深度解析 Google SQL 面试题：从复杂查询到数据库设计优化

2026-02-14 02:32:39 0条评论 2次阅读 0人点赞

Google 以其极具挑战性的技术面试而闻名，而 SQL（结构化查询语言）则是这些面试中的核心环节，特别是对于那些申请数据分析、数据库工程、商业智能以及后端开发等相关职位的候选人来说，掌握 SQL 更是必不可少的一环。

在 Google 的 SQL 面试中，题目通常远远超出简单的 SELECT * 操作。面试官倾向于考察候选人编写复杂 SQL 查询的能力、优化数据库操作的技巧，以及对 关系型数据库 内部概念（如索引、执行计划、数据一致性）的深刻理解。面试官不仅看重你是否能写出正确的代码，更看重你是否能写出高效、可维护且能处理海量数据的查询。

!Google-SQL-Interview

在这篇文章中，我们将以“我们”的视角深入探讨一些你在 Google 面试中极可能遇到的常见 SQL 面试题，并结合 2026 年的最新技术趋势，提供详细的解释、多种解法示例以及性能优化的实用见解。

为什么 SQL 在 2026 年依然如此重要？

在开始做题之前，我们首先要明白 SQL 在大型科技公司中的地位。虽然 2026 年的开发环境已经深受 AI 辅助编程 和 Serverless 架构 的影响，但 SQL 依然是与数据交互的通用语言。无论你是想要找出用户增长的趋势，还是计算广告点击率，亦或是管理庞大的分布式数据库（如 Google 的 Spanner 或开源的 TiDB），SQL 都是你最得力的工具。

在当前的面试中，我们通常需要关注以下几个核心维度：

  • 准确性：查询逻辑是否覆盖了所有边缘情况？
  • 性能：查询是否利用了索引？是否存在笛卡尔积？在数据量达到 PB 级时，你的查询还能秒出吗？
  • 可读性：代码是否易于理解和维护？在团队协作（尤其是通过 AI 结对编程）中，清晰的代码逻辑至关重要。

挑战 1：处理多对多关系 —— 查找拥有多位经理的员工

在现代扁平化或矩阵式管理的组织架构中，一个员工可能会向多位经理汇报（例如矩阵式管理中的职能经理与项目经理）。让我们来尝试从 INLINECODE0049edcb 表中，检索出拥有不止一位经理的员工的 INLINECODE23aa9b97 和 employee_name。

场景描述

表： employee_managers

employeeid

employeename

managerid

managername

—

—

—

—

1

Alice

101

Bob

1

Alice

102

Charlie

2

David

101

Bob

3

Eve

103

Frank

4

Grace

104

Henry

4

Grace

105

Ivy

5

Jack

106

Ken### 解题思路

我们需要关注的是“分组”的概念。要找出拥有多位经理的员工，我们不能简单地逐行扫描，而应该将数据按照 INLINECODEb174c0f4 进行聚合。然后，我们需要计算每个分组内有多少个不同的 INLINECODEf364a55d。

查询语句

-- 选择员工 ID 和姓名
SELECT employee_id, employee_name
FROM employee_managers
-- 按员工进行分组，以便统计每位员工的经理数量
GROUP BY employee_id, employee_name
-- 筛选条件：只有当该组内不同的经理 ID 数量大于 1 时才返回
HAVING COUNT(DISTINCT manager_id) > 1;

输出结果

!Qs01

这个查询非常经典，它展示了 SQL 中“行转列”或“聚合统计”的基础逻辑。

  • INLINECODE00d75071: 语句将所有行按照 INLINECODEa7993796 压缩成单个行。
  • INLINECODE696675e5: 这是一个关键点。即使同一个经理 ID 出现多次（数据异常情况），INLINECODE3513a6fe 也能确保我们只计算唯一的经理数量。
  • INLINECODE08af0239 子句: 这是 SQL 初学者容易混淆的地方。INLINECODE2981f7a1 用于过滤行，而 INLINECODE24c9e585 用于过滤组。在这里，我们需要过滤的是“聚合后的结果”，所以必须使用 INLINECODE2278d3db。

