2025年hivesql經(jīng)典面試題及答案本文借鑒了近年相關(guān)經(jīng)典試題創(chuàng)作而成，力求幫助考生深入理解測(cè)試題型，掌握答題技巧，提升應(yīng)試能力。---2025年HiveSQL經(jīng)典面試題及答案一、選擇題（每題2分，共20分）1.在Hive中，以下哪種文件格式最適合進(jìn)行大數(shù)據(jù)量的查詢？A.TextFileB.ORCC.ParquetD.Avro答案：B解析：ORC（OptimizedRowColumnar）格式通過(guò)列式存儲(chǔ)和壓縮技術(shù)，顯著提升了查詢性能，特別適合大數(shù)據(jù)量場(chǎng)景。2.Hive中的哪些操作會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)被寫入磁盤？A.`SELECT`B.`INSERTINTO`C.`CREATETABLE`D.`MERGETABLE`答案：B解析：`INSERTINTO`會(huì)將數(shù)據(jù)實(shí)際寫入表中，而`SELECT`只是讀取數(shù)據(jù)，`CREATETABLE`是定義表結(jié)構(gòu)，`MERGETABLE`是合并分區(qū)，不一定會(huì)寫入新數(shù)據(jù)。3.Hive中的`GROUPBY`操作默認(rèn)使用哪種聚合策略？A.Map-SideJoinB.Reduce-SideJoinC.Map-SideAggregationD.Reduce-SideAggregation答案：D解析：默認(rèn)情況下，Hive使用Map-SideAggregation（MSA）進(jìn)行聚合，但可以通過(guò)設(shè)置`hive.groupby.skewindata=true`啟用SkewJoin優(yōu)化。4.以下哪個(gè)Hive命令用于優(yōu)化查詢性能？A.`EXPLAIN`B.`DESCRIBE`C.`ANALYZETABLE`D.`LOADDATA`答案：A解析：`EXPLAIN`可以查看查詢的執(zhí)行計(jì)劃，幫助優(yōu)化SQL語(yǔ)句。`ANALYZETABLE`用于統(tǒng)計(jì)表元數(shù)據(jù)，`LOADDATA`是加載數(shù)據(jù)，`DESCRIBE`查看表結(jié)構(gòu)。5.Hive中的`分區(qū)`（Partition）和`桶`（Bucket）有什么區(qū)別？A.分區(qū)是按固定列劃分，桶是按隨機(jī)列劃分B.分區(qū)是按行劃分，桶是按列劃分C.分區(qū)用于組織數(shù)據(jù)，桶用于提升聚合性能D.分區(qū)和桶沒(méi)有區(qū)別答案：C解析：分區(qū)是按列的值將數(shù)據(jù)分成不同部分，便于按條件過(guò)濾；桶是按行數(shù)均勻分配，用于優(yōu)化哈希聚合和連接。6.Hive中的`MapReduce`作業(yè)和`Tez`執(zhí)行引擎有什么區(qū)別？A.MapReduce是批處理，Tez是流處理B.MapReduce是串行執(zhí)行，Tez是并行執(zhí)行C.MapReduce性能較差，Tez性能更好D.MapReduce不支持動(dòng)態(tài)分區(qū)，Tez支持答案：C解析：Tez通常比MapReduce性能更好，因?yàn)樗鼫p少了Task調(diào)度開銷，且支持更細(xì)粒度的任務(wù)劃分。7.Hive中的`表`（Table）和`視圖`（View）有什么區(qū)別？A.表是物理存儲(chǔ)，視圖是邏輯存儲(chǔ)B.表可以分區(qū)，視圖不能分區(qū)C.表支持索引，視圖不支持D.表和視圖沒(méi)有區(qū)別答案：A解析：表是實(shí)際存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的物理結(jié)構(gòu)，而視圖是SQL查詢的邏輯表示，不占用物理存儲(chǔ)空間。8.Hive中的`子查詢`（Subquery）和`連接`（Join）有什么區(qū)別？A.子查詢嵌套在SELECT中，連接用于表關(guān)聯(lián)B.子查詢性能較差，連接性能更好C.子查詢可以處理動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，連接不能D.子查詢和連接沒(méi)有區(qū)別答案：A解析：子查詢是嵌套的SELECT語(yǔ)句，用于過(guò)濾或聚合數(shù)據(jù)；連接是兩個(gè)或多個(gè)表基于條件關(guān)聯(lián)。