Amazon SQL 面试必备：精选 15 道高频面试题与实战解析

2026-02-08 17:25:36 0条评论 2次阅读 0人点赞

在准备亚马逊的技术面试时，我们发现 SQL 部分往往是许多候选人的痛点，也是展现技术实力的关键机会。随着我们步入 2026 年，数据量呈指数级增长，业务场景日益复杂，面试官的考察重点已不再局限于你会不会写查询，而是你能否在海量数据压力下构建高性能、可扩展且健壮的数据解决方案。面试官通常会通过一系列精心设计的问题，不仅测试你对 SQL 语法的掌握程度，更看重你在处理海量数据时的逻辑思维、优化意识以及对现代数据架构的理解。

为了帮助你在面试中脱颖而出，我们在本文中精选了 15 道在亚马逊面试中出现频率最高的 SQL 难题，并结合 2026 年的技术趋势，深入探讨了 AI 辅助开发、云原生数据库以及高级性能优化等话题。我们将通过详细的代码示例、清晰的输出结果以及深度的原理解析，带你逐一攻克这些难关。让我们一起来探索这些问题的核心，看看你能否像资深工程师一样思考。

!Amazon SQL Interview Preparation

前 15 道 Amazon SQL 面试真题实战

在接下来的内容中，我们将结合具体的业务场景（如产品评分分析、部门统计等），深入解析一些经典的 SQL 面试题。你可以把这些当作是一次实战演练。

1. 计算平均评分的 SQL 查询

业务场景：

想象一下，你正在分析亚马逊平台上用户对产品的反馈。你需要从海量的评论数据中，提取出每个月、每个产品的平均评分。这不仅仅是一个数学问题，更是对数据分组和聚合能力的考察。

我们有一个如下所示的 INLINECODE4f4f9d1e 表，包含 INLINECODEcfefff8a（评论ID）、INLINECODE38305cc9（产品ID）、INLINECODE42cf07ce（用户ID）、INLINECODE9a5706e3（评分）和 INLINECODE84d167a4（评论日期）。

数据表：

reviewid

productid

userid
rating
reviewdate —

—

— 1

101

201

2024-01-10 2

102

202

2024-01-15 3

101

203

2024-02-10 4

103

201

2024-02-20 5

101

204

2024-02-25

解决方案：

为了计算每个月的平均分，我们需要按 INLINECODEdc51ad21 和日期的两个部分（年、月）进行分组。在 SQL 中，使用 INLINECODE054c1073 函数是处理日期的标准方式之一。

SELECT 
    product_id, 
    EXTRACT(YEAR FROM review_date) AS year, -- 提取年份
    EXTRACT(MONTH FROM review_date) AS month, -- 提取月份
    AVG(rating) AS avg_rating -- 计算平均分
FROM 
    Reviews
GROUP BY 
    product_id, 
    EXTRACT(YEAR FROM review_date), 
    EXTRACT(MONTH FROM review_date)
ORDER BY 
    product_id, 
    year, 
    month;

输出结果解析：

!Q1 Output

通过这段代码，我们成功地将数据进行了聚合。例如，产品 101 在 2024 年 1 月和 2 月都有销售。它的平均评分不仅反映了产品质量，还能帮助我们在季度审查中识别客户满意度的趋势。如果某个月份评分突然下降，我们可以迅速定位问题。

2. 面试进阶：如何优化慢查询？

在处理像亚马逊这样规模的数据时，写出能运行的 SQL 只是第一步，写出运行快的 SQL 才是王道。面试官经常会问：“如果你的查询在大数据量下跑得非常慢，你会怎么办？”

