优化技巧

明知只有一条查询结果，那请使用 “LIMIT 1”
“LIMIT 1”可以避免全表扫描，找到对应结果就不会再继续扫描了。
尽量避免使用 “SELECT *”
如果不查询表中所有的列，尽量避免使用 SELECT *，因为它会进行全表扫描，不能有效利用索引，增大了数据库服务器的负担，以及它与应用程序客户端之间的网络IO开销。

delete和truncate table

如果一个表中有自增字段，使用truncate table和没有WHERE子句的delete删除所有记录后，这个自增字段将起始值恢复成1.如果你不想这样做的话，可以在delete语句中加上永真的WHERE， delete FROM table1 WHERE 1;

总结：
delete可以通过WHERE语句选择要删除的记录。但执行得速度不快。而且还可以返回被删除的记录数。
truncate table无法删除指定的记录，而且不能返回被删除的记录。但它执行得非常快。

from>where>group（含聚合）>having>order>select

聚合语句(sum,min,max,avg,count)要比having子句优先执行，所以having后面可以使用聚合函数。而where子句在查询过程中执行优先级别优先于聚合语句(sum,min,max,avg,count)，所有where条件中不能使用聚合函数。

牛客

复购率

select t1.m, count(t1.m), count(t2.m) from(
    select userid, date_format(paidtime, '%Y-%m-01') as m 
    from orderinfo 
    where ispaid='已支付'
  group by userid, date_format(paidtime, '%Y-%m-01')) as t1
left join(
    select userid, date_format(paidtime, '%Y-%m-01') as m 
    from orderinfo 
    where ispaid='己支付'
  group by userid, date_format(paidtime, '%Y-%m-01')) as t2
on t1.userid=t2.userid and t1.m=date_sub(t2.m, interval 1 month)
group by t1.m;

SQL取出所有用户对商品的行为特征

请用一句SQL取出所有用户对商品的行为特征，特征分为已购买、购买未收藏、收藏未购买、收藏且购买（输出结果如下表）

订单事务表orders

收藏事务表favorites

有一张学生成绩表sc（sno 学号，class 课程，score 成绩），请查询出每个学生的英语、数学的成绩（行转列，一个学生只有一行记录）。

select sno,
sum(if(class='english',score,0)) as english,
sum( if(class='math',score,0) ) as math
from sc
where class in('english','math')
group by sno

假设有一张含两列(用户id、登陆日期)的表，查询每个用户连续登陆的天数、最早登录时间、最晚登录时间和登录次数。
第一步，先用row_number（）函数排序，然后用登录日期减去排名，得到辅助列日期，~~如果辅助列日期是相同的话，证明用户是连续登录。~~

第二步，用user_id和辅助列作为分组依据，分到一组的就是连续登录的用户。在每一组中最小的日期就是最早的登陆日期，最大的日期就是最近的登陆日期，对每个组内的用户进行计数就是用户连续登录的天数。

select b.user_id, max(b.date) as 最近登录日期, min(b.date) as 最早登陆日期, count(b.date) as 登陆次数
from (select a.user_id, a.date, a.排序, date_sub(a.date, interval a.排序 day) as 辅助
     from (select distinct user_id, date(login_time) as date, row_number() over (partition by user_id order bylogin_time)  as 排序 form user_login) as a) as b
group by b.user_id,  b.辅助