9.Hive中的`動(dòng)態(tài)分區(qū)`（DynamicPartition）和`靜態(tài)分區(qū)`（StaticPartition）有什么區(qū)別？A.動(dòng)態(tài)分區(qū)在加載時(shí)自動(dòng)分區(qū)，靜態(tài)分區(qū)手動(dòng)指定B.動(dòng)態(tài)分區(qū)支持多列分區(qū)，靜態(tài)分區(qū)不支持C.動(dòng)態(tài)分區(qū)性能較差，靜態(tài)分區(qū)性能更好D.動(dòng)態(tài)分區(qū)和靜態(tài)分區(qū)沒(méi)有區(qū)別答案：A解析：動(dòng)態(tài)分區(qū)在數(shù)據(jù)加載時(shí)根據(jù)列值自動(dòng)創(chuàng)建分區(qū)，而靜態(tài)分區(qū)需要預(yù)先定義分區(qū)結(jié)構(gòu)。10.Hive中的`HiveServer2`和`HiveServer1`有什么區(qū)別？A.HiveServer2支持更豐富的數(shù)據(jù)類型，HiveServer1不支持B.HiveServer2支持多用戶會(huì)話，HiveServer1不支持C.HiveServer2性能更好，HiveServer1性能較差D.HiveServer2和HiveServer1沒(méi)有區(qū)別答案：B解析：HiveServer2支持多用戶會(huì)話、Kerberos認(rèn)證和更豐富的數(shù)據(jù)類型，而HiveServer1功能有限。---二、填空題（每空1分，共20分）1.Hive中的`MapReduce`框架由______和______兩個(gè)階段組成。答案：Map，Reduce解析：Map階段處理輸入數(shù)據(jù)，Reduce階段聚合結(jié)果。2.Hive中的`表`（Table）分為______和______兩種類型。答案：外部表，內(nèi)部表解析：外部表數(shù)據(jù)獨(dú)立于表定義，內(nèi)部表數(shù)據(jù)與表定義綁定。3.Hive中的`分區(qū)`（Partition）可以按______列劃分，`桶`（Bucket）可以按______劃分。答案：?jiǎn)瘟?，多列解析：分區(qū)通常按單列（如日期）劃分，桶可以按多列或單列劃分。4.Hive中的`子查詢`分為______和______兩種類型。答案：相關(guān)子查詢，非相關(guān)子查詢解析：相關(guān)子查詢需要循環(huán)引用外層查詢，非相關(guān)子查詢獨(dú)立執(zhí)行。5.Hive中的`動(dòng)態(tài)分區(qū)`需要使用______函數(shù)獲取列值。答案：input.regex解析：`input.regex`用于從輸入文件名中提取分區(qū)值。6.Hive中的`HiveServer2`支持______認(rèn)證。答案：Kerberos解析：HiveServer2支持Kerberos安全認(rèn)證，而HiveServer1不支持。7.Hive中的`表`（Table）和`視圖`（View）的主要區(qū)別在于______。答案：物理存儲(chǔ)解析：表占用物理存儲(chǔ)，視圖不存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，是SQL查詢的邏輯表示。8.Hive中的`Map`階段的主要任務(wù)是______。答案：處理輸入數(shù)據(jù)解析：Map階段讀取輸入數(shù)據(jù)，進(jìn)行預(yù)處理，輸出中間結(jié)果。9.Hive中的`桶`（Bucket）主要用于______和______。答案：優(yōu)化聚合，優(yōu)化連接解析：桶通過(guò)哈希分配數(shù)據(jù)，提升聚合和連接性能。10.Hive中的`HiveServer2`的默認(rèn)端口是______。答案：10000解析：HiveServer2默認(rèn)監(jiān)聽10000端口，而HiveServer1是10001。---三、簡(jiǎn)答題（每題5分，共20分）1.簡(jiǎn)述Hive中的`MapReduce`執(zhí)行流程。答案：Hive的MapReduce執(zhí)行流程如下：-Map階段：讀取輸入數(shù)據(jù)，按行解析，執(zhí)行`map`函數(shù)，輸出中間鍵值對(duì)（Key-Value）。-Shuffle階段：Map輸出結(jié)果按Key排序并分發(fā)到Reduce任務(wù)。-Reduce階段：對(duì)相同Key的Value進(jìn)行聚合，執(zhí)行`reduce`函數(shù)，輸出最終結(jié)果。-排序和輸出：Reduce輸出結(jié)果按Key排序，寫入文件。2.