1. 请问sql模式：ANSI_QUOTES具体有什么特殊用途
ANSI是SQL的通用标准，QUOTES是指用什么符号来引用对象。
ANSI_QUOTES就是标准的SQL引用方式，不同数据库在一些单双引号，as别名，对象名等方面符号注明不同。
一般尽量使用ANSI标准，以保证代码通用，别人也能看得懂。
2. sql 语句
和数据库对话
SQL介绍：
本书假设你是在SQL操作Microsoft SQL Sever 的数据库。你也可以用SQL操作许多其它类型的数据库。SQL是操作数据库的标准语言。（事实上，关于SQL语言有一个专门的ANSI标准〕
注意：
不要在你的站点上试图用Microsoft Access代替Microsoft SQL Sever。SQL Sever可以同时服务于许多用户，如果你希望你的站点有较高的访问率，MS Access是不能胜任的。
在学习SQL的细节之前，你需要理解它的两大特点。一个特点容易掌握，另一个掌握起来有点困难。
第一个特点是所有SQL数据库中的数据都存储在表中。一个表由行和列组成。例如，下面这个简单的表包括name 和e-mail address：
Name Email Address
................................................................
Bill Gates [email protected]
president Clinton [email protected]
Stephen Walther [email protected]
这个表有两列（列也称为字段，域〕：Name和Email Address。有三行，每一行包含一组数据。一行中的数据组合在一起称为一条记录。
无论何时你向表中添加新数据，你就添加了一条新记录。一个数据表可以有几十个记录，也可以有几千甚至几十亿个记录。虽然你也许永远不需要存储十亿个Email地址，但知道你能这样做总是好的，也许有一天你会有这样的需要。
你的数据库很有可能包含几十个表，所有存储在你数据库中的信息都被存储在这些表中。当你考虑怎样把信息存储在数据库中时，你应该考虑怎样把它们存储在表中。
SQL的第二个特点有些难于掌握。这种语言被设计为不允许你按照某种特定的顺序来取出记录，因为这样做会降低SQL Sever取记录的效率。使用SQL，你只能按查询条件来读取记录。
当考虑如何从表中取出记录时，自然会想到按记录的位置读取它们。例如，也许你会尝试通过一个循环，逐个记录地扫描，来选出特定的记录。在使用SQL时，你必须训练自己，不要有这种思路。
假如你想选出所有的名字是“Bill Gates”的记录，如果使用传统的编程语言，你也许会构造一个循环，逐个查看表中的记录，看名字域是否是“Bill Gates”。
这种选择记录的方法是可行的，但是效率不高。使用SQL，你只要说，“选择所有名字域等于Bill Gates的记录”，SQL就会为你选出所有符合条件的记录。SQL会确定实现查询的最佳方法。
建设你想取出表中的前十个记录。使用传统的编程语言，你可以做一个循环，取出前十个记录后结束循环。但使用标准的SQL查询，这是不可能实现的。从SQL的角度来说，在一个表中不存在前十个记录这种概念。
开始时，当你知道你不能用SQL实现某些你感觉应该能实现的功能，你会受到挫折。你也许会以头撞墙甚至想写恶毒的信件给SQL的设计者们。但后来你会认识到，SQL的这个特点不仅不是个限制，反而是其长处。因为SQL不根据位置来读取记录，它读取记录可以很快。
3. SQL是什么
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SQL
语言是一种介于关系代数与关系演算之间的语言，其功能包括查询操纵定义和控制4
个方面，是一个通用的功能极强的关系数据库语言
SQL
语言是1974
年由Boyce
和Chamberlin
提出的，1975
年至1979
年，IBM
公司SanJose
Research
Laboratory
研制的关系数据库管理系统原形系统System
R
实现了这种语言。由于它功能丰富，语言简洁，使用方法灵活倍受用户和计算机业界的青睐，被众多的计算机公司和软件公司采用经过多年的发展SQL
语言已成为关系数据库的标准语言。
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SQL
语言主要由以下几部分组成：
数据定义语言DDL
Data
Definition
Language
数据操纵语言DML
Data
Manipulation
Language
数据控制语言DCL
Data
Control
Language
其它语言要素Additional
Language
Elements
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Transact-SQL
是ANSI
SQL
的加强版语言，它提供了标准的SQL
命令，另外还对SQL
命令做了许多扩充提供类似Basic
Pascal
C
等第三代语言的基本功能，如变量说明、程序流程控制语言、功能
函数等，不过SQL
Server
是定位在Server
上的系统，它只负责提供
和储存数据就像汽车的引擎，它只提供汽车的动力，其它功能由前
端设计工具如FoxPro
、Delphi
、Power
Builder、
Visual
Basic
等来处
理因。此我们一般称SQL
Server
、Oracle
、Informix
等数据库系统为
数据库引擎。
4. SQL中 nvl（）、coalesce（）、decode（）这三个函数，如果只是判断非空的话，哪一个效率相比较高
