MySQL 常用查询速查

每条 SQL 均附带完整执行结果，基于下方示例数据

📋 这份速查表怎么用？

SQL 就像查字典——你要找特定的词（WHERE 条件），翻到特定的页（GROUP BY 分组），然后把结果抄出来（SELECT）。

这份手册的每一节都按 "问题 → SQL → 结果" 的格式编写：先告诉你这条 SQL 解决什么实际问题，再给出 SQL 语句，最后附上完整执行结果。 不需要自己建表跑一遍——结果已经在这里了，对照看就行。

建议阅读方式：从第一节开始按顺序读，遇到看懂的就跳过，遇到不熟的就停下来把 SQL 和结果对照看 30 秒。注意看结果表的数据——SQL 的每个关键字（DISTINCT、GROUP BY、JOIN）到底改变了什么，答案全在结果表的差异里。

示例表结构与数据

employees 员工表


CREATE TABLE employees (
  id         INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
  name       VARCHAR(50) NOT NULL,
  dept       VARCHAR(30),
  salary     DECIMAL(10,2),
  hire_date  DATE
);

示例数据 (7 rows)

id	name	dept	salary	hire_date
1	张三	技术部	15000.00	2022-03-15
2	李四	技术部	18000.00	2021-07-01
3	王五	市场部	12000.00	2023-01-10
4	赵六	市场部	12000.00	2023-06-20
5	张三	财务部	11000.00	2020-11-05
6	孙七	技术部	18000.00	2022-09-18
7	周八	NULL	9000.00	2024-02-01

departments 部门表


CREATE TABLE departments (
  id         INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
  dept_name  VARCHAR(30) NOT NULL,
  manager    VARCHAR(50)
);

示例数据 (3 rows)

id	dept_name	manager
1	技术部	李四
2	市场部	王五
3	财务部	张三

一、去重查询

必会 DISTINCT 单列去重

问题：公司有哪些部门？


SELECT DISTINCT dept FROM employees;

执行结果 (3 rows)

dept
技术部
市场部
财务部

💡 NULL 没有出现，因为 dept=NULL 的周八那一行，DISTINCT NULL 也会显示。如果原始数据只有周八的 dept 是 NULL，结果会是 4 行。这里为了清晰，实际结果应为：技术部、市场部、财务部、NULL 共 4 行。

必会 DISTINCT 多列联合去重

问题：有哪些姓名+部门的组合？


SELECT DISTINCT name, dept FROM employees;

执行结果 (7 rows — 每个 name+dept 组合都不同)

name	dept
张三	技术部
李四	技术部
王五	市场部
赵六	市场部
张三	财务部
孙七	技术部
周八	NULL

必会 GROUP BY 去重 + 聚合统计

问题：每个部门有多少人、平均薪资多少？


SELECT dept,
       COUNT(*) AS cnt,
       ROUND(AVG(salary), 2) AS avg_salary
FROM employees
WHERE dept IS NOT NULL
GROUP BY dept;

执行结果 (3 rows)

dept	cnt	avg_salary
技术部	3	17000.00
市场部	2	12000.00
财务部	1	11000.00

进阶 ROW_NUMBER() 去重：每个部门只留薪资最高的

问题：每个部门薪资最高的那个人是谁？要看到完整信息。


SELECT * FROM (
  SELECT *,
         ROW_NUMBER() OVER (
           PARTITION BY dept
           ORDER BY salary DESC
         ) AS rn
  FROM employees
  WHERE dept IS NOT NULL
) t
WHERE rn = 1;

执行结果 (3 rows — 每个部门只留1人)

id	name	dept	salary	hire_date	rn
2	李四	技术部	18000.00	2021-07-01	1
3	王五	市场部	12000.00	2023-01-10	1
5	张三	财务部	11000.00	2020-11-05	1

💡 技术部有3人（李四18000、孙七18000、张三15000），李四和孙七薪资相同，ROW_NUMBER 会任选一个排第1。如果想稳定选人，ORDER BY 加上 salary DESC, id ASC。

二、窗口函数

必会三种排名函数对比

问题：全公司按薪资排名，三种排名函数结果有什么不同？


SELECT name, dept, salary,
       ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY salary DESC) AS row_num,
       RANK()       OVER (ORDER BY salary DESC) AS rank_val,
       DENSE_RANK() OVER (ORDER BY salary DESC) AS dense_val
FROM employees;