簡(jiǎn)述Hive中的`動(dòng)態(tài)分區(qū)`和`靜態(tài)分區(qū)`的區(qū)別。答案：-靜態(tài)分區(qū)：需要預(yù)先定義分區(qū)結(jié)構(gòu)，在數(shù)據(jù)加載時(shí)手動(dòng)指定分區(qū)值。適用于分區(qū)規(guī)則固定的情況。-動(dòng)態(tài)分區(qū)：在數(shù)據(jù)加載時(shí)根據(jù)列值自動(dòng)創(chuàng)建分區(qū)，無(wú)需預(yù)先定義。適用于分區(qū)規(guī)則動(dòng)態(tài)變化的情況，通過(guò)`input.regex`函數(shù)提取分區(qū)值。3.簡(jiǎn)述Hive中的`表`（Table）和`視圖`（View）的區(qū)別。答案：-表：是物理存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)，占用存儲(chǔ)空間，支持索引、分區(qū)、桶等特性。-視圖：是SQL查詢的邏輯表示，不占用存儲(chǔ)空間，是多個(gè)表的組合或查詢結(jié)果的封裝，不支持物理優(yōu)化。4.簡(jiǎn)述Hive中的`HiveServer2`和`HiveServer1`的區(qū)別。答案：-HiveServer2：-支持多用戶會(huì)話。-支持Kerberos安全認(rèn)證。-支持更豐富的數(shù)據(jù)類型和函數(shù)。-性能更優(yōu)，支持Tez執(zhí)行引擎。-HiveServer1：-僅支持單用戶會(huì)話。-不支持Kerberos認(rèn)證。-數(shù)據(jù)類型和函數(shù)有限。-性能相對(duì)較差，僅支持MapReduce。---四、編程題（每題10分，共30分）1.假設(shè)有一個(gè)表`sales`，包含以下列：`id`（主鍵），`date`（日期），`city`（城市），`amount`（金額）。請(qǐng)寫出以下SQL語(yǔ)句：-查詢2023年每個(gè)城市的總銷售額。-查詢每個(gè)城市的銷售額排名，按銷售額降序排列。-查詢每個(gè)城市的平均銷售額，并按平均銷售額降序排列。答案：```sql--查詢2023年每個(gè)城市的總銷售額SELECTcity,SUM(amount)AStotal_amountFROMsalesWHEREdateBETWEEN'2023-01-01'AND'2023-12-31'GROUPBYcity;--查詢每個(gè)城市的銷售額排名，按銷售額降序排列SELECTcity,SUM(amount)AStotal_amount,RANK()OVER(ORDERBYSUM(amount)DESC)ASrankFROMsalesGROUPBYcity;--查詢每個(gè)城市的平均銷售額，并按平均銷售額降序排列SELECTcity,AVG(amount)ASavg_amountFROMsalesGROUPBYcityORDERBYavg_amountDESC;```2.假設(shè)有一個(gè)表`users`，包含以下列：`id`（主鍵），`name`（姓名），`city`（城市），`age`（年齡）。請(qǐng)寫出以下SQL語(yǔ)句：-查詢每個(gè)城市的用戶數(shù)量，并按用戶數(shù)量降序排列。-查詢年齡在20到30歲之間的用戶數(shù)量。-查詢每個(gè)城市的平均年齡，并按平均年齡降序排列。答案：```sql--查詢每個(gè)城市的用戶數(shù)量，并按用戶數(shù)量降序排列SELECTcity,COUNT(id)ASuser_countFROMusersGROUPBYcityORDERBYuser_countDESC;--查詢年齡在20到30歲之間的用戶數(shù)量SELECTCOUNT(id)ASuser_countFROMusersWHEREageBETWEEN20AND30;--查詢每個(gè)城市的平均年齡，并按平均年齡降序排列SELECTcity,AVG(age)ASavg_ageFROMusersGROUPBYcityORDERBYavg_ageDESC;```3.假設(shè)有一個(gè)表`orders`，包含以下列：`order_id`（訂單ID），`user_id`（用戶ID），`product_id`（產(chǎn)品ID），`quantity`（數(shù)量），`price`（單價(jià)）。請(qǐng)寫出以下SQL語(yǔ)句：-查詢每個(gè)用戶的總消費(fèi)金額。-查詢每個(gè)用戶的訂單數(shù)量，并按訂單數(shù)量降序排列。-查詢每個(gè)產(chǎn)品的總銷量，并按總銷量降序排列。