MySQL题库里的那些关键点，掌握了数据库就不怕难题了

这份题库关键点总结，主要参考了网络上流传广泛的“MySQL面试50题”及其各类变体，以及像“牛客网”、“LeetCode”数据库板块中用户讨论的高频难点，掌握了下面这些核心思路,你会发现很多难题都是换汤不换药。

核心中的核心：多表连接与连接条件

几乎所有难题都离不开多张表的关联，这里的关键不是记住JOIN、LEFT JOIN这些词，而是彻底搞明白“你要根据什么把两张表连起来”。

比如经典问题：“查询所有学生的成绩，即使这个学生没有成绩也要显示”，来源题目里，学生表和成绩表通过学号关联，如果你用普通的JOIN，那些没有成绩的学生就会被过滤掉，这时就必须用LEFT JOIN，并且以学生表为主表，难点在于，你要能瞬间判断出题目里“所有学生”这个条件决定了主表是学生表。

再比如，“查询每门课成绩最好的学生信息”，这需要将成绩表进行自连接，自连接的概念是同一张表当做两张不同的表来用，假设表叫Scores，有student_id, course_id, score字段，思路是：对于Scores表中的每一行成绩，我们都要看看同一门课程（a.course_id = b.course_id）中，是否存在比它更高的分数（a.score < b.score），如果不存在（即b.score为NULL），那a的这一行就是该课程的最高分，这个“不存在”的判断，通常用LEFT JOIN ... WHERE ... IS NULL的模式来实现，这个模式在“求最高/最低/不在集合中”的问题里非常常见。

分组聚合与分组后过滤

分组聚合就是GROUP BY配合COUNT, SUM, AVG, MAX, MIN这些函数，单独使用很简单，但难题往往出在“分组后的过滤”上。

很多初学者会误用WHERE来过滤分组后的结果，查询平均分大于80分的学生”。WHERE是在分组前对数据行进行过滤，而“平均分”是分组后才计算出来的概念，所以这里必须用HAVING子句，记住一个简单的区别：WHERE过滤行，HAVING过滤组。

更复杂一点的问题是：“查询至少有两门课成绩在90分以上的学生”，这个问题的难点在于聚合条件是基于另一个条件的汇总，你不能直接GROUP BY student_id HAVING COUNT(*) >= 2，因为这是统计所有课程，而不是“90分以上”的课程，正确思路是：先在WHERE阶段把90分以下的成绩行过滤掉，然后再对剩下的数据进行分组和计数。SELECT student_id FROM scores WHERE score > 90 GROUP BY student_id HAVING COUNT(*) >= 2，这个“先筛选，再聚合”的顺序思维非常重要。

子查询的灵活运用：尤其是相关子查询

子查询就是把一个查询的结果作为另一个查询的条件，它有两种：不相关子查询和相关子查询，不相关子查询是内层查询可以独立运行，比如SELECT name FROM students WHERE id IN (SELECT student_id FROM scores WHERE score=100),括号里的查询不依赖外层。

真正的难点是相关子查询，它的内层查询用到了外层查询的字段，比如经典问题：“查询比所在部门平均工资高的员工信息”，这个“所在部门”是动态的，对于外层的每一个员工，都要计算他所属部门的平均工资来比较，写法大概是：SELECT * FROM employee e1 WHERE salary > (SELECT AVG(salary) FROM employee e2 WHERE e2.department_id = e1.department_id)，这里内层的e1.department_id就是与外层关联的关键，相关子查询理解起来有点绕，但它是解决“组内比较”类问题的利器。

排名问题：窗口函数的降维打击

在没有窗口函数的年代，排名问题非常复杂，需要用变量或自连接等技巧，写起来很麻烦，但现在MySQL 8.0支持窗口函数,这成了必须掌握的关键点。

查询每个班级成绩的前三名”，使用ROW_NUMBER()、RANK()、DENSE_RANK()可以轻松解决。SELECT *, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY class_id ORDER