# 面试

**Repository Path**: he778027393/interview

## Basic Information

- **Project Name**: 面试
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: MulanPSL-2.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2021-11-18
- **Last Updated**: 2021-11-18

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

记录面试题

一份任务日志表（t_log_info）
id（自增主键）| job_id（任务ID）| create_time（日志产生时间）| log_state（日志状态）| log_text（日志明细）
1             |100              |2021-01-01 00:00:01         |S                     |XXXXXXX
2             |100              |2021-01-01 00:01:01         |S                     |XXXXXXX
3             |101              |2021-01-01 01:00:01         |F                     |XXXXXXX
4             |101              |2021-02-01 00:00:01         |S                     |XXXXXXX
5             |102              |2021-03-01 00:00:01         |F                     |XXXXXXX
6             |102              |2021-04-11 00:00:01         |S                     |XXXXXXX
7             |103              |2021-04-21 00:00:01         |S                     |XXXXXXX
8             |104              |2021-05-01 00:00:01         |S                     |XXXXXXX
9             |104              |2021-05-11 00:00:01         |F                     |XXXXXXX
10           |104              |2021-05-11 10:00:01         |S                     |XXXXXXX
请写下SQL语句或说出思路，取每个job_id，2条日志的平均间隔时间秒数 

linux中如何查询一个文本文件的行数 

小明经常会去3家酒吧，小红要去酒吧找小明，假设小明去酒吧的概率是50%，小红已经找了2家酒吧没有找到小明，请问小明在第三家酒吧找到小明的概率是多少？ 

kafka中有如下json数据
{"id":1,"sku_code":"A","total_amount":100}
分别统计不同的sku_code的汇总金额写入到redis数据库中（数据库为db1；key值为sku_code的值），id的值已出现过的（重复）不统计 
18:14

两张表，一张为t_order_info（订单主表）、一张为t_order_detail（订单明细表），订单表(id):订单明细表(order_id)——1:N
订单主表:id（主键-订单ID）、pay_time（支付时间）、store_id（店铺ID）、user_id（用户ID）、total_amount（支付金额）
订单明细表:id（主键-订单明细ID）、order_id（订单ID）、sku_code（产品编码）、pay_num（购买数量）、pay_amount（支付金额） 

找出单个订单既购买了sku_code为A又购买了sku_code为B的用户