以下是几种经过实战验证的优化策略，结合了我们在 2026 年的最新实践：

索引策略： 这是最直接的优化手段。确保在 INLINECODEe48e1c50、INLINECODE9942f61c 和 ORDER BY 涉及的列上建立索引。对于现代数据库（如 PostgreSQL 或 Amazon Aurora），我们还可以考虑使用 BRIN (Block Range Indexes) 索引，这对于按时间排序的大表（如日志表）极其高效，占用空间极小。
查询重写与执行计划： 避免使用 INLINECODE24e980c2，只查询需要的列。使用 INLINECODEed85005b 命令查看查询的执行计划。如果你发现查询进行了“Seq Scan”（全表扫描），那通常是危险信号。在现代开发中，我们提倡 Vibe Coding，即利用 AI 工具（如 GitHub Copilot 或 Cursor）辅助分析执行计划，AI 可以迅速识别出那些人类可能忽略的低效操作。
分区与分片： 对于按时间存储的大表，使用 Partitioning（分区） 可以让查询只扫描相关的数据片段。例如，将订单表按 order_date 进行范围分区。当数据量达到 PB 级别时，单纯的数据库优化可能不够，这时需要考虑 Database Sharding（分片），将数据分散到不同的物理节点上。这符合 2026 年 Cloud-Native（云原生） 的设计理念，利用分布式数据库（如 Amazon Aurora Serverless v2 或 DynamoDB）来弹性扩展。
列式存储与物化视图： 对于分析型查询（OLAP），传统的行式存储效率低下。我们建议采用列式存储格式（如 Parquet 或 ORC），或者直接使用列式数据库（如 Amazon Redshift 或 Snowflake）。此外，利用 Materialized Views（物化视图） 预计算复杂的聚合结果，是提升查询性能的“杀手锏”。

3. 深入理解不同类型的 JOIN

JOIN 是 SQL 面试的必考题。理解不同 JOIN 的区别，特别是处理“缺失数据”时的逻辑，至关重要。

让我们通过定义和实际场景来看看这几种 Join：

INNER JOIN (内连接)：

* 逻辑： 只返回两个表中匹配的行。

* 场景： “我想找出所有已经付款的订单及对应的客户信息。”

LEFT JOIN (左连接)：

* 逻辑： 返回左表所有记录，即使右表没有匹配项。

* 场景： “我想列出所有产品及其对应的销售记录。”（即使销量为 NULL）。

FULL OUTER JOIN (全连接)：

* 逻辑： 只要左表或右表中有匹配就返回。

* 场景： 全量数据对齐检查。

性能提示： 在处理大数据集时，JOIN 操作往往是最耗时的。在分布式系统中，我们要尽量避免 Data Skew（数据倾斜），即某个 Key 的数据量远大于其他 Key，导致某个节点过载。这通常需要我们在 ETL 阶段进行预处理，或者在 SQL 层面加盐处理。

4. 实战演练：查找全勤员工

问题：

我们有一个 INLINECODEb8365b59 表和一个 INLINECODE31fc8ac7 表。请写一个查询，找出那些在 2023 年全年每天都签到的员工。

思路：

这是一个经典的“关系除法”问题。我们不仅需要逻辑正确，还要考虑边界情况（例如闰年、公司节假日）。

-- 假设我们需要统计 2023 年全勤的员工（注意：2023年不是闰年，共365天）
SELECT 
    e.employee_name,
    COUNT(DISTINCT a.attendance_date) AS days_present,
    365 AS total_days_expected
FROM 
    Employees e
JOIN 
    Attendance a ON e.employee_id = a.employee_id
WHERE 
    a.attendance_date >= ‘2023-01-01‘ AND a.attendance_date <= '2023-12-31'
GROUP BY 
    e.employee_id, e.employee_name
HAVING 
    COUNT(DISTINCT a.attendance_date) = (SELECT COUNT(DISTINCT holiday_date) FROM CompanyCalendar WHERE is_working_day = true);

代码解析：

这里我们做了一个重要的改进：不再硬编码 INLINECODEe0603190，而是关联了一个 INLINECODE10c7f6b5 表。这体现了 Resilience（鲁棒性） 设计。如果公司某天放假，硬编码的查询就会出错，而动态计算工作日的查询则是健壮的。这种对边界情况的考虑是高级工程师与初级工程师的分水岭。

5. 窗口函数的威力

亚马逊面试非常喜欢考察窗口函数，因为它们在处理排行榜、移动平均等问题时非常高效，且避免了自连接的性能损耗。

场景：

找出每个部门薪资排名前 3 的员工。

WITH RankedEmployees AS (
    SELECT 
        employee_name,
        department,
        salary,
        RANK() OVER (PARTITION BY department ORDER BY salary DESC) as rank_num
    FROM 
        Employees
)
SELECT 
    employee_name, 
    department, 
    salary
FROM 
    RankedEmployees
WHERE 
    rank_num <= 3;

