 是几乎开放式的(多用户或多进程可同时进行请求),这时候还能这么搞?(我实际项目中反而遇到很多这种用户可能会频繁访问 BigQuery 的情景)
    我理解中的“分步处理”不是为了“代码比较好懂”而是为了“不让 mysql 高负荷运行复杂查询“,维护简单的 sql 查询比较容易(比如简单的索引组合,分表之类),但 BigQuery 的查询维护就变得很难把控。
    在结合一些实际业务情况,我或者会考虑这些:
    1 、针对查询业务做一个汇总表,并动态更新,这相当于持久化的热缓存了;
    2 、尽量减少搜素条件需求,或针对搜索条件对分步查询进行调整;
    3 、慎重考虑分页。分析 BigQuery 过程其实很多情况下(特别是排序),sql 已经把相关数据全部扫描了,然后我们只取部分数据(估计考虑数据传输压力到中间层),我觉得这种情况不如“不分页查询”。数据库和中间层之间数据传输压力(如 in 查询的数量限制也算是),可以尝试在分步处理的各个步骤当中再进行”分步查询“,中间层和客户端层之间的传输压力,那就甩锅给带宽吧( nginx 已经有数据压缩传输处理了,不想管了)
    总结我对 BigQuery 的使用场景是:业务量不大,且让业务快速到位。
    以上,个人鄙见
    nig001
        33
    nig001  
       2022-11-18 11:59:47 +08:00
    SELECT a.id,a.name,c.sales_volume,gb.group_name,gb.g_sales_volumes FROM goods a LEFT JOIN goods_sales_record c ON a.id = c.goods_id LEFT JOIN (SELECT b.id as group_id,b.name AS group_name,sum(c.sales_volume) AS g_sales_volumes FROM goods_sales_record c LEFT JOIN goods a ON a.id=c.goods_id LEFT JOIN goods_group b ON a.group_id = b.id GROUP BY b.id) gb ON a.group_id = gb.group_id ORDER BY gb.g_sales_volumes,c.sales_volume DESC LIMIT 3
    CRVV
        34
    CRVV  
       2022-11-18 14:01:25 +08:00
    @raysonlu

    “不让 mysql 高负荷运行复杂查询”

    这应该是一个对关系型数据库的误解,来自于 MySQL 的 planner 太弱。

    要得到一个查询的结果,不论查询是不是分步的,总的工作量一定有下限。在 planner 足够好的情况下,一定是分步查询的工作量大,一条大 SQL 的工作量小(因为不需要把可能很大的中间结果传回来),所以写一条大 SQL 才是节约数据库的做法。

    在 MySQL 上,“planner 足够好” 通常不成立,这事就反过来了,分步查才是工作小的做法,所以才有分开写简单 SQL 的习惯。换成 PostgreSQL 就不是那么回事了。

    至于其它的很多都是需求问题,很多时候产品经理的需求就要分页要搜索,总不能直接说这东西做不了吧。
    weizhen199
        35
    weizhen199  
       2022-11-18 16:13:43 +08:00
    实际上 oracle 的 cbo 也就这样,所以该分几步还是分吧
    Pandaaaa906
        36
    Pandaaaa906  
       2022-11-19 10:34:30 +08:00 via Android
    没限制数据库吧? mysql 太渣~用 postgres 了

    select * from (
    select
    g.name,
    t.sales_volume_sum,
    gg.name,
    sum(t.sales_volume_sum) over(partition by g.group_id) total_sum
    from (
    select
    goods_id,
    sum(gsr.sales_volume) sales_volume_sum
    from goods_sales_record gsr
    group by gsr.goods_id
    ) t
    left join goods g
    on t.goods_id = g.id

    left join goods_group gg
    on g.group_id = gg.id

    order by t.sales_volume_sum desc
    limit 3
    ) tmp
    order by total_sum desc, sales_volume_sum desc
    nuanshen
        37
    nuanshen  
       2022-11-19 14:44:01 +08:00
    这简单啊,不过销量字段类型先改成 int 吧,
    求组内总销量用 sum(sales_volume) over(partition by group_id) ,
    销量排序 rank()over(order by sales_volume desc)

    # mysql8
    select t.goods_name `商品名`,
    t.sales_volume `商品销量`,
    t.group_name `商品组名`,
    t.group_sales_volume `商品组总销量`
    from (
    select t.goods_id,
    t.sales_volume,
    g.name goods_name,
    gp.name group_name,
    sum(t.sales_volume)over(partition by g.group_id) group_sales_volume,
    rank() over (order by t.sales_volume) sales_rank
    from goods_sales_record t
    left join goods g on g.id = t.goods_id
    left join goods_group gp on gp.id = g.group_id
    ) t
    where t.sales_rank<=3
    order by t.group_sales_volume desc,t.sales_volume desc;
    raysonlu
        38
    raysonlu  
       2022-11-21 10:16:12 +08:00
    @CRVV

    我确实一直都在用 MySQL 做项目,其他数据库甚少了解。现今中小项目使用 MySQL 依然很普遍。
    对关系型数据库的学习,我一直都是以“边用边学”的方式,有尝试去“系统性进阶学习”,但很难看进去(比如《高性能 MySQL 》),或者说是还没找到适合的教材、方法吧。
    产品经理的需求,我觉得技术经理需要去进行平衡,当然要优先考虑实现需求,在不是 100%实现需求的情况下,实现的方式有多种。
    关于   ·   帮助文档   ·   博客   ·   API   ·   FAQ   ·   实用小工具   ·   1055 人在线   最高记录 6679   ·     Select Language
    创意工作者们的社区
    World is powered by solitude
    VERSION: 3.9.8.5 · 32ms · UTC 18:14 · PVG 02:14 · LAX 10:14 · JFK 13:14
    Developed with CodeLauncher
    ♥ Do have faith in what you're doing.