MySQL SQL 查询面试题与答案

这套题专门训练“给出表结构，现场编写 SQL”。题目统一使用电商、员工和登录行为数据模型，避免每道题的字段语义不一致。

建议练习方式：

先只看题目，限时 5～15 分钟手写。
自己准备边界数据运行，不要只凭肉眼判断。
再展开参考答案，比较结果语义而不是只比较 SQL 文本。
最后用 EXPLAIN 或 EXPLAIN ANALYZE 检查执行方式，并说明需要什么索引。

参考答案主要使用 MySQL 8.0。使用窗口函数或递归 CTE 的题目会标注版本，并在部分高频题中给出 MySQL 5.7 思路。

统一数据模型

用户、商品和订单

sql

create table users (
  id bigint primary key comment '用户ID',
  username varchar(64) not null comment '用户名',
  city varchar(64) comment '所在城市，未填写时为NULL',
  register_time datetime not null comment '注册时间',
  unique key uk_username(username),
  key idx_users_city(city)
) engine = InnoDB default charset = utf8mb4 comment = '用户表';

create table categories (
  id bigint primary key comment '商品分类ID',
  category_name varchar(64) not null comment '商品分类名称',
  unique key uk_category_name(category_name)
) engine = InnoDB default charset = utf8mb4 comment = '商品分类表';

create table products (
  id bigint primary key comment '商品ID',
  product_name varchar(128) not null comment '商品名称',
  category_id bigint not null comment '商品分类ID',
  price decimal(18, 2) not null comment '商品当前单价',
  status varchar(20) not null comment '商品状态：ON_SALE-在售，OFF_SHELF-下架',
  key idx_products_category(category_id),
  constraint fk_products_category
    foreign key(category_id) references categories(id),
  constraint chk_products_price check(price >= 0)
) engine = InnoDB default charset = utf8mb4 comment = '商品表';

create table orders (
  id bigint primary key comment '订单ID',
  user_id bigint not null comment '下单用户ID',
  status varchar(20) not null comment '订单状态：PENDING-待支付，PAID-已支付，CLOSED-已关闭',
  total_amount decimal(18, 2) not null comment '订单总金额',
  created_at datetime not null comment '订单创建时间',
  key idx_orders_user_created(user_id, created_at desc, id desc),
  key idx_orders_status_created(status, created_at),
  constraint fk_orders_user
    foreign key(user_id) references users(id)
) engine = InnoDB default charset = utf8mb4 comment = '订单表';

create table order_items (
  id bigint primary key comment '订单明细ID',
  order_id bigint not null comment '订单ID',
  product_id bigint not null comment '商品ID',
  quantity int not null comment '购买数量',
  unit_price decimal(18, 2) not null comment '下单时商品单价',
  key idx_items_order(order_id),
  key idx_items_product(product_id),
  constraint fk_items_order
    foreign key(order_id) references orders(id),
  constraint fk_items_product
    foreign key(product_id) references products(id),
  constraint chk_items_quantity check(quantity > 0)
) engine = InnoDB default charset = utf8mb4 comment = '订单明细表';

员工和登录记录

sql

create table departments (
  id bigint primary key comment '部门ID',
  department_name varchar(64) not null comment '部门名称',
  unique key uk_department_name(department_name)
) engine = InnoDB default charset = utf8mb4 comment = '部门表';

create table employees (
  id bigint primary key comment '员工ID',
  employee_name varchar(64) not null comment '员工姓名',
  department_id bigint not null comment '所属部门ID',
  manager_id bigint comment '直属上级员工ID，最高负责人为NULL',
  salary decimal(18, 2) not null comment '当前薪资',
  hire_date date not null comment '入职日期',
  key idx_employees_department_salary(department_id, salary desc, id),
  key idx_employees_manager(manager_id),
  constraint fk_employees_department
    foreign key(department_id) references departments(id),
  constraint fk_employees_manager
    foreign key(manager_id) references employees(id)
) engine = InnoDB default charset = utf8mb4 comment = '员工表';

create table login_records (
  id bigint primary key comment '登录记录ID',
  user_id bigint not null comment '登录用户ID',
  login_date date not null comment '登录日期，同一用户每天最多一条',
  unique key uk_login_user_date(user_id, login_date),
  key idx_login_date_user(login_date, user_id),
  constraint fk_login_user
    foreign key(user_id) references users(id)
) engine = InnoDB default charset = utf8mb4 comment = '用户每日登录记录表';

