SQL 快速入门：题目单知识点精炼总结

最近刷了牛客网的 SQL 快速入门题，内容主要覆盖基础查询、条件筛选、聚合统计、多表连接、子查询、常用函数以及窗口函数。题目看似很多，但核心知识点比较集中。掌握下面这些语法，基本可以应对大部分入门和常见面试题。

说明：你提供的语雀页面目前需要登录，无法读取其中的"五十题"具体内容，下面的总结主要根据牛客公开的"SQL 快速入门"题单整理。

一、基础查询

最基本的查询语句由 SELECT 和 FROM 组成。

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SELECT *
FROM user_profile;

查询指定列：

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SELECT device_id, gender, age
FROM user_profile;

* 表示查询全部列，但在实际开发中更推荐写出需要的字段，避免返回无用数据。

使用 DISTINCT 去重：

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SELECT DISTINCT university
FROM user_profile;

限制返回数量：

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SELECT *
FROM user_profile
LIMIT 5;

LIMIT 5 表示只返回前 5 行，也可以配合偏移量实现分页：

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SELECT *
FROM user_profile
LIMIT 10, 20;

表示跳过前 10 行，返回接下来的 20 行。

使用 AS 修改列名：

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SELECT
    device_id AS 用户编号,
    age AS 年龄
FROM user_profile;

AS 也可以给表设置别名：

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SELECT u.device_id, u.age
FROM user_profile AS u;

二、条件查询与排序

使用 WHERE 对数据进行筛选：

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SELECT *
FROM user_profile
WHERE university = '北京大学';

常见比较运算符有：

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=       等于
<> 或 != 不等于
>       大于
<       小于
>=      大于等于
<=      小于等于

例如查询年龄大于 24 岁的用户：

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SELECT *
FROM user_profile
WHERE age > 24;

查询年龄在 20 到 30 岁之间：

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SELECT *
FROM user_profile
WHERE age BETWEEN 20 AND 30;

BETWEEN 包含两个边界值。

多个条件可以使用 AND 和 OR：

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SELECT *
FROM user_profile
WHERE age >= 20
  AND age <= 25
  AND gender = '男';

使用 IN 查询多个指定值：

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SELECT *
FROM user_profile
WHERE university IN ('北京大学', '复旦大学');

排除指定值：

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SELECT *
FROM user_profile
WHERE university NOT IN ('复旦大学');

判断空值时不能使用 = NULL，而应该使用 IS NULL 或 IS NOT NULL：

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SELECT *
FROM user_profile
WHERE age IS NULL;

SELECT *
FROM user_profile
WHERE age IS NOT NULL;

模糊查询使用 LIKE：

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SELECT *
FROM user_profile
WHERE university LIKE '%北京%';

其中：

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% 代表任意长度的字符串
_ 代表一个字符

查询结果可以使用 ORDER BY 排序：

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SELECT *
FROM user_profile
ORDER BY age;

默认是升序排列，也可以明确写出 ASC：

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ORDER BY age ASC;

降序排列使用 DESC：

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SELECT *
FROM user_profile
ORDER BY age DESC;

多列排序时，先按照第一列排序，第一列相同时再按照第二列排序：

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SELECT *
FROM user_profile
ORDER BY university ASC, age DESC;

三、聚合函数与分组查询

SQL 中常见的聚合函数包括：

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COUNT()  统计数量
SUM()    求和
AVG()    平均值
MAX()    最大值
MIN()    最小值

统计用户数量：

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SELECT COUNT(*) AS user_count
FROM user_profile;

计算男性用户的平均 GPA：

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SELECT AVG(gpa) AS avg_gpa
FROM user_profile
WHERE gender = '男';

按照学校进行分组统计：

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SELECT
    university,
    COUNT(*) AS user_count
FROM user_profile
GROUP BY university;

GROUP BY 用于将相同字段值的数据划分到同一组。

统计每个学校的平均 GPA，并按照平均值降序排列：

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SELECT
    university,
    AVG(gpa) AS avg_gpa
FROM user_profile
GROUP BY university
ORDER BY avg_gpa DESC;