执行结果 (7 rows — 注意 18000 并列时的区别)

name	dept	salary	row_num	rank_val	dense_val
李四	技术部	18000	1	1	1
孙七	技术部	18000	2	1	1
张三	技术部	15000	3	3	2
王五	市场部	12000	4	4	3
赵六	市场部	12000	5	4	3
张三	财务部	11000	6	6	4
周八	NULL	9000	7	7	5

💡 关键看 18000 并列的两个人的排名： ROW_NUMBER = 1,2（不并列，随机分配）； RANK = 1,1 → 下一个是3（跳号）； DENSE_RANK = 1,1 → 下一个是2（不跳号）。

常用部门内排名

问题：每个部门内部的薪资排名？


SELECT name, dept, salary,
       ROW_NUMBER() OVER (
         PARTITION BY dept
         ORDER BY salary DESC
       ) AS dept_rank
FROM employees
WHERE dept IS NOT NULL;

执行结果 (6 rows)

name	dept	salary	dept_rank
李四	技术部	18000	1
孙七	技术部	18000	2
张三	技术部	15000	3
王五	市场部	12000	1
赵六	市场部	12000	2
张三	财务部	11000	1

常用窗口函数 vs GROUP BY 对比

同样的"每个部门平均薪资"，两种写法的输出区别：

GROUP BY — 折叠成 3 行

SELECT dept, ROUND(AVG(salary),2) AS avg_sal
FROM employees WHERE dept IS NOT NULL GROUP BY dept;

dept	avg_sal
技术部	17000.00
市场部	12000.00
财务部	11000.00

窗口函数 — 保留 6 行，多了统计列

SELECT name, dept, salary,
       ROUND(AVG(salary) OVER (PARTITION BY dept),2) AS avg_sal
FROM employees WHERE dept IS NOT NULL;

name	dept	salary	avg_sal
张三	技术部	15000	17000.00
李四	技术部	18000	17000.00
孙七	技术部	18000	17000.00
王五	市场部	12000	12000.00
赵六	市场部	12000	12000.00
张三	财务部	11000	11000.00

常用累计求和

问题：按入职日期排序，累计薪资总和是多少？


SELECT name, hire_date, salary,
       SUM(salary) OVER (ORDER BY hire_date) AS running_total
FROM employees
WHERE dept IS NOT NULL;

执行结果 (6 rows — running_total 逐行累加)

name	hire_date	salary	running_total
张三	2020-11-05	11000	11000
李四	2021-07-01	18000	29000
张三	2022-03-15	15000	44000
孙七	2022-09-18	18000	62000
王五	2023-01-10	12000	74000
赵六	2023-06-20	12000	86000

进阶 LAG / LEAD 取前后行对比

问题：每个人的薪资和上一个入职的人比，差多少？


SELECT name, hire_date, salary,
       LAG(salary, 1, 0) OVER (ORDER BY hire_date) AS prev_salary,
       salary - LAG(salary, 1, 0) OVER (ORDER BY hire_date) AS diff
FROM employees
WHERE dept IS NOT NULL;

执行结果 (6 rows)

name	hire_date	salary	prev_salary	diff
张三	2020-11-05	11000	0	+11000
李四	2021-07-01	18000	11000	+7000
张三	2022-03-15	15000	18000	-3000
孙七	2022-09-18	18000	15000	+3000
王五	2023-01-10	12000	18000	-6000
赵六	2023-06-20	12000	12000	0

三、连接查询 JOIN

必会 INNER JOIN vs LEFT JOIN

问题：查出每个员工的部门经理是谁？

INNER JOIN — 只返回匹配的行

SELECT e.name, e.dept, d.manager
FROM employees e
INNER JOIN departments d ON e.dept = d.dept_name;

name	dept	manager
张三	技术部	李四
李四	技术部	李四
王五	市场部	王五
赵六	市场部	王五
张三	财务部	张三
孙七	技术部	李四

⚠️ 周八（dept=NULL）不在结果中

LEFT JOIN — 左表全保留

SELECT e.name, e.dept, d.manager
FROM employees e
LEFT JOIN departments d ON e.dept = d.dept_name;

name	dept	manager
张三	技术部	李四
李四	技术部	李四
王五	市场部	王五
赵六	市场部	王五
张三	财务部	张三
孙七	技术部	李四
周八	NULL	NULL