性能提示：如果 INLINECODE27f7bb9d 表非常大，确保在 INLINECODEbc4e09c9 和 INLINECODE6cbce400 上建立联合索引，可以显著加速 INLINECODE1d3acf7f 的操作。

挑战 2：关系除法 —— 查找曾在所有部门工作过的员工

这是一个被称为“关系除法”的经典问题。给定一个 works_in 表，让我们找出那些在公司所有部门都工作过的“全能”员工。

场景描述

表： works_in

employeeid

departmentid

—

—

1

1

1

2

1

3

2

1

2

2

3

1

3

3

4

2

4

3

4

4

5

1

5

2

5

3

5

4### 解题思路

这里的核心逻辑是比对两个数字：

  • 每个员工工作过的不同部门数量。
  • 公司总共拥有的不同部门总数。

如果这两个数字相等，那么该员工就在所有部门工作过。

查询语句

SELECT employee_id
FROM works_in
-- 按员工 ID 分组
GROUP BY employee_id
-- 筛选条件：该员工去过的部门数 = 全公司的部门总数
HAVING COUNT(DISTINCT department_id) = (
    -- 子查询：计算全公司唯一的部门总数
    SELECT COUNT(DISTINCT department_id) 
    FROM works_in
);

输出结果

!Department-output

深度解析与替代方案

解法一（上述解法）：利用聚合数量比对。这是最直观、最容易理解的方法，性能也通常不错。
解法二（双重 NOT EXISTS）：在某些传统 SQL 面试中，面试官可能希望看到逻辑严密的“双重否定”。即“不存在任何一个部门，是该员工没去过的”。

-- 双重否定逻辑：选出那些不存在（他们没去过的部门）的员工
SELECT DISTINCT employee_id
FROM works_in w1
WHERE NOT EXISTS (
    -- 找出那些该员工没去过的部门
    SELECT department_id
    FROM works_in w2
    WHERE NOT EXISTS (
        -- 确认该部门确实有该员工
        SELECT 1 
        FROM works_in w3 
        WHERE w3.employee_id = w1.employee_id 
        AND w3.department_id = w2.department_id
    )
);

注意：虽然第二种解法在逻辑上严谨，但在 2026 年的 AI 辅助开发环境中，第一种解法更易于被 AI 工具（如 GitHub Copilot）生成和优化，且可读性更好。

挑战 3：理论与实战 —— 数据库反规范化与 AI 原生存储

这通常是面试中穿插的理论题。面试官想知道你除了写代码外，是否懂得如何设计数据库架构。

核心概念

反规范化是一种有意的数据库设计策略，它与规范化的原则背道而驰。它的核心目的是为了优化读取性能。

为什么我们需要反规范化？

  • 性能瓶颈：在高度规范化的数据库中（例如符合第三范式 3NF），数据被分散在许多表中。为了获取一份完整的报告，我们必须进行大量的 JOIN 操作。在海量数据下，连接操作是非常消耗 CPU 和内存的。
  • I/O 成本：频繁的连接意味着频繁的磁盘 I/O。通过将数据合并到一张表中，我们可以减少 I/O 次数。

实际应用示例

假设我们有一个电商系统，有 INLINECODE1d7e6759 表和 INLINECODEd5128999 表。

  • 规范化：每次查询订单详情时，都需要 JOIN Customers 表来获取用户姓名。
  • 反规范化：我们可以直接在 INLINECODEfeb862f3 表中添加一个 INLINECODE21c9139f 字段。
-- 反规范化后的表结构示例
CREATE TABLE Orders (
    order_id INT PRIMARY KEY,
    customer_id INT,
    -- 冗余字段：直接存储用户名，避免关联查询
    customer_name VARCHAR(100), 
    order_amount DECIMAL(10, 2)
);