nvl只支持2个参数，这是oracle特有的
coalesce支持不定参数，coalesce(bonus,0,1)应该写成coalesce(bonus,0)，最后1个不用写，这是ansi标准函数，在多次外连接时尤其有用，譬如 t1 full join t2 on t1.id=t2.id full join t3 on coalesce(t1.id,t2.id)=t3.id full join t4 on coalesce(t1.id,t2.id,t3.id)=t4.id
decode判断不了非空
5. jet sql 和 ansi sql 的主要区别是什么 他们都代表什么
Microsoft Jet SQL 和 ANSI SQL 的比较
Microsoft Jet 数据引擎 SQL 总体上跟 ANSI-89 Level 1 是兼容的，但某些 ANSI SQL 性能在 Microsoft Jet SQL 里没有实现。 Microsoft 发布的 Jet 4.X 版本，以及“Microsoft OLE DB Provider for Jet” 推出了更多的 ANSI-92 SQL 语法。在另一方面，Microsoft Jet SQL 包含了 ANSI SQL 不支持的保留字和性能。
主要的不同
Microsoft Jet SQL 和 ANSI SQL 各自有不同的保留字和数据类型。可参考下列链接：
List of Microsoft Jet 4.0 reserved words
Equivalent ANSI SQL Data Types
对于下面所示的语法结构应用的规则不一样：
expr1 [NOT] Between value1 And value2
在 Microsoft Jet SQL 中，value1 可以比 value2 大；在 ANSI SQL 中, value1 一定要小于等于 value2
当我们用 Like 操作符进行模糊查询时，Microsoft Jet SQL 既支持 ANSI SQL 的通配符，也支持 Microsoft Jet 特有的通配符。但是 ANSI 和 Microsoft Jet 的通配符是互斥的，我们只能选用任一组字符而不能混用在一起。ANSI SQL 通配符只在使用 Jet 4.X 和 Microsoft OLE DB Provider for Jet 时可用。如果试图通过 Microsoft Access 或 DAO 来使用 ANSI SQL 通配符，这些字符会被理解为普通字符。反之，当使用 Microsoft OLE DB Provider for Jet 和 Jet 4.X 时只能使用 ANSI SQL 通配符。 匹配的字符 Microsoft Jet SQL ANSI SQL
任意单个字符 ? _ (下划线)
零或多个字符 * %
Microsoft Jet SQL 语法通常上不是很严格。比如，允许对表达式分组和排序。
Microsoft Jet SQL 支持更强大的表达式。
Microsoft Jet SQL 提供下列扩展的性能
TRANSFORM 语句，可以用来创建 crosstab 查询。
额外的 SQL 聚合函数，比如 StDev 和 VarP。
PARAMETERS 声明用来定义参数查询。
Microsoft Jet SQL 不支持下列 ANSI SQL 性能：
DISTINCT 聚合函数保留字。比如，Microsoft Jet SQL 不允许 SUM(DISTINCT columnname)。
LIMIT TO nn ROWS 子句，用来限制查询返回的行数。我们只能用 WHERE 子句来限制查询的范围。
6. 大数据运算的三种引擎是什么有什么区别
现在流行的开源引擎可不止三个，先罗列5个给你：
1)Hive，披着SQL外衣的Map-Rece。Hive是为方便用户使用Map-Rece而在外面封装了一层SQL，由于Hive采用了SQL，它的问题域比Map-Rece更窄，因为很多问题，SQL表达不出来，比如一些数据挖掘算法，推荐算法、图像识别算法等，这些仍只能通过编写Map-Rece完成。
2) Impala：Google Dremel的开源实现（Apache Drill类似），因为交互式实时计算需求，Cloudera推出了Impala系统，该系统适用于交互式实时处理场景，要求最后产生的数据量一定要少。
3)Shark/Spark：为了提高Map-Rece的计算效率，Berkeley的AMPLab实验室开发了Spark，Spark可看做基于内存的Map-Rece实现，此外，伯克利还在Spark基础上封装了一层SQL，产生了一个新的类似Hive的系统Shark。
4) Stinger Initiative（Tez optimized Hive）：Hortonworks开源了一个DAG计算框架Tez，Tez可以理解为Google Pregel的开源实现，该框架可以像Map-Rece一样，可以用来设计DAG应用程序，但需要注意的是，Tez只能运行在YARN上。Tez的一个重要应用是优化Hive和PIG这种典型的DAG应用场景，它通过减少数据读写IO，优化DAG流程使得Hive速度提供了很多倍。
5)Presto：FaceBook于2013年11月份开源了Presto，一个分布式SQL查询引擎，它被设计为用来专门进行高速、实时的数据分析。它支持标准的ANSI SQL，包括复杂查询、聚合（aggregation）、连接（join）和窗口函数（window functions)。Presto设计了一个简单的数据存储的抽象层，来满足在不同数据存储系统（包括HBase、HDFS、Scribe等）之上都可以使用SQL进行查询。