数据模型关系速查

业务域	表名	中文名称	核心关系
用户	`users`	用户表	一个用户可以有多张订单、多个登录日期
商品	`categories`	商品分类表	一个分类可以包含多个商品
商品	`products`	商品表	每个商品属于一个分类，可以出现在多条订单明细中
交易	`orders`	订单表	每张订单属于一个用户，可以包含多条订单明细
交易	`order_items`	订单明细表	连接订单和商品，保存购买数量及下单时单价
组织	`departments`	部门表	一个部门可以包含多个员工
组织	`employees`	员工表	通过 `manager_id` 自关联形成上下级关系
行为	`login_records`	用户每日登录记录表	一个用户同一天最多保留一条登录记录

字段中文速查

用户、分类和商品

表名	字段	类型	可空	中文含义与口径
`users`	`id`	`bigint`	否	用户 ID，主键
`users`	`username`	`varchar(64)`	否	用户名，全局唯一
`users`	`city`	`varchar(64)`	是	所在城市，未填写时为 `NULL`
`users`	`register_time`	`datetime`	否	用户注册时间
`categories`	`id`	`bigint`	否	商品分类 ID，主键
`categories`	`category_name`	`varchar(64)`	否	商品分类名称，全局唯一
`products`	`id`	`bigint`	否	商品 ID，主键
`products`	`product_name`	`varchar(128)`	否	商品名称
`products`	`category_id`	`bigint`	否	商品分类 ID，关联 `categories.id`
`products`	`price`	`decimal(18,2)`	否	商品当前单价，不代表历史下单价格
`products`	`status`	`varchar(20)`	否	商品状态：`ON_SALE` 在售，`OFF_SHELF` 下架

订单和订单明细

表名	字段	类型	可空	中文含义与口径
`orders`	`id`	`bigint`	否	订单 ID，主键
`orders`	`user_id`	`bigint`	否	下单用户 ID，关联 `users.id`
`orders`	`status`	`varchar(20)`	否	订单状态：`PENDING` 待支付、`PAID` 已支付、`CLOSED` 已关闭
`orders`	`total_amount`	`decimal(18,2)`	否	订单总金额
`orders`	`created_at`	`datetime`	否	订单创建时间
`order_items`	`id`	`bigint`	否	订单明细 ID，主键
`order_items`	`order_id`	`bigint`	否	所属订单 ID，关联 `orders.id`
`order_items`	`product_id`	`bigint`	否	商品 ID，关联 `products.id`
`order_items`	`quantity`	`int`	否	购买数量，必须大于 0
`order_items`	`unit_price`	`decimal(18,2)`	否	下单时商品单价，不随商品当前价格变化

部门、员工和登录记录

表名	字段	类型	可空	中文含义与口径
`departments`	`id`	`bigint`	否	部门 ID，主键
`departments`	`department_name`	`varchar(64)`	否	部门名称，全局唯一
`employees`	`id`	`bigint`	否	员工 ID，主键
`employees`	`employee_name`	`varchar(64)`	否	员工姓名
`employees`	`department_id`	`bigint`	否	所属部门 ID，关联 `departments.id`
`employees`	`manager_id`	`bigint`	是	直属上级员工 ID，自关联 `employees.id`；最高负责人为 `NULL`
`employees`	`salary`	`decimal(18,2)`	否	员工当前薪资
`employees`	`hire_date`	`date`	否	入职日期
`login_records`	`id`	`bigint`	否	登录记录 ID，主键
`login_records`	`user_id`	`bigint`	否	登录用户 ID，关联 `users.id`
`login_records`	`login_date`	`date`	否	登录日期；`user_id + login_date` 唯一

SQL 题通用约定

已支付订单统一使用 status = 'PAID'。
已关闭订单使用 status = 'CLOSED'，待支付使用 PENDING。
金额以 decimal 保存，不使用浮点数。
日期区间统一使用左闭右开，例如 [2026-08-01, 2026-09-01)。
“第二高工资”默认指第二个不同的工资值，而不是排序后的第二行。
“最近一笔订单”在时间相同时使用 id desc 作为稳定排序。
除非题目明确允许，否则不能依赖无 order by 的返回顺序。