答案：```sql--查詢每個(gè)用戶的總消費(fèi)金額SELECTuser_id,SUM(quantityprice)AStotal_costFROMordersGROUPBYuser_id;--查詢每個(gè)用戶的訂單數(shù)量，并按訂單數(shù)量降序排列SELECTuser_id,COUNT(order_id)ASorder_countFROMordersGROUPBYuser_idORDERBYorder_countDESC;--查詢每個(gè)產(chǎn)品的總銷量，并按總銷量降序排列SELECTproduct_id,SUM(quantity)AStotal_quantityFROMordersGROUPBYproduct_idORDERBYtotal_quantityDESC;```---五、綜合題（每題15分，共30分）1.假設(shè)有一個(gè)表`sales`，包含以下列：`id`（主鍵），`date`（日期），`city`（城市），`product_id`（產(chǎn)品ID），`amount`（金額）。請(qǐng)寫出以下SQL語(yǔ)句：-查詢2023年每個(gè)城市的每個(gè)產(chǎn)品的總銷售額。-查詢每個(gè)城市的銷售額排名，按銷售額降序排列。-查詢每個(gè)城市的平均銷售額，并按平均銷售額降序排列。答案：```sql--查詢2023年每個(gè)城市的每個(gè)產(chǎn)品的總銷售額SELECTcity,product_id,SUM(amount)AStotal_amountFROMsalesWHEREdateBETWEEN'2023-01-01'AND'2023-12-31'GROUPBYcity,product_id;--查詢每個(gè)城市的銷售額排名，按銷售額降序排列SELECTcity,product_id,SUM(amount)AStotal_amount,RANK()OVER(PARTITIONBYcityORDERBYSUM(amount)DESC)ASrankFROMsalesWHEREdateBETWEEN'2023-01-01'AND'2023-12-31'GROUPBYcity,product_id;--查詢每個(gè)城市的平均銷售額，并按平均銷售額降序排列SELECTcity,product_id,AVG(amount)ASavg_amountFROMsalesWHEREdateBETWEEN'2023-01-01'AND'2023-12-31'GROUPBYcity,product_idORDERBYavg_amountDESC;```2.假設(shè)有一個(gè)表`users`，包含以下列：`id`（主鍵），`name`（姓名），`city`（城市），`age`（年齡），`join_date`（加入日期）。請(qǐng)寫出以下SQL語(yǔ)句：-查詢2023年加入的每個(gè)城市的用戶數(shù)量。-查詢每個(gè)城市的平均年齡，并按平均年齡降序排列。-查詢年齡在20到30歲之間的用戶數(shù)量，并按加入日期降序排列。答案：```sql--查詢2023年加入的每個(gè)城市的用戶數(shù)量SELECTcity,COUNT(id)ASuser_countFROMusersWHEREYEAR(join_date)=2023GROUPBYcity;--查詢每個(gè)城市的平均年齡，并按平均年齡降序排列SELECTcity,AVG(age)ASavg_ageFROMusersGROUPBYcityORDERBYavg_ageDESC;--查詢年齡在20到30歲之間的用戶數(shù)量，并按加入日期降序排列SELECTid,name,city,age,join_dateFROMusersWHEREageBETWEEN20AND30ORDERBYjoin_dateDESC;```---答案與解析一、選擇題1.B解析：ORC格式通過(guò)列式存儲(chǔ)和壓縮技術(shù)，顯著提升了查詢性能，特別適合大數(shù)據(jù)量場(chǎng)景。2.B解析：`INSERTINTO`會(huì)將數(shù)據(jù)實(shí)際寫入表中，而`SELECT`只是讀取數(shù)據(jù)，`CREATETABLE`是定義表結(jié)構(gòu)，`MERGETABLE`是合并分區(qū)，不一定會(huì)寫入新數(shù)據(jù)。3.D解析：默認(rèn)情況下，Hive使用Map-SideAggregation（MSA）進(jìn)行聚合，但可以通過(guò)設(shè)置`hive.groupby.skewindata=true`啟用SkewJoin優(yōu)化。4.A解析：`EXPLAIN`可以查看查詢的執(zhí)行計(jì)劃，幫助優(yōu)化SQL語(yǔ)句。