2026 视角：

在处理实时排行榜时，传统的 SQL 查询可能无法满足低延迟需求。这时我们会考虑使用 Redis 配合 Sorted Set 来维护实时排名，或者利用流处理框架（如 Apache Flink 或 Amazon Kinesis Data Analytics）进行实时计算。SQL 面试中展现这种“离线+实时”混合架构的思维，会非常加分。

6. 实用技巧：处理重复数据

问题：

表 User_Logins 中存在重复插入。请写一个查询去重。

解决思路：

利用 INLINECODEb808c273 是处理去重的标准方式。但在生产环境中，我们更推荐使用 INLINECODE366710e7 子句（如果数据库支持，如 Snowflake 或 BigQuery），代码会更加简洁：

-- 使用 QUALIFY 进行高效去重（现代 SQL 语法）
SELECT * 
FROM User_Logins
QUALIFY ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY user_id, login_date ORDER BY created_at ASC) = 1;

2026 年技术趋势深度融入：AI 与数据工程的未来

作为面向未来的工程师，我们不能只停留在 SQL 语法本身。在 2026 年，Agentic AI（智能代理） 和 Vibe Coding 正在重塑我们的工作流。

7. 辅助编码：AI 驱动的 SQL 优化与生成

在最近的面试中，我们经常被问到：“你如何使用 AI 工具来提高开发效率？”

我们通常的做法是利用 Cursor 或 Windsurf 这样的 AI 原生 IDE。当我们面对一个复杂的业务需求，比如“计算用户留存率的同群组分析”时，我们不会直接手写 SQL。

我们的工作流如下：

定义上下文： 我们先将表结构（DDL）直接喂给 AI。
自然语言描述： 我们输入：“计算每个注册月份的用户 Cohort，并在接下来的 6 个月内追踪他们的活跃度。”
迭代优化： AI 生成了初版 SQL。我们不会直接运行，而是扮演 Reviewer（审查者） 的角色。我们会检查 AI 是否正确处理了 NULL 值，是否使用了正确的索引。
性能调优： 我们会问 AI：“这个查询在千万级数据下可能会慢，请使用 CTE 和窗口函数优化它。”

这就是 Vibe Coding 的核心——人类负责意图和架构，AI 负责实现和语法细节。在面试中展示这种能力，表明你不仅是代码的搬运工，更是 AI 的指挥官。

8. 防御性编程：SQL 注入与安全左移

在 2026 年，Security Shift Left（安全左移） 是 DevSecOps 的核心。虽然面试通常只考查询逻辑，但如果你能主动提到 SQL 注入防护，面试官会眼前一亮。

错误示范：

如果在应用层拼接字符串："SELECT * FROM Users WHERE name = ‘" + userName + "‘"

正确实践：

永远使用参数化查询。

# Python 示例
# 这不仅仅是开发规范，更是防止恶意攻击（如 ‘1 OR 1=1‘）的底线
cursor.execute("SELECT * FROM Users WHERE name = %s", (user_input,))

此外，在数据层面，我们要遵循 最小权限原则。面试官可能会问：“如何限制某个报表账号只能读取特定列？” 答案是使用 Views（视图） 或 Row-Level Security（行级安全策略） 来限制数据访问，而不是直接把表权限暴露给应用。

总结与后续步骤

通过本文的深入探讨，我们不仅回顾了 Amazon SQL 面试中的高频问题，更重要的是，我们学习了如何像数据工程师一样思考。从理解业务需求（如计算平均分），到选择正确的技术手段（如选择 JOIN 类型或窗口函数），再到关注性能瓶颈（如索引和数据倾斜），最后融入了 AI 辅助开发和现代安全理念，这些都是一名优秀的候选人所必备的素质。

给你的建议：

动手实践： 不要只看代码，去安装一个 PostgreSQL 或 MySQL，或者使用 AWS 的免费架构层。自己动手建表、造数据，并运行这些查询。
拥抱 AI 工具： 在练习时，试着让 AI 帮你解释复杂的 EXPLAIN 输出，学习它是如何分析执行计划的。
关注数据量： 在练习时，试着想象如果是 1000 万条数据，你的查询会如何变化？这会逼迫你思考索引、分区和分布式架构。

祝你在这场技术挑战中表现出色，成功拿下心仪的 Offer！让我们一起用代码和数据，构建未来的数字世界。

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