2026 视角：AI 原生应用与向量检索

随着 Agentic AI（自主智能体）的兴起，数据库设计正在发生新的变化。如果我们正在构建一个 AI 原生应用，我们可能需要在数据库中加入“向量嵌入”列，以便进行语义搜索。

-- 现代化扩展：包含向量嵌入的反规范化表
CREATE TABLE Products_Azure_2026 (
    product_id INT PRIMARY KEY,
    product_name VARCHAR(255),
    description TEXT,
    -- 反规范化：存储类别名称，避免 Join
    category_name VARCHAR(50),
    -- 新增：存储产品描述的向量嵌入，用于 AI 语义搜索
    -- 这在 2026 年是非常流行的做法，将 AI 模型生成的数据直接存入 SQL 数据库
    description_embedding VECTOR(1536) 
);

权衡与代价

反规范化并非没有代价，我们在做决定时必须考虑以下几点：

  • 数据冗余：增加了存储成本（虽然存储越来越便宜，但在 PB 级别依然显著）。
  • 更新异常：如果用户修改了名字，我们必须更新 Orders 表中的所有历史记录。
  • 适用场景：读多写少的场景。

最佳实践：在我们最近的项目中，我们倾向于使用 变更数据捕获 (CDC) 技术来维护反规范化表。当源数据更新时，CDC 工具（如 Debezium）自动同步到宽表，避免了手动维护一致性的麻烦。

挑战 4：窗口函数的高级应用 —— 跨部门排名与性能优化

给定一个 employees 表，我们需要编写一个查询，根据薪资对每个部门内的员工进行排名。这需要使用强大的 窗口函数。

场景描述

表： employees

employeeid

departmentid

salary —

—

— 1

1

60000 2

1

65000 3

2

70000 4

2

72000 5

3

80000 6

3

85000

查询语句

我们需要使用 CTE (Common Table Expression) 来提高代码的可读性，这是现代 SQL 开发（尤其是与 AI 结对编程时）的推荐做法，因为它让逻辑模块化。

-- 定义一个临时结果集 RankedEmployees
WITH RankedEmployees AS (
    SELECT 
        employee_id,
        department_id,
        salary,
        -- 窗口函数 1：按部门分组，按薪资降序排名
        -- PARTITION BY 类似于 GROUP BY，但不合并行
        DENSE_RANK() OVER (
            PARTITION BY department_id 
            ORDER BY salary DESC
        ) AS dept_salary_rank
        
    FROM employees
)
-- 从临时结果集中选择最终数据
SELECT 
    employee_id,
    department_id,
    salary,
    dept_salary_rank
FROM RankedEmployees
ORDER BY department_id, dept_salary_rank;

深度解析：为什么使用 DENSE_RANK？

在处理排名问题时，选择正确的函数至关重要：

  • ROW_NUMBER(): 不管薪资是否相同，强行分配连续的序号 (1, 2, 3, 4)。即使两个人的薪水一样，也会分出先后。这在需要分页（Pagination）时非常有用，例如“每页显示 10 个用户”。
  • RANK(): 跳跃排名。如果两人并列第一，下一名就是第三名 (1, 1, 3, 4)。
  • DENSE_RANK(): 连续排名。如果两人并列第一，下一名依然是第二名 (1, 1, 2, 3)。这在计算“前 N 名”奖金时非常公平。

性能优化与监控

在处理这种窗口函数时，性能可能会成为瓶颈。我们可以通过 EXPLAIN ANALYZE 来查看执行计划。

-- PostgreSQL / Google BigQuery 示例
EXPLAIN ANALYZE
WITH RankedEmployees AS (
    SELECT 
        employee_id,
        DENSE_RANK() OVER (PARTITION BY department_id ORDER BY salary DESC) as rank
    FROM employees
)
SELECT * FROM RankedEmployees;