`ANALYZETABLE`用于統(tǒng)計(jì)表元數(shù)據(jù)，`LOADDATA`是加載數(shù)據(jù)，`DESCRIBE`查看表結(jié)構(gòu)。5.C解析：分區(qū)是按列的值將數(shù)據(jù)分成不同部分，便于按條件過(guò)濾；桶是按行數(shù)均勻分配，用于優(yōu)化哈希聚合和連接。6.C解析：Tez通常比MapReduce性能更好，因?yàn)樗鼫p少了Task調(diào)度開銷，且支持更細(xì)粒度的任務(wù)劃分。7.A解析：表是實(shí)際存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的物理結(jié)構(gòu)，而視圖是SQL查詢的邏輯表示，不占用物理存儲(chǔ)空間。8.A解析：子查詢是嵌套的SELECT語(yǔ)句，用于過(guò)濾或聚合數(shù)據(jù)；連接是兩個(gè)或多個(gè)表基于條件關(guān)聯(lián)。9.A解析：動(dòng)態(tài)分區(qū)在數(shù)據(jù)加載時(shí)根據(jù)列值自動(dòng)創(chuàng)建分區(qū)，而靜態(tài)分區(qū)需要預(yù)先定義分區(qū)結(jié)構(gòu)。10.B解析：HiveServer2支持多用戶會(huì)話，HiveServer1不支持。二、填空題1.Map，Reduce解析：Map階段處理輸入數(shù)據(jù)，Reduce階段聚合結(jié)果。2.外部表，內(nèi)部表解析：外部表數(shù)據(jù)獨(dú)立于表定義，內(nèi)部表數(shù)據(jù)與表定義綁定。3.單列，多列解析：分區(qū)通常按單列（如日期）劃分，桶可以按多列或單列劃分。4.相關(guān)子查詢，非相關(guān)子查詢解析：相關(guān)子查詢需要循環(huán)引用外層查詢，非相關(guān)子查詢獨(dú)立執(zhí)行。5.input.regex解析：`input.regex`用于從輸入文件名中提取分區(qū)值。6.Kerberos解析：HiveServer2支持Kerberos安全認(rèn)證，而HiveServer1不支持。7.物理存儲(chǔ)解析：表占用物理存儲(chǔ)，視圖不存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，是SQL查詢的邏輯表示。8.處理輸入數(shù)據(jù)解析：Map階段讀取輸入數(shù)據(jù)，進(jìn)行預(yù)處理，輸出中間結(jié)果。9.優(yōu)化聚合，優(yōu)化連接解析：桶通過(guò)哈希分配數(shù)據(jù)，提升聚合和連接性能。10.10000解析：HiveServer2默認(rèn)監(jiān)聽10000端口，而HiveServer1是10001。三、簡(jiǎn)答題1.簡(jiǎn)述Hive中的`MapReduce`執(zhí)行流程。答案：Hive的MapReduce執(zhí)行流程如下：-Map階段：讀取輸入數(shù)據(jù)，按行解析，執(zhí)行`map`函數(shù)，輸出中間鍵值對(duì)（Key-Value）。-Shuffle階段：Map輸出結(jié)果按Key排序并分發(fā)到Reduce任務(wù)。-Reduce階段：對(duì)相同Key的Value進(jìn)行聚合，執(zhí)行`reduce`函數(shù)，輸出最終結(jié)果。-排序和輸出：Reduce輸出結(jié)果按Key排序，寫入文件。2.簡(jiǎn)述Hive中的`動(dòng)態(tài)分區(qū)`和`靜態(tài)分區(qū)`的區(qū)別。答案：-靜態(tài)分區(qū)：需要預(yù)先定義分區(qū)結(jié)構(gòu)，在數(shù)據(jù)加載時(shí)手動(dòng)指定分區(qū)值。適用于分區(qū)規(guī)則固定的情況。-動(dòng)態(tài)分區(qū)：在數(shù)據(jù)加載時(shí)根據(jù)列值自動(dòng)創(chuàng)建分區(qū)，無(wú)需預(yù)先定義。適用于分區(qū)規(guī)則動(dòng)態(tài)變化的情況，通過(guò)`input.regex`函數(shù)提取分區(qū)值。3.簡(jiǎn)述Hive中的`表`（Table）和`視圖`（View）的區(qū)別。答案：-表：是物理存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)，占用存儲(chǔ)空間，支持索引、分區(qū)、桶等特性。-視圖：是SQL查詢的邏輯表示，不占用存儲(chǔ)空間，是多個(gè)表的組合或查詢結(jié)果的封裝，不支持物理優(yōu)化。4.