1，复杂SQL语句类型 

1,1  笛卡尔连接 

题目1：找出工资超过各自经理的员工姓名

表：employee（id , name , depid , salary, manager_id ）

SELECT e1.name AS employee_name, e1.salary, e2.name AS manager_name, e2.salary
FROM employee e1, employee e2
WHERE e1.manager_id = e2.id
AND e1.salary > e2.salary;

1.2 相关子查询 

相关子查询和普通子查询（也叫非相关子查询）的差别就在于这子查询中是否有对外部查询中涉及到的表的引用。

此时，先执行外部查询，拿到一个结果后，去执行内部查询，判断是否满足条件。

举例: 查询 “工资大于该员工所在部门平均工资的员工”

SELECT employee_number, name
FROM employees emp
WHERE salary > (
    SELECT AVG(salary)
    FROM employees
    WHERE department = emp.department  # 子查询中的表就是外部查询的引用表
);

1.3 行转列 或者 列转行 

 行转列： 行的某列数据，转化到多个列上。

方法：主要是使用CASE WHEN 条件函数，增加表格的列。

比如：

学生表student：
id name subject score
sam yuwen 50
sam shuxue 70
bob yuwen 78

#####

SELECT id, name AS 姓名
    , sum(CASE Subject
        WHEN 'yuwen' THEN score
        ELSE 0
    END) AS 语文
    , sum(CASE Subject
        WHEN 'shuxue' THEN score
        ELSE 0
    END) AS 数学
    , sum(CASE Subject
        WHEN 'yingyu' THEN score
        ELSE 0
    END) AS 英语
FROM student

列转行： 某列的数据，转化到多个行上。

方法：假设在HIVE 库内，使用LATERAL VIEW语法

电影信息表 movie_info:
  name      types
《疑犯》  悬疑,动作,科幻,爱情

-->
name    type
《疑犯》   悬疑
《疑犯》 动作
《疑犯》 科幻
《疑犯》 爱情

SELECT name, type
FROM movie_info
    LATERAL VIEW explode(types)  alias_table  AS type;

1.4 窗口函数 （针对HIVE）

语法： 

题目： 要求拉出一个表，包含当前表信息，并且包含该次消费的上一次消费日期。

# 订单表order：（name ,date,   cost） 

   name: 顾客姓名  date: 日期  cost: 花费 

select name, date, cost, lag(cost, 1, 0) over(patitioned by name order by date) as preDate  from order 

二，典型逻辑SQL逻辑举例:

1, 每个用户连续签到天数

t_user_attendence表(fdate, fuser_id, fis_sign_in )  表的说明：日期【fdate】，用户id【fuser_id】，用户当天是否签到【0否1是】

举例；

2020-10-01   002  1

2020-10-02   003  1

2020-10-02   002  0

SELECT fuser_id, datediff('2022-06-26', fdate_max) AS fconsecutive_days  # 当前日期  - 最近未签到日期 = 连续签到日期
FROM (
    SELECT fuser_id, max(fdate) AS fdate_max   #找出用户最近未签到的日期
    FROM t_user_attendence
    WHERE fis_sign_in = 0
    GROUP BY fuser_id
) t1;

2， 每个用户最大的连续签到天数 

  含义是，在整个签到表的日期范围内，最大的连续签到日期。

表格：同上

表格：同上  

SELECT fuser_id, max(length(cut_fsign_record)) AS fmax_days  # 对“11111”求长度，就是连续登录天数
FROM (
    SELECT fuser_id, fsign_record, cut_fsign_record
    FROM (
        SELECT fuser_id, wm_concat(fis_sign_in) AS fsign_record  # 多列合并到一行，列值以","号分隔起来
        FROM t_user_attendence
        GROUP BY fuser_id
    ) t1
    LATERAL VIEW explode(split(fsign_record, '0')) t AS cut_fsign_record  # 用0分割列，把列值转多行。（111  111） 
) t2
WHERE cut_fsign_record <> ''
GROUP BY fuser_id;

