1.分頁查詢employees表，每5行一頁，返回第2頁的資料。

由於每一頁有5行，注意到SQL中行號是從0開始的，因此從第5行開始就是第二頁了
因此使用LIMIT 5,5，即方法一：
SELECT * FROM employees LIMIT 5,5;
也可以使用LIMIT m OFFSET n :表示從第n行開始(包括)讀取m行，如果不足m行，則讀取到表最後停止
該語句等價於 LIMIT n,m;
在SQL Server和Access中可以使用TOP語句，但SQLite不支援。
 方法二：
SELECT * FROM employees
LIMIT 5 OFFSET 5;

2.獲取select * from employees對應的執行計劃。

explain select * from employees.

可以用 "EXPLAIN" 關鍵字或 "EXPLAIN QUERY PLAN" 短語，用於描述表的細節，具體說明與用法

3.將employees表的所有員工的last_name和first_name拼接起來作為Name，中間以一個空格區分

不同資料庫連線字串的方法不完全相同，MySQL、SQL Server、Oracle等資料庫支援CONCAT方法，而本題所用的SQLite資料庫只支援用 連線符號"||"來連線字串。

SELECT last_name||" "||first_name AS Name FROM employees

4.對於表actor批量插入如下資料,如果資料已經存在，請忽略，不使用replace操作. 對於sqlite3:

insert or ignore into actor

values(3,'ED','CHASE','2006-02-15 12:34:33');

對於mysql：

 

insert IGNORE into actor values( 3 , 'ED' , 'CHASE' , '2006-02-15 12:34:33' );

 

insert into:插入資料,如果主鍵重複，則報錯

insert repalce:插入替換資料,如果存在主鍵或unique資料則替換資料

insert ignore:如果存在資料,則忽略

  5.針對如下表actor結構建立索引： CREATE TABLE IF NOT EXISTS actor ( actor_id smallint(5) NOT NULL PRIMARY KEY,
first_name varchar(45) NOT NULL,
last_name varchar(45) NOT NULL,
last_update timestamp NOT NULL DEFAULT (datetime('now','localtime')))
對first_name建立唯一索引uniq_idx_firstname，對last_name建立普通索引idx_lastname。     //建立唯一索引 CREATE UNIQUE INDEX uniq_idx_firstname on actor(first_name);
//建立普通索引
CREATE INDEX idx_lastname on actor(last_name);

 6.（網易2018資料分析實習卷）考拉運營"小明"負責多個品牌的銷售業績，請完成：

（1）請統計小明負責的各個品牌，在2017年銷售最高的3天，及對應的銷售額。 銷售表 a: 欄位：logday（日期，主鍵組），SKU_ID（商品SKU，主鍵組），sale_amt(銷售額) 商品基礎資訊表 b: 欄位：SKU_ID（商品SKU，主鍵）,bu_name（商品類目），brand_name(品牌名稱)，user_name（運營負責人名稱） （2）請統計小明負責的各個品牌，在2017年連續3天增長超過50%的日期，及對應的銷售額。

select

 sum(casewhen sat_name ='好評'then count(sat_name) end ) / count(sat_name)  as "好評率"

 from a,b

where a.good_id = b.good_id

and a.user_name ='小明'

and a.sub_time between to_date('2018-1-1','yyyy-mm-dd') and to_date('2018-1-31','yyyy-mm-dd')

and b.bu_name = '母嬰'

and b.brand_name ='花王'

  7.（網易2018資料分析實習卷）好評率是會員對平臺評價的重要指標。現在需要統計2018年1月1日到2018年1月31日，使用者'小明'提交的母嬰類目"花王"品牌的好評率（好評率=“好評”評價量/總評價量）: 使用者評價詳情表：a 欄位：id（評價id，主鍵），create_time（評價建立時間，格式'2017-01-01'）， user_name(使用者名稱稱)，goods_id(商品id，外來鍵) ， sub_time（評價提交時間，格式'2017-01-01 23:10:32'），sat_name（好評率型別，包含：“好評”、“中評”、“差評”） 商品詳情表：b 欄位：good_id（商品id，主鍵），bu_name（商品類目）, brand_name(品牌名稱)。 1)
select b.brand_name,a.logday,sum(sale_amt) as sale
from a,b
where a.SKU_ID=b.SKU_ID and user_name='小明' and logday between '2017-01-01' and '2017-12-31' group by brand_name,logday having( select count(logday) from ( select b1.brand_name,a1.logday,sum(sale_amt) as sale1
from a a1,b b1
where a1.SKU_ID=b1.SKU_ID and b1.user_name='小明' and a1.logday between '2017-01-01' and '2017-12-31'
group by b1.brand_name,a1.logday ) t where b.brand_name=b1.brand_name and sale1>sale )<3
(2)第二問比較複雜，所以要建立幾個檢視

create view t_view as select brand_name,logday,sum(saleamt) as sale
from a,b
where a.SKU_ID=b.SKU_ID and user_name='小明' and logday in ('2017-01-01','2017-12-31')
group by brand_name,logday; 
create view f_view as select t1.brand_name,t1.logday,(t1.sale/t2.sale-1) as growth,t1.sale
from t_view t1,t_view t2
where t1.logday-t2.logday=1; 

select distinct f1.brand_name,f1.logday,f1.sale from f_view f1,f_view f2,f_view f3
where
f1.brand_name=f2.brand_name
and f2.brand_name=f3.brand_name
((f1.logday-f2.logday=-1
and
f1.logday-f3.logday=-2)
or
(f1.logday-f2.logday=1
and
f1.logday-f3.logday=-1)
or
(f1.logday-f2.logday=1
and
f1.logday-f3.logday=2))
and f1.growth>0.5 and f2.growth>0.5
and f3.growth>0.5;