第一组：基础查询

题目 1：查询指定月份的已支付订单

查询 2026 年 8 月创建的已支付订单，返回订单 ID、用户 ID、金额和创建时间，按创建时间倒序；时间相同按订单 ID 倒序。

参考答案

sql

select id,
       user_id,
       total_amount,
       created_at
from orders
where status = 'PAID'
  and created_at >= '2026-08-01 00:00:00'
  and created_at <  '2026-09-01 00:00:00'
order by created_at desc, id desc;

不要写 date_format(created_at, '%Y-%m') = '2026-08'，它可能让普通时间索引无法直接完成范围定位。左闭右开区间也不会遗漏毫秒或微秒。

题目 2：查询城市并正确处理 NULL

查询城市为北京或者城市信息未填写的用户。

参考答案

sql

select id, username, city
from users
where city = '北京'
   or city is null;

不能使用 city = null。SQL 中 NULL 要使用 is null 或 is not null 判断。

题目 3：查询用户来自哪些城市

返回非空城市列表，去重并按城市名升序排列。

参考答案

sql

select distinct city
from users
where city is not null
order by city;

排序结果受列的字符集和 collation 影响。

题目 4：使用 CASE 对订单金额分级

金额大于等于 1000 为 HIGH，大于等于 100 且小于 1000 为 MEDIUM，其他为 LOW。

参考答案

sql

select id,
       total_amount,
       case
         when total_amount >= 1000 then 'HIGH'
         when total_amount >= 100 then 'MEDIUM'
         else 'LOW'
       end as amount_level
from orders;

case 按顺序匹配，所以应该先判断较高阈值。

题目 5：找出名称中包含 MySQL 的商品

不区分大小写的前提由列 collation 决定。

参考答案

sql

select id, product_name, price
from products
where product_name like '%MySQL%';

前导 % 通常无法使用普通 B+Tree 做前缀定位。数据量大、检索复杂时应评估全文索引或搜索引擎，而不是只增加普通索引。

题目 6：查询第 2 页订单

每页 20 条，按 created_at desc, id desc 排序。

参考答案

sql

select id, user_id, status, total_amount, created_at
from orders
order by created_at desc, id desc
limit 20 offset 20;

页码较深时 offset 分页需要扫描并丢弃大量记录。线上大表更推荐游标分页：

sql

select id, user_id, status, total_amount, created_at
from orders
where created_at < ?
   or (created_at = ? and id < ?)
order by created_at desc, id desc
limit 20;

题目 7：查询从未设置城市的注册用户数

参考答案

sql

select count(*) as user_count
from users
where city is null;

这里使用 count(*) 是统计满足条件的行。count(city) 会忽略 NULL，结果反而为 0。

题目 8：查询价格处于分类平均价格之上的商品

返回商品 ID、名称、分类 ID、商品价格和所在分类平均价格。

参考答案

sql

select p.id,
       p.product_name,
       p.category_id,
       p.price,
       a.avg_price
from products p
join (
  select category_id, avg(price) as avg_price
  from products
  group by category_id
) a on a.category_id = p.category_id
where p.price > a.avg_price;

MySQL 8 也可以使用窗口函数：

sql

with priced as (
  select p.*,
         avg(price) over(partition by category_id) as avg_price
  from products p
)
select id, product_name, category_id, price, avg_price
from priced
where price > avg_price;

第二组：聚合、Join 与子查询

题目 9：统计每个用户的已支付订单

返回所有用户，包括没有已支付订单的用户；输出订单数和支付总金额，没有订单时显示 0。

参考答案

sql

select u.id,
       u.username,
       count(o.id) as paid_order_count,
       coalesce(sum(o.total_amount), 0) as paid_amount
from users u
left join orders o
  on o.user_id = u.id
 and o.status = 'PAID'
group by u.id, u.username;

右表状态条件必须放在 on 中。如果放到 where o.status = 'PAID'，没有订单的用户会被过滤，left join 实际退化为内连接语义。不能使用 count(*)，否则无订单用户也会因为左表占位行被统计为 1。

题目 10：查询从未下单的用户

分别用 NOT EXISTS 和 LEFT JOIN 编写。

参考答案

not exists：

sql

select u.id, u.username
from users u
where not exists (
  select 1
  from orders o
  where o.user_id = u.id
);

left join：

sql

select u.id, u.username
from users u
left join orders o on o.user_id = u.id
where o.id is null;

不要机械使用 not in。如果子查询结果包含 NULL，会受到三值逻辑影响。

题目 11：统计每个月的订单指标

统计每月订单总数、支付订单数、支付金额，按月份升序。

参考答案

sql

select date_format(created_at, '%Y-%m') as order_month,
       count(*) as order_count,
       sum(case when status = 'PAID' then 1 else 0 end) as paid_count,
       sum(case when status = 'PAID' then total_amount else 0 end) as paid_amount
from orders
group by date_format(created_at, '%Y-%m')
order by order_month;

这是报表聚合写法。如果只统计一个固定时间范围，应同时在 where 使用原始时间列范围，先减少扫描数据：

sql

where created_at >= ? and created_at < ?