2026 性能优化建议：

  • 利用分区表：如果 INLINECODE406dcfce 表有数亿行，确保按 INLINECODE4bc87cb5 进行了物理分区。这样窗口函数只需要在单个分区内计算，而不是全表扫描。
  • 并行执行：现代数据库（如 Postgres 16+ 或 Snowflake）支持并行执行窗口函数。确保你的配置允许 Worker 进程并行处理数据块。

挑战 5：2026 新增考点 —— 处理半结构化数据与 JSON

在当今的开发环境中，纯 SQL 的工作正在减少，我们经常需要处理 NoSQL 数据库或 API 返回的 JSON 数据。Google 面试官经常要求候选人展示如何从存储在数据库中的 JSON 字段里提取信息。

场景描述

假设 INLINECODEa01152b8 表中有一个 INLINECODE619ebd6c 列，存储了用户的偏好设置（JSON 格式）。我们需要找出所有开启了“暗黑模式”的用户。

表： users

user_id

username

attributes (JSON) —

—

— 1

Sarah

{"theme": "dark", "notifications": true} 2

Mike

{"theme": "light", "notifications": false} 3

Jenny

{"theme": "dark", "notifications": true}

查询语句

这里我们需要使用特定的 JSON 函数。注意，不同数据库系统的语法略有不同，Google BigQuery 和 PostgreSQL 是最常用的标准。

-- 标准 SQL / PostgreSQL / BigQuery 语法
SELECT user_id, username
FROM users
-- 提取 JSON 中的键值对并进行比较
-- ->> 操作符用于提取 JSON 对象的值作为文本
WHERE attributes->>‘theme‘ = ‘dark‘;

深入理解

这是 Polyglot Persistence（混合持久化） 的一个典型场景。面试官可能继续追问：“如果我们要基于这个 JSON 字段进行复杂的过滤（例如范围查询），该如何优化？”

正确回答：在 JSON 列上建立 GIN（通用倒排索引）索引（针对 Postgres）或者将热数据提取为单独的列。

-- 创建索引以加速 JSON 查询 (Postgres)
CREATE INDEX idx_users_attributes ON users USING GIN (attributes);

这种题目展示了你不仅懂得传统关系型数据库，还能适应现代灵活的数据存储需求。

总结与最佳实践

通过对上述面试题的分析，我们可以总结出 Google 风格 SQL 面试的一些核心要点。在准备面试或处理实际工作中的数据问题时，请记住以下几点：

  • 深入理解聚合与分组：熟练掌握 INLINECODEa215afe1 和 INLINECODE7ace03e7，理解它们在数据归类和过滤中的作用。
  • 善用窗口函数：一旦你掌握了 OVER 子句，你会发现原本需要复杂自连接或子查询的问题变得异常简单。
  • 关注性能：不要只写出能运行的代码。思考一下：数据量大的时候，我的查询会变慢吗？我是否使用了 EXPLAIN？
  • 拥抱现代特性：JSON 处理、向量数据类型、以及 CTE 的使用是 2026 年 SQL 开发者的必备技能。
  • AI 是你的伙伴：在编写复杂 SQL 时，不妨让 AI 辅助生成基础代码，然后由你来进行深入的性能审查和逻辑校对。

希望这些示例和解释能帮助你更好地准备下一次技术面试。继续练习，保持好奇心，你一定能够掌握 SQL 的强大力量！

声明：本站所有文章，如无特殊说明或标注，均为本站原创发布。任何个人或组织，在未征得本站同意时，禁止复制、盗用、采集、发布本站内容到任何网站、书籍等各类媒体平台。如若本站内容侵犯了原著者的合法权益，可联系我们进行处理。如需转载，请注明文章出处豆丁博客和来源网址。https://shluqu.cn/47486.html
点赞
0.00 平均评分 (0% 分数) - 0 票

相关文章美国1G带宽/1T流量高速vps $17.99/年