这个面试题会不定期进行整理，内容会采用无序的方式进行添加，但会根据时间来进行更新。
2018.06.13 更新
1.linux
题1：先来个难点的linux题,感觉这个题有点像考察运维的难度——计算IP Count。如题
某个目录下有两个文件a.txt和b.txt，文件格式为(ip username)，例如：
a.txt
127.0.0.1 zhangsan
127.0.0.1 wangxiaoer
127.0.0.2 lisi
127.0.0.3 wangwu
b.txt
127.0.0.4 lixiaolu
127.0.0.1 lisi
每个文件至少有100万行，请使用linux命令行完成如下工作：
1）两个文件各自的ip数，以及总ip数
2）出现在b.txt而没有出现在a.txt的ip
3）每个username出现的次数，以及每个username对应的ip数
解1）：首先我们看文件内容每一行的格式为(ip username)，其中两个参数用空格号“ ”分开，这里我用awk来获取第一个参数的内容,然后用sort和uniq命令进行排序和去重，为了后面的第二次去重着想，我们把内容输出到ip_a.txt和ip_b.txt中，代码如下
awk -F ' ' '{print $1}' a.txt | sort | uniq > ip_a.txt
awk -F ' ' '{print $1}' b.txt | sort | uniq > ip_b.txt
结果如下：
由上可以看到已经成功筛选。
那么下一步，我们就是统计a.txt和b.txt文件中ip的数量，以及总ip的数量
我们定义a.txt和b.txt中ip的数量分别为变量ip_count_a和ip_count_b，而总ip数量为变量ip_count，然后用wc命令来统计文件中ip的数量，则最终统计的shell脚本如下：
#!/bin/bash
#两个文件各自的ip数，以及总ip数
ip_count_a=0
ip_count_b=0
ip_count=0
awk -F ' ' '{print $1}' a.txt | sort | uniq > ip_a.txt
awk -F ' ' '{print $1}' b.txt | sort | uniq > ip_b.txt
ip_count_a=$(wc -l < ip_a.txt)
ip_count_b=$(wc -l < ip_b.txt)
echo "a.txt文件的IP数为$ip_count_a"
echo "b.txt文件的IP数为$ip_count_b"
ip_count=$(cat ip_a.txt ip_b.txt | sort |uniq | wc -l)
echo "总IP数为$ip_count"
结果如下：
问题2）、3）待后续解
2.数据库MySQL
题目如下图：
1）.算出Table_A表中姓“张”的人员的平均薪资。
2）.查询出两张表中Salary大于等于4000的所有人员Name和Salary。
3）.如果用一句sql将Table_B表的数据插入Table_A表中。
4）.写出一条sql语句：取出表Table_A中第31到第40的记录（SQLServer，以自动增长的ID，作为主键，注意：ID可能不是连续的，尽可能用多种思路）
在解题之前，因为我的数据库没有这些原始数据，需要先添加数据
添加Table_A数据
insert into table_a values(1,'张三',9000),(2,'李四',6000),(3,'王五',8000),(4,'张艳',3000),(5,'李祥',5000);
添加Table_B数据
mysql> insert into table_b (ID,Name,Salary) values (6,'乐明生',4000),(7,'喻关英'
,3000),(8,'骆保秀',2000);
然后我们查询一下Table_A
select * from table_a;
结果如下
+----+--------+--------+
| ID | Name | Salary |
+----+--------+--------+
| 1 | 张三 | 9000 |
| 2 | 李四 | 6000 |
| 3 | 王五 | 8000 |
| 4 | 张艳 | 3000 |
| 5 | 李祥 | 5000 |
+----+--------+--------+
5 rows in set (0.00 sec)
再查询一下Table_B
select * from table_b;
结果如下
+----+--------+--------+
| ID | Name | Salary |
+----+--------+--------+
| 1 | 张三 | 9000 |
| 2 | 李四 | 6000 |
| 3 | 王五 | 8000 |
| 4 | 张艳 | 3000 |
| 5 | 李祥 | 5000 |
+----+--------+--------+
5 rows in set (0.00 sec)
可见数据输入正确，接下来是解题：
问题1）.算出Table_A表中姓“张”的人员的平均薪资。
解:
思路：这一题就是考察基本的mysql语句，select、from、where、like几个语句的结合使用，还有一个就是平均数函数avg的使用
select avg(Salary) from table_a where Name like '张%';
+-------------+
| avg(Salary) |
+-------------+
| 6000.0000 |
+-------------+
1 row in set (0.00 sec)
问题2）.查询出两张表中Salary大于等于4000的所有人员Name和Salary。
解：
思路：这道可以分别查询Table_A和Table_B，然后把查询结果放到一起，其实就是考察union的使用
select Name,Salary from table_a where Salary >= 4000 union select Name,Salary from table_b where Salary >= 4000;
+-----------+--------+
| Name | Salary |
+-----------+--------+
| 张三 | 9000 |
| 李四 | 6000 |
| 王五 | 8000 |
| 李祥 | 5000 |
| 乐明生 | 4000 |
+-----------+--------+
5 rows in set (0.00 sec)
问题3）.如果用一句sql将Table_B表的数据插入Table_A表中。
解：
思路：其实就是考察插入语句insert into的使用
insert into table_A select * from Table_B;
+----+-----------+--------+
| ID | Name | Salary |
+----+-----------+--------+
| 1 | 张三 | 9000 |
| 2 | 李四 | 6000 |
| 3 | 王五 | 8000 |
| 4 | 张艳 | 3000 |
| 5 | 李祥 | 5000 |
| 6 | 乐明生 | 4000 |
| 7 | 喻关英 | 3000 |
| 8 | 骆保秀 | 2000 |
+----+-----------+--------+
8 rows in set (0.00 sec)
也可以用以下语句实现，原理跟上面语句是一个意思
insert into table_a (id,name,salary) select id,name,salary from table_b;
+----+-----------+--------+
| ID | Name | Salary |
+----+-----------+--------+
| 1 | 张三 | 9000 |
| 2 | 李四 | 6000 |
| 3 | 王五 | 8000 |
| 4 | 张艳 | 3000 |
| 5 | 李祥 | 5000 |
| 6 | 乐明生 | 4000 |
| 7 | 喻关英 | 3000 |
| 8 | 骆保秀 | 2000 |
+----+-----------+--------+
8 rows in set (0.00 sec)
问题4）.写出一条sql语句：取出表Table_A中第31到第40的记录（SQLServer，以自动增长的ID，作为主键，注意：ID可能不是连续的，尽可能用多种思路）
解：
思路：这题考察order by、记录条数限制limit和下标offset的使用，我的想法是这样的
select * from table_a order by id limit 10 offset 31;
+----+----------+--------+
| ID | Name | Salary |
+----+----------+--------+
| 53 | 张艳
| 3911 |
| 54 | 张艳
| 3912 |
| 55 | 张艳
| 3913 |
| 56 | 张艳
| 3914 |
| 57 | 张艳
| 3915 |
| 58 | 张艳
| 3916 |
| 59 | 张艳
| 3917 |
| 64 | 张艳
| 3918 |
| 65 | 张艳
| 3919 |
| 66 | 张艳
| 3920 |
+----+----------+--------+
10 rows in set (0.00 sec)