题目 12：查询支付金额超过 10000 的用户

只统计已支付订单，返回用户 ID、用户名和支付金额，按金额倒序。

参考答案

sql

select u.id,
       u.username,
       sum(o.total_amount) as paid_amount
from users u
join orders o on o.user_id = u.id
where o.status = 'PAID'
group by u.id, u.username
having sum(o.total_amount) > 10000
order by paid_amount desc, u.id;

where 过滤分组前的订单行，having 过滤聚合后的用户组。

题目 13：查询从未被购买的商品

“购买”只统计已支付订单中的订单明细。

参考答案

sql

select p.id, p.product_name
from products p
where not exists (
  select 1
  from order_items oi
  join orders o on o.id = oi.order_id
  where oi.product_id = p.id
    and o.status = 'PAID'
);

如果只判断 order_items 是否存在，会把待支付和已关闭订单也当作已购买。

题目 14：查询第二高的不同工资

没有第二高工资时返回 NULL。

参考答案

MySQL 5.7 和 8.0 都可用：

sql

select max(salary) as second_highest_salary
from employees
where salary < (
  select max(salary)
  from employees
);

MySQL 8 窗口函数写法：

sql

select max(case when salary_rank = 2 then salary end) as second_highest_salary
from (
  select salary,
         dense_rank() over(order by salary desc) as salary_rank
  from employees
) ranked;

题目要求的是第二个不同工资值，所以不能简单 order by salary desc limit 1 offset 1，重复最高工资会产生错误。

题目 15：查询工资高于本部门平均值的员工

返回部门名、员工名、工资和部门平均工资。

参考答案

sql

select d.department_name,
       e.employee_name,
       e.salary,
       a.avg_salary
from employees e
join departments d on d.id = e.department_id
join (
  select department_id, avg(salary) as avg_salary
  from employees
  group by department_id
) a on a.department_id = e.department_id
where e.salary > a.avg_salary
order by d.id, e.salary desc, e.id;

MySQL 8 也可以使用 avg(salary) over(partition by department_id)，再在外层过滤。

题目 16：查询订单表头金额与明细金额不一致的订单

明细金额为 quantity * unit_price 之和，金额比较保留两位小数。

参考答案

sql

select o.id,
       o.total_amount,
       coalesce(sum(oi.quantity * oi.unit_price), 0) as item_amount
from orders o
left join order_items oi on oi.order_id = o.id
group by o.id, o.total_amount
having round(o.total_amount, 2)
    <> round(coalesce(sum(oi.quantity * oi.unit_price), 0), 2);

金额字段应使用 decimal。真实业务还要明确优惠、运费、税费、退款和舍入发生在行级还是订单级，不能假定表头金额一定等于商品原价之和。

第三组：MySQL 8 窗口函数

题目 17：查询每个部门工资最高的三名员工

同工资共享名次，并允许同一部门返回超过三行。

参考答案

sql

with ranked as (
  select e.*,
         dense_rank() over(
           partition by department_id
           order by salary desc
         ) as salary_rank
  from employees e
)
select d.department_name,
       r.employee_name,
       r.salary,
       r.salary_rank
from ranked r
join departments d on d.id = r.department_id
where r.salary_rank <= 3
order by d.id, r.salary_rank, r.id;

如果题目要求每个部门严格返回三行，应使用 row_number 并增加稳定排序；如果同工资共享名次，应使用 dense_rank 或按题意使用 rank。

题目 18：查询每个用户最近一笔订单

时间相同选择 ID 最大的订单。

参考答案

MySQL 8：

sql

with ranked as (
  select o.*,
         row_number() over(
           partition by user_id
           order by created_at desc, id desc
         ) as rn
  from orders o
)
select id, user_id, status, total_amount, created_at
from ranked
where rn = 1;