# 语句适用于HIVE SQL。 ？？

2，Explain 语句 

 对于hive：

explain会把查询语句转化成stage组成的序列，主要由三方面组成：

1：查询的抽象语法树

2：plane中各个stage的依赖情况

3：每个阶段的具体描述：描述具体来说就是显示出对应的操作算子和与之操作的对应的数据，例如查询算子，filter算子，fetch算子等等。

这里，你可以查看是否有严重计算密集的stage(或者是其中的算子，比如map ,  reduce , fillter , fetch ,  group by等等) ， 可以查看每个算子操作的数据大小情况。使你可以看到

HSQL执行的mapreduce 底层运行情况。 由此决定如何调优（参见我的另一篇文章:  HIVE 调优思路和实践）。优化思路的前提是你必须对Mapreduce的原理比较熟悉。

对于MySQL：

explain 语句的输出信息包括： 1， 一个语句被分解成多个查询计划（比如 嵌套查询 ，Union查询）。  2，每个查询计划涉及到数据情况 ，索引使用情况 ，查询效率

关注的字段：

type :  常用的类型有：NULL, system, const, eq_ref, ref, range, index, ALL（从左到右，性能越来越差）

• NULL： MySQL在优化过程中分解语句，执行时甚至不用访问表或索引，例如从一个索引列里选取最小值可以通过单独索引查找完成
• system：这个表（也可能是查询出来的临时表）只有一行数据 (= system table). 是const中的一个特例
• const：表最多有一个匹配行，它将在查询开始时被读取。因为仅有一行，在这行的列值可被优化器剩余部分认为是常数。const 表常量次数，   const用于查询条件为PRIMARY KEY或UNIQUE索引并与常数值进行比较时的所有部分。
• eq_ref：对于前几个表中的每一行组合，从该表中读取一行。除了system和const，这是最好的连接类型。当连接使用索引的所有部分，并且索引是主键或唯一非空索引时，将使用它。eq_ref可以用于使用= 操作符比较的带索引的列。比较值可以为常量或一个使用在该表前面所读取的表的列的表达式。 这种情况可认为，完全利用索引去查询的类型，效率比较高。
• ref:  对于每个来自于前面的表的行组合，所有有匹配索引值的行将从这张表中读取。如果联接只使用键的最左边的前缀，或如果键不是UNIQUE或PRIMARY KEY（换句话说，如果联接不能基于关键字查询结果为单个行的话），则使用ref。如果使用的键仅仅匹配少量行，该联接类型是不错的。ref可以用于使用=或<=>操作符的带索引的列。
• range： 只检索给定范围的行，使用一个索引来选择行。key列显示使用了哪个索引。key_len包含所使用索引的最长关键元素。在该类型中ref列为NULL。当使用=、<>、>、>=、<、<=、IS NULL、<=>、BETWEEN或者IN操作符，用常量比较关键字列时，可以使用range
• index： 该联接类型与ALL相同，除了只有索引树被扫描。这通常比ALL快，因为索引文件通常比数据文件小。当查询只使用作为单索引一部分的列时，MySQL可以使用该联接类型。
• ALL： 对于每个来自于先前的表的行组合，进行完整的表扫描。如果表是第一个没标记const的表，这通常不好，并且通常在它情况下很差。通常可以增加更多的索引而不要使用ALL，使得行能基于前面的表中的常数值或列值被检索出

rows： rows 列显示MySQL认为它执行查询时必须检查的行数。

fillter:  表示此查询条件所过滤的数据的百分比 ， 数值越高越好。

根据expain语句提供的信息，查看SQL 执行计划，确定延迟最大的查询阶段，并对此进行优化。 

措施包括：

　　1，修改查询SQL逻辑，最大程度利用索引结构，加速查询效率。

　　2，修改表的索引设置 。

　　3，MySQL资源优化配置层面进行优化。