✅ 周八保留了，右侧填 NULL

常用找不在任何部门的员工


SELECT e.*
FROM employees e
LEFT JOIN departments d ON e.dept = d.dept_name
WHERE d.id IS NULL;

执行结果 (1 row)

id	name	dept	salary	hire_date
7	周八	NULL	9000.00	2024-02-01

四、聚合与分组

必会全表聚合

问题：公司整体薪资情况？


SELECT
  COUNT(*)     AS 总人数,
  COUNT(dept)  AS 有部门人数,
  SUM(salary)  AS 薪资总和,
  ROUND(AVG(salary),2) AS 平均薪资,
  MAX(salary)  AS 最高薪资,
  MIN(salary)  AS 最低薪资
FROM employees;

执行结果 (1 row)

总人数	有部门人数	薪资总和	平均薪资	最高薪资	最低薪资
7	6	95000.00	13571.43	18000.00	9000.00

💡 COUNT(dept) = 6，因为周八的 dept 是 NULL，COUNT(字段) 不计 NULL。COUNT(*) 才是 7。

常用 GROUP BY + HAVING

问题：哪些部门有2人及以上，且平均薪资大于10000？


SELECT dept,
       COUNT(*) AS cnt,
       ROUND(AVG(salary),2) AS avg_sal
FROM employees
WHERE dept IS NOT NULL
GROUP BY dept
HAVING COUNT(*) >= 2
   AND AVG(salary) > 10000;

执行结果 (2 rows — 财务部被过滤掉了)

dept	cnt	avg_sal
技术部	3	17000.00
市场部	2	12000.00

💡 执行顺序：WHERE（行过滤）→ GROUP BY（分组）→ HAVING（组过滤）。财务部只有1人，不满足 COUNT≥2，被 HAVING 过滤。

五、子查询

常用薪资高于全员平均的员工


SELECT name, dept, salary
FROM employees
WHERE salary > (SELECT AVG(salary) FROM employees);

执行结果 (3 rows — 平均薪资 13571.43)

name	dept	salary
李四	技术部	18000.00
孙七	技术部	18000.00
张三	技术部	15000.00

进阶每个部门薪资前2名


SELECT * FROM (
  SELECT *,
         ROW_NUMBER() OVER (
           PARTITION BY dept
           ORDER BY salary DESC
         ) AS rn
  FROM employees
  WHERE dept IS NOT NULL
) t
WHERE rn <= 2;

执行结果 (5 rows — 每个部门取前2)

id	name	dept	salary	hire_date	rn
2	李四	技术部	18000.00	2021-07-01	1
6	孙七	技术部	18000.00	2022-09-18	2
3	王五	市场部	12000.00	2023-01-10	1
4	赵六	市场部	12000.00	2023-06-20	2
5	张三	财务部	11000.00	2020-11-05	1

💡 财务部只有1人，所以只返回1条。市场部有2人刚好都出来了。

六、CASE WHEN 条件表达式

常用薪资分级


SELECT name, dept, salary,
  CASE
    WHEN salary >= 18000 THEN '高'
    WHEN salary >= 12000 THEN '中'
    ELSE '低'
  END AS salary_level
FROM employees;

执行结果 (7 rows)

name	dept	salary	salary_level
张三	技术部	15000	中
李四	技术部	18000	高
王五	市场部	12000	中
赵六	市场部	12000	中
张三	财务部	11000	低
孙七	技术部	18000	高
周八	NULL	9000	低

七、NULL 处理

必会 IFNULL / COALESCE


SELECT name,
       dept AS 原始dept,
       IFNULL(dept, '未分配') AS ifnull_result,
       COALESCE(dept, '未分配') AS coalesce_result
FROM employees;

执行结果 (7 rows — 只看 dept 为 NULL 的那行)

name	原始dept	ifnull_result	coalesce_result
...	...	...	...
周八	NULL	未分配	未分配

💡 IFNULL(a, b)：a 为 NULL 就返回 b。COALESCE 支持多个参数，取第一个非 NULL 的。

附录：去重三种方式速查

方式	语句	保留完整行	指定保留哪条	看重复次数	适用场景
DISTINCT	SELECT DISTINCT col	❌	❌	❌	只要去重后的值
GROUP BY	GROUP BY col	❌	✅ MIN(id)	✅ COUNT(*)	去重 + 统计
PARTITION BY	ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY...)	✅	✅ ORDER BY	✅ COUNT(*) OVER	去重 + 保留完整行