MySQL 5.7 可使用 not exists：

sql

select o.*
from orders o
where not exists (
  select 1
  from orders newer
  where newer.user_id = o.user_id
    and (
      newer.created_at > o.created_at
      or (newer.created_at = o.created_at and newer.id > o.id)
    )
);

推荐索引：(user_id, created_at desc, id desc)。

题目 19：计算用户订单累计支付金额

只统计已支付订单，按时间和订单 ID 累计。

参考答案

sql

select user_id,
       id as order_id,
       created_at,
       total_amount,
       sum(total_amount) over(
         partition by user_id
         order by created_at, id
         rows between unbounded preceding and current row
       ) as running_paid_amount
from orders
where status = 'PAID'
order by user_id, created_at, id;

显式使用 rows 框架，避免相同排序值下默认 range 框架把同值行一起纳入。

题目 20：计算每笔订单与上一笔订单的金额差

按同一用户的订单时间排序。

参考答案

sql

with compared as (
  select user_id,
         id as order_id,
         created_at,
         total_amount,
         lag(total_amount) over(
           partition by user_id
           order by created_at, id
         ) as previous_amount
  from orders
)
select user_id,
       order_id,
       created_at,
       total_amount,
       previous_amount,
       total_amount - previous_amount as amount_diff
from compared;

用户第一笔订单没有上一笔，差值为 NULL。不要无条件转成零，除非业务明确这样定义。

题目 21：计算每个用户的支付金额占比

返回订单金额、用户支付总金额和订单占该用户支付金额的比例。

参考答案

sql

select user_id,
       id as order_id,
       total_amount,
       sum(total_amount) over(partition by user_id) as user_paid_amount,
       total_amount
         / nullif(sum(total_amount) over(partition by user_id), 0)
         as amount_ratio
from orders
where status = 'PAID';

nullif(..., 0) 防止除零。展示为百分比时可以在应用层格式化，避免过早把数值转成字符串。

题目 22：计算月支付金额和环比增长率

环比为 (本月金额 - 上月金额) / 上月金额。

参考答案

sql

with monthly as (
  select date_format(created_at, '%Y-%m-01') as month_start,
         sum(total_amount) as paid_amount
  from orders
  where status = 'PAID'
  group by date_format(created_at, '%Y-%m-01')
), compared as (
  select month_start,
         paid_amount,
         lag(paid_amount) over(order by month_start) as previous_amount
  from monthly
)
select month_start,
       paid_amount,
       previous_amount,
       (paid_amount - previous_amount) / nullif(previous_amount, 0)
         as growth_rate
from compared
order by month_start;

这个答案只显示有订单的月份。如果题目要求没有订单的月份也显示零，需要先生成完整月份日历，再左连接月度聚合。

题目 23：计算员工工资排名和与部门最高工资的差值

参考答案

sql

select department_id,
       id,
       employee_name,
       salary,
       dense_rank() over(
         partition by department_id
         order by salary desc
       ) as salary_rank,
       max(salary) over(partition by department_id) - salary
         as gap_to_department_max
from employees
order by department_id, salary_rank, id;

一个窗口负责排名，另一个窗口计算部门最高工资，不需要把员工表重复 Join 两次。

第四组：连续行为、留存与递归查询

题目 24：查询连续登录至少 3 天的用户

login_records 已通过唯一键保证同一用户一天只有一条记录。

参考答案

使用“日期减去行号得到同组固定值”的 Gaps and Islands 方法：

sql

with numbered as (
  select user_id,
         login_date,
         row_number() over(
           partition by user_id
           order by login_date
         ) as rn
  from login_records
), grouped as (
  select user_id,
         login_date,
         date_sub(login_date, interval rn day) as group_key
  from numbered
), streaks as (
  select user_id,
         min(login_date) as start_date,
         max(login_date) as end_date,
         count(*) as consecutive_days
  from grouped
  group by user_id, group_key
)
select user_id, start_date, end_date, consecutive_days
from streaks
where consecutive_days >= 3
order by user_id, start_date;

如果原表同一天可能登录多次，必须先 select distinct user_id, date(login_time) 去重，否则行号会把同一天重复记录误当成连续天数。

题目 25：查询每个用户最长连续登录天数

参考答案

sql

with numbered as (
  select user_id,
         login_date,
         row_number() over(
           partition by user_id
           order by login_date
         ) as rn
  from login_records
), grouped as (
  select user_id,
         date_sub(login_date, interval rn day) as group_key
  from numbered
), streaks as (
  select user_id,
         group_key,
         count(*) as consecutive_days
  from grouped
  group by user_id, group_key
)
select user_id,
       max(consecutive_days) as max_consecutive_days
from streaks
group by user_id;

