百度笔试题---数据库

在本文中，我们将深入探讨数据库相关知识，特别是针对百度笔试题中的几个SQL查询和数据库优化策略。我们来看题目提供的关系模式： User（userId, userName） - 用户关系，包含用户ID和用户名。 Article（articleId, userId, title, content） - 文章关系，包含文章ID、用户ID、文章标题和内容。 Vote（articleId, score） - 文章得票关系，记录文章ID和得票数。 接下来，我们逐个解答题目中的问题： 1) 查询所有没发表过文章的用户名： 这个查询可以通过使用`NOT IN`子句或者左外连接实现。第一种方法是： ```sql SELECT User.userName FROM User WHERE User.userId NOT IN (SELECT Article.userId FROM Article) ``` 第二种方法是使用左外连接： ```sql SELECT tb.userName FROM (SELECT * FROM User LEFT JOIN Article ON User.userId = Article.userId) tb WHERE tb.articleId IS NULL ``` 2) 查询得票数大于100的所有文章标题，按得票数倒序排列： ```sql SELECT tb.title FROM (SELECT Article.articleId, Article.title FROM Article INNER JOIN Vote ON Article.articleId = Vote.articleId) tb WHERE tb.score > 100 ORDER BY tb.score DESC ``` 3) 查询发表文章数大于5且文章平均得票数大于100的用户名，按平均得票数倒序排列： ```sql SELECT targettable.userName FROM ((SELECT artvote.userId, SUM(artvote.score) / COUNT(artvote.userId) AS target FROM ((SELECT Article.userId, COUNT(userId) AS articlecount FROM Article WHERE articlecount > 5) art INNER JOIN Vote ON art.articleId = Vote.articleId) artvote GROUP BY artvote.userId ORDER BY target DESC) tb INNER JOIN User ON tb.userId = User.userId) targettable ``` 或者另一种方式： ```sql SELECT Article.userId, COUNT(userId) AS countUserId, AVG(score) AS avgscore FROM Article INNER JOIN Vote ON Article.articleId = Vote.articleId GROUP BY userId HAVING countUserId > 5 AND avgscore > 100 ORDER BY avgscore DESC ``` 4) 数据库表设计： - User表：userId为主键，同时为userName创建索引。 - Article表：articleId为主键，userId为外键，title创建索引。 - Vote表：主键为（articleId, score），articleId为外键，score创建索引。 5) 大规模数据存储和性能优化策略： - 大表分表：根据用户活跃度或文章受欢迎程度进行表的水平分割，如按用户ID或文章ID的范围进行分片。 - 读写分库：将读操作和写操作分散到不同的数据库实例，减轻单个数据库的压力。 - 频繁访问数据缓存：利用缓存技术（如Redis或Memcached）存储热点数据，减少对数据库的直接访问。 - 数据库索引优化：根据查询需求调整索引策略，确保常用查询能有效利用索引。 - 数据库架构设计：采用分布式数据库或主从复制，提高并发处理能力和数据冗余备份。 以上就是对百度笔试题中数据库部分的详细解析，包括SQL查询和数据库设计优化策略。这些知识对于理解和解决实际数据库问题具有重要的指导意义。