如果要对分组后的结果进行筛选，需要使用 HAVING，而不是 WHERE：

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SELECT
    university,
    COUNT(*) AS user_count
FROM user_profile
GROUP BY university
HAVING COUNT(*) > 10;

两者的区别是：

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WHERE：分组前筛选原始数据
HAVING：分组后筛选统计结果

例如，查询年龄大于 20 岁且用户数量超过 5 人的学校：

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SELECT
    university,
    COUNT(*) AS user_count
FROM user_profile
WHERE age > 20
GROUP BY university
HAVING COUNT(*) > 5;

四、多表查询与连接

实际项目中的数据通常存储在多张表中。例如：

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user_profile       用户信息表
question_practice_detail  刷题记录表
question_detail    题目信息表

使用 JOIN 可以连接多张表。

查询用户及其刷题记录：

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SELECT
    u.device_id,
    u.university,
    q.question_id,
    q.result
FROM user_profile AS u
JOIN question_practice_detail AS q
    ON u.device_id = q.device_id;

JOIN 默认表示内连接，只保留两张表中能够匹配的数据。

左连接使用 LEFT JOIN：

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SELECT
    u.device_id,
    q.question_id
FROM user_profile AS u
LEFT JOIN question_practice_detail AS q
    ON u.device_id = q.device_id;

左连接会保留左表的全部数据，即使右表中没有对应记录，也会显示为 NULL。

常见连接类型：

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INNER JOIN：只保留匹配成功的数据
LEFT JOIN：保留左表全部数据
RIGHT JOIN：保留右表全部数据

统计每个学校答过题的用户数量：

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SELECT
    u.university,
    COUNT(DISTINCT q.device_id) AS user_count
FROM user_profile AS u
JOIN question_practice_detail AS q
    ON u.device_id = q.device_id
GROUP BY u.university;

这里使用 COUNT(DISTINCT device_id)，避免同一用户刷多道题时被重复统计。

五、子查询与组合查询

子查询就是将一个查询结果作为另一个查询的条件。

查询 GPA 高于平均 GPA 的用户：

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SELECT *
FROM user_profile
WHERE gpa > (
    SELECT AVG(gpa)
    FROM user_profile
);

子查询也可以放在 FROM 后面，作为临时表：

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SELECT university, avg_gpa
FROM (
    SELECT
        university,
        AVG(gpa) AS avg_gpa
    FROM user_profile
    GROUP BY university
) AS t
WHERE avg_gpa > 3.0;

UNION 可以合并两个查询结果，并自动去重：

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SELECT device_id
FROM user_profile
WHERE university = '山东大学'

UNION

SELECT device_id
FROM user_profile
WHERE gender = '男';

如果不需要去重，可以使用 UNION ALL，性能通常更好：

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SELECT device_id
FROM user_profile
WHERE university = '山东大学'

UNION ALL

SELECT device_id
FROM user_profile
WHERE gender = '男';

六、常用条件函数

CASE WHEN 是 SQL 中非常重要的条件表达式。

统计 25 岁以上和以下的用户数量：

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SELECT
    SUM(CASE WHEN age >= 25 THEN 1 ELSE 0 END) AS over_25,
    SUM(CASE WHEN age < 25 THEN 1 ELSE 0 END) AS under_25
FROM user_profile;

也可以将年龄划分为不同区间：

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SELECT
    device_id,
    age,
    CASE
        WHEN age < 20 THEN '20岁以下'
        WHEN age BETWEEN 20 AND 25 THEN '20-25岁'
        ELSE '25岁以上'
    END AS age_group
FROM user_profile;

常见的空值处理函数是 IFNULL()：

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SELECT
    device_id,
    IFNULL(gpa, 0) AS gpa
FROM user_profile;

如果 GPA 为空，就显示为 0。

七、日期函数

日期题在 SQL 面试中出现频率很高。常用函数包括：

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YEAR(date)       获取年份
MONTH(date)      获取月份
DAY(date)        获取日期
DATE(date)       提取日期部分
DATEDIFF(a, b)   计算日期差