这是连续区间题的通用模型：先排序编号，再构造连续区间分组键，最后对每个区间聚合。

题目 26：计算次日留存率

以用户注册日期为基准，计算每个注册日的注册人数、次日登录人数和次日留存率。

参考答案

sql

select date(u.register_time) as register_date,
       count(*) as registered_users,
       count(l.user_id) as next_day_login_users,
       count(l.user_id) / nullif(count(*), 0) as next_day_retention
from users u
left join login_records l
  on l.user_id = u.id
 and l.login_date = date(u.register_time) + interval 1 day
group by date(u.register_time)
order by register_date;

login_records 的唯一键保证每个用户每天最多一行，所以 count(l.user_id) 不会重复统计。如果没有唯一约束，应在关联前按用户和日期去重。

大表中 date(u.register_time) 主要用于分组；如果限制注册范围，仍应额外使用原始时间列区间过滤。

题目 27：查询复购用户

定义为至少有两个不同日期的已支付订单。

参考答案

sql

select user_id,
       count(*) as paid_order_count,
       count(distinct date(created_at)) as paid_days
from orders
where status = 'PAID'
group by user_id
having count(distinct date(created_at)) >= 2;

这里题目明确要求不同日期，所以不能只使用 count(*) >= 2。真实复购口径还可能排除退款、测试订单或要求间隔超过一定时间。

题目 28：查询买过分类下所有在售商品的用户

即“关系除法”问题：用户必须购买目标分类中每一个 status = 'ACTIVE' 的商品。

参考答案

假设目标分类 ID 为 ?：

sql

select o.user_id
from orders o
join order_items oi on oi.order_id = o.id
join products p on p.id = oi.product_id
where o.status = 'PAID'
  and p.category_id = ?
  and p.status = 'ACTIVE'
group by o.user_id
having count(distinct p.id) = (
  select count(*)
  from products target
  where target.category_id = ?
    and target.status = 'ACTIVE'
);

需要明确空集合语义：如果该分类当前没有在售商品，是否所有用户都算“买过全部商品”？上面的 SQL 不会返回用户。业务定义不同，SQL 也要调整。

题目 29：递归查询某经理的全部下属

返回直接和间接下属，并显示层级。要求 MySQL 8。

参考答案

sql

with recursive subordinate_tree as (
  select id,
         employee_name,
         manager_id,
         1 as depth
  from employees
  where manager_id = ?

  union all

  select e.id,
         e.employee_name,
         e.manager_id,
         t.depth + 1
  from employees e
  join subordinate_tree t on e.manager_id = t.id
  where t.depth < 20
)
select id, employee_name, manager_id, depth
from subordinate_tree
order by depth, id;

employees(manager_id) 需要索引。生产还应阻止组织数据形成环；这里只用深度限制避免异常数据无限递归，并不能识别所有环。

题目 30：找出每个分类销量最高的商品

只统计已支付订单，销量相同的商品全部返回。

参考答案

sql

with product_sales as (
  select p.category_id,
         p.id as product_id,
         p.product_name,
         sum(oi.quantity) as sold_quantity
  from orders o
  join order_items oi on oi.order_id = o.id
  join products p on p.id = oi.product_id
  where o.status = 'PAID'
  group by p.category_id, p.id, p.product_name
), ranked as (
  select ps.*,
         dense_rank() over(
           partition by category_id
           order by sold_quantity desc
         ) as sales_rank
  from product_sales ps
)
select c.category_name,
       r.product_id,
       r.product_name,
       r.sold_quantity
from ranked r
join categories c on c.id = r.category_id
where r.sales_rank = 1
order by c.id, r.product_id;

必须先按商品聚合销量，再对聚合结果排名。不能在原始订单明细上直接排名，否则排名的是某一行明细数量，不是商品总销量。

第五组：加试题，只给思路不直接给完整答案

完成前 30 题后，再独立实现以下题目：

找出工资高于直属经理的员工。
查询每个部门入职时间最早的员工，时间相同全部返回。
查询每个用户第一次和第二次已支付订单的间隔天数。
计算每个注册月份用户在注册后 30 天内的付费转化率。
查询连续 3 个月都有已支付订单的用户。
查询每个商品连续无销量的最长天数，需要先生成日期日历。
找出购买商品集合完全相同的用户对。
查询同一用户 10 分钟内连续创建的疑似重复订单。
计算商品每 7 天移动平均销量。
查询订单金额中位数，分别考虑总行数为奇数和偶数。