簡(jiǎn)述Hive中的`HiveServer2`和`HiveServer1`的區(qū)別。答案：-HiveServer2：-支持多用戶會(huì)話。-支持Kerberos安全認(rèn)證。-支持更豐富的數(shù)據(jù)類型和函數(shù)。-性能更優(yōu)，支持Tez執(zhí)行引擎。-HiveServer1：-僅支持單用戶會(huì)話。-不支持Kerberos認(rèn)證。-數(shù)據(jù)類型和函數(shù)有限。-性能相對(duì)較差，僅支持MapReduce。四、編程題1.假設(shè)有一個(gè)表`sales`，包含以下列：`id`（主鍵），`date`（日期），`city`（城市），`amount`（金額）。請(qǐng)寫出以下SQL語(yǔ)句：-查詢2023年每個(gè)城市的總銷售額。-查詢每個(gè)城市的銷售額排名，按銷售額降序排列。-查詢每個(gè)城市的平均銷售額，并按平均銷售額降序排列。答案：```sql--查詢2023年每個(gè)城市的總銷售額SELECTcity,SUM(amount)AStotal_amountFROMsalesWHEREdateBETWEEN'2023-01-01'AND'2023-12-31'GROUPBYcity;--查詢每個(gè)城市的銷售額排名，按銷售額降序排列SELECTcity,SUM(amount)AStotal_amount,RANK()OVER(ORDERBYSUM(amount)DESC)ASrankFROMsalesGROUPBYcity;--查詢每個(gè)城市的平均銷售額，并按平均銷售額降序排列SELECTcity,AVG(amount)ASavg_amountFROMsalesGROUPBYcityORDERBYavg_amountDESC;```2.假設(shè)有一個(gè)表`users`，包含以下列：`id`（主鍵），`name`（姓名），`city`（城市），`age`（年齡）。請(qǐng)寫出以下SQL語(yǔ)句：-查詢每個(gè)城市的用戶數(shù)量，并按用戶數(shù)量降序排列。-查詢年齡在20到30歲之間的用戶數(shù)量。-查詢每個(gè)城市的平均年齡，并按平均年齡降序排列。答案：```sql--查詢每個(gè)城市的用戶數(shù)量，并按用戶數(shù)量降序排列SELECTcity,COUNT(id)ASuser_countFROMusersGROUPBYcityORDERBYuser_countDESC;--查詢年齡在20到30歲之間的用戶數(shù)量SELECTCOUNT(id)ASuser_countFROMusersWHEREageBETWEEN20AND30;--查詢每個(gè)城市的平均年齡，并按平均年齡降序排列SELECTcity,AVG(age)ASavg_ageFROMusersGROUPBYcityORDERBYavg_ageDESC;```3.假設(shè)有一個(gè)表`orders`，包含以下列：`order_id`（訂單ID），`user_id`（用戶ID），`product_id`（產(chǎn)品ID），`quantity`（數(shù)量），`price`（單價(jià)）。請(qǐng)寫出以下SQL語(yǔ)句：-查詢每個(gè)用戶的總消費(fèi)金額。-查詢每個(gè)用戶的訂單數(shù)量，并按訂單數(shù)量降序排列。-查詢每個(gè)產(chǎn)品的總銷量，并按總銷量降序排列。答案：```sql--查詢每個(gè)用戶的總消費(fèi)金額SELECTuser_id,SUM(quantityprice)AStotal_costFROMordersGROUPBYuser_id;--查詢每個(gè)用戶的訂單數(shù)量，并按訂單數(shù)量降序排列SELECTuser_id,COUNT(order_id)ASorder_countFROMordersGROUPBYuser_idORDERBYorder_countDESC;--查詢每個(gè)產(chǎn)品的總銷量，并按總銷量降序排列SELECTproduct_id,SUM(quantity)AStotal_quantityFROMordersGROUPBYproduct_idORDERBYtotal_quantityDESC;```五、綜合題1.假設(shè)有一個(gè)表`sales`，包含以下列：`id`（主鍵），`date`（日期），`city`（城市），`product_id`（產(chǎn)品ID），`amount`（金額）。請(qǐng)寫出以下SQL語(yǔ)句：-查詢2023年每個(gè)城市的每個(gè)產(chǎn)品的總銷售額。-查詢每個(gè)城市的銷售額排名，按銷售額降序排列。-查詢每個(gè)城市的