统计 8 月每天的刷题数量：

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SELECT
    DATE(date) AS practice_day,
    COUNT(*) AS question_count
FROM question_practice_detail
WHERE MONTH(date) = 8
GROUP BY DATE(date)
ORDER BY practice_day;

也可以使用日期范围筛选：

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WHERE date >= '2021-08-01'
  AND date < '2021-09-01'

这种写法比对日期使用 LIKE 更准确，也更容易使用索引。

八、字符串函数与正则表达式

常见字符串函数包括：

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LENGTH()       字符串长度
SUBSTRING()    截取字符串
LEFT()         从左侧截取
RIGHT()        从右侧截取
CONCAT()       拼接字符串
LOWER()        转小写
UPPER()        转大写

例如从 URL 中提取用户名：

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SELECT
    SUBSTRING_INDEX(
        SUBSTRING_INDEX(blog_url, '/', -1),
        '.',
        1
    ) AS username
FROM user_profile;

SUBSTRING_INDEX(str, delimiter, count) 可以按照指定分隔符截取字符串。

正则表达式使用 REGEXP：

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SELECT *
FROM user_profile
WHERE phone REGEXP '^1[3-9][0-9]{9}$';

这个表达式用于匹配 11 位手机号码，且第一位为 1，第二位为 3 到 9。

九、窗口函数

窗口函数可以在不改变原始行数的情况下进行分组统计，常用于排名、组内比较和累计计算。

查找每个学校 GPA 最低的用户：

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SELECT *
FROM (
    SELECT
        device_id,
        university,
        gpa,
        ROW_NUMBER() OVER (
            PARTITION BY university
            ORDER BY gpa
        ) AS rn
    FROM user_profile
) AS t
WHERE rn = 1;

PARTITION BY university 表示按照学校分组，ORDER BY gpa 表示组内按照 GPA 升序排列。

常见排名函数：

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ROW_NUMBER()：每行都有唯一排名
RANK()：并列时排名相同，后面的排名会跳过
DENSE_RANK()：并列时排名相同，但后续排名不跳过

计算累计利润：

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SELECT
    date,
    profit,
    SUM(profit) OVER (
        ORDER BY date
        ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING
        AND CURRENT ROW
    ) AS total_profit
FROM daily_profit;

计算每个用户相对于前一天的数据，可以使用 LAG()：

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SELECT
    device_id,
    date,
    LAG(date) OVER (
        PARTITION BY device_id
        ORDER BY date
    ) AS previous_date
FROM question_practice_detail;

十、刷题时容易出错的地方

第一，空值不能使用 = NULL 判断，必须使用 IS NULL。

第二，聚合函数和普通字段一起查询时，普通字段通常需要出现在 GROUP BY 中。

第三，WHERE 不能直接筛选聚合结果，聚合结果需要使用 HAVING。

第四，多表连接时要确认连接条件，否则容易产生笛卡尔积，导致统计数量严重偏大。

第五，统计用户数量时，要根据题意判断是否需要 DISTINCT。

第六，日期筛选尽量使用范围条件，例如：

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WHERE date >= '2021-08-01'
  AND date < '2021-09-01'

第七，窗口函数不能直接写在 WHERE 中，通常需要先放在子查询中，再在外层筛选。

总结

牛客 SQL 快速入门题主要围绕以下知识点展开：

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SELECT、WHERE、ORDER BY、LIMIT
DISTINCT、LIKE、IN、BETWEEN
IS NULL、聚合函数、GROUP BY、HAVING
JOIN、LEFT JOIN、子查询、UNION
CASE WHEN、IFNULL、日期函数、字符串函数
REGEXP、窗口函数、排名、累计统计

刷题时可以按照"先筛选，再分组，后排序"的思路分析：

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FROM/JOIN
→ WHERE
→ GROUP BY
→ HAVING
→ SELECT
→ ORDER BY
→ LIMIT

掌握这些常用语法后，再结合具体业务理解题目要求，SQL 查询题基本就能形成稳定的解题思路。真正需要重点练习的，不是死记每道题的答案，而是判断题目到底属于筛选、分组、连接、子查询还是窗口函数问题。