这些题没有唯一写法。至少说明：结果粒度、去重规则、NULL、并列值、稳定排序、日期边界和建议索引。

面试写 SQL 的检查顺序

拿到题目后不要立刻写代码，先确认：

结果一行代表什么：用户、订单、商品还是用户月份。
关联是一对一还是一对多：Join 后是否放大行数。
统计口径：是否只算已支付、是否排除退款、是否按不同日期去重。
并列规则：Top 3 是严格三行还是同分共享名次。
NULL 语义：没有订单要不要显示，金额要显示 NULL 还是 0。
时间边界：使用左闭右开，时区是什么。
稳定排序：时间相同用哪个唯一键打破平局。
MySQL 版本：能否使用窗口函数和递归 CTE。
性能：过滤能否提前，Join Key 和高频条件是否有索引。
验证数据：空表、重复值、同一时间、NULL、并列第一、跨月和无明细订单。

常见错误

错误	典型后果
`left join` 右表条件写进 `where`	无匹配左表行被过滤，语义变内连接
左连接后使用 `count(*)`	无明细对象也被统计为 1
一对多 Join 后直接 `sum` 表头金额	同一订单金额被明细行重复累加
第二高工资直接 `offset 1`	最高工资重复时结果错误
Top N 没有定义并列规则	`row_number`、`rank`、`dense_rank` 选错
只按时间排序	时间相同结果不稳定，分页重复或漏数据
`not in` 子查询可能含 NULL	结果因三值逻辑异常
日期列套函数过滤	普通时间索引可能无法范围定位
月环比不补月份	没数据月份消失，上一行不等于上个月
连续登录前不按天去重	一天多次登录被误算为多天
各分片平均值再次平均	全局平均值错误，应汇总总和与总数
没有 `order by` 却依赖返回顺序	数据量或执行计划变化后顺序改变

索引思考题

给每道 SQL 再回答一次“为什么需要这个索引”：

查询	候选索引	目标
用户最近订单	`orders(user_id, created_at desc, id desc)`	过滤、排序和 limit 连续完成
状态时间范围	`orders(status, created_at)`	等值状态后按时间范围扫描
订单明细汇总	`order_items(order_id)`	快速定位订单的全部明细
商品销量	`order_items(product_id)`	按商品关联明细
部门工资排名	`employees(department_id, salary desc, id)`	按部门访问并减少排序成本的可能性
组织树	`employees(manager_id)`	每轮递归定位直接下属
用户登录日	`login_records(user_id, login_date)`	用户内按日期顺序访问

窗口函数有索引也不一定完全避免排序，是否使用、扫描多少和是否产生临时表仍应通过执行计划验证。

自测评分

每题 5 分：

1 分：结果粒度和统计口径正确。
1 分：Join、NULL、去重和并列语义正确。
1 分：时间和排序边界正确。
1 分：SQL 能在目标 MySQL 版本运行。
1 分：能说明索引、执行计划和大数据量风险。

前 30 题总分 150：

120 分以上：具备常规面试 SQL 编写能力。
135 分以上：能较稳定应对追问和边界条件。
145 分以上：继续做加试题，并用百万级测试数据分析执行计划。

关联知识点

SQL 基础：查询、条件、排序和分页。
SQL 进阶：CTE、窗口函数、子查询和 NULL。
MySQL 函数：日期、聚合、窗口与函数性能。
查询与 Join：驱动表、Nested Loop、绑定条件与 N+1。
复杂关联查询实战：多条一对多、时态关联、财务核对和父子分页。
索引：联合索引、覆盖索引和最左前缀。
EXPLAIN：验证访问类型、扫描行数和排序。
商业场景训练营：事务、库存、锁、日志与复制实战。

本章小结

SQL 面试真正考的是把业务语言转换成确定的数据粒度、关联关系和统计口径。写出结果只是第一步，还要处理 NULL、重复、并列、时间边界和版本差异，并能说明数据量扩大后如何通过索引和执行计划验证。建议先完成前 30 题，再做 10 道无答案加试题，最后对慢查询使用真实数据做 EXPLAIN ANALYZE。

JDK 8/11/17/21 LTS演进

线程池

MySQL SQL 查询面试题与答案 ​

统一数据模型 ​

用户、商品和订单 ​

员工和登录记录 ​

数据模型关系速查 ​

字段中文速查 ​

用户、分类和商品 ​

订单和订单明细 ​

部门、员工和登录记录 ​

SQL 题通用约定 ​

第一组：基础查询 ​

题目 1：查询指定月份的已支付订单 ​

题目 2：查询城市并正确处理 NULL ​

题目 3：查询用户来自哪些城市 ​

题目 4：使用 CASE 对订单金额分级 ​

题目 5：找出名称中包含 MySQL 的商品 ​

题目 6：查询第 2 页订单 ​

题目 7：查询从未设置城市的注册用户数 ​

题目 8：查询价格处于分类平均价格之上的商品 ​

第二组：聚合、Join 与子查询 ​

题目 9：统计每个用户的已支付订单 ​

题目 10：查询从未下单的用户 ​

题目 11：统计每个月的订单指标 ​

题目 12：查询支付金额超过 10000 的用户 ​

题目 13：查询从未被购买的商品 ​

题目 14：查询第二高的不同工资 ​

题目 15：查询工资高于本部门平均值的员工 ​

题目 16：查询订单表头金额与明细金额不一致的订单 ​

第三组：MySQL 8 窗口函数 ​

题目 17：查询每个部门工资最高的三名员工 ​

题目 18：查询每个用户最近一笔订单 ​

题目 19：计算用户订单累计支付金额 ​

题目 20：计算每笔订单与上一笔订单的金额差 ​

题目 21：计算每个用户的支付金额占比 ​

题目 22：计算月支付金额和环比增长率 ​

题目 23：计算员工工资排名和与部门最高工资的差值 ​

第四组：连续行为、留存与递归查询 ​

题目 24：查询连续登录至少 3 天的用户 ​

题目 25：查询每个用户最长连续登录天数 ​

题目 26：计算次日留存率 ​

题目 27：查询复购用户 ​

题目 28：查询买过分类下所有在售商品的用户 ​

题目 29：递归查询某经理的全部下属 ​

题目 30：找出每个分类销量最高的商品 ​

第五组：加试题，只给思路不直接给完整答案 ​

面试写 SQL 的检查顺序 ​

常见错误 ​

索引思考题 ​

自测评分 ​

关联知识点 ​

本章小结 ​

MySQL SQL 查询面试题与答案

统一数据模型

用户、商品和订单

员工和登录记录

数据模型关系速查

字段中文速查

用户、分类和商品

订单和订单明细

部门、员工和登录记录

SQL 题通用约定

第一组：基础查询

题目 1：查询指定月份的已支付订单

题目 2：查询城市并正确处理 NULL

题目 3：查询用户来自哪些城市

题目 4：使用 CASE 对订单金额分级

题目 5：找出名称中包含 MySQL 的商品

题目 6：查询第 2 页订单

题目 7：查询从未设置城市的注册用户数

题目 8：查询价格处于分类平均价格之上的商品

第二组：聚合、Join 与子查询

题目 9：统计每个用户的已支付订单

题目 10：查询从未下单的用户

题目 11：统计每个月的订单指标

题目 12：查询支付金额超过 10000 的用户

题目 13：查询从未被购买的商品

题目 14：查询第二高的不同工资

题目 15：查询工资高于本部门平均值的员工

题目 16：查询订单表头金额与明细金额不一致的订单

第三组：MySQL 8 窗口函数

题目 17：查询每个部门工资最高的三名员工

题目 18：查询每个用户最近一笔订单

题目 19：计算用户订单累计支付金额

题目 20：计算每笔订单与上一笔订单的金额差

题目 21：计算每个用户的支付金额占比

题目 22：计算月支付金额和环比增长率

题目 23：计算员工工资排名和与部门最高工资的差值

第四组：连续行为、留存与递归查询

题目 24：查询连续登录至少 3 天的用户

题目 25：查询每个用户最长连续登录天数

题目 26：计算次日留存率

题目 27：查询复购用户

题目 28：查询买过分类下所有在售商品的用户

题目 29：递归查询某经理的全部下属

题目 30：找出每个分类销量最高的商品

第五组：加试题，只给思路不直接给完整答案

面试写 SQL 的检查顺序

常见错误

索引思考题

自测评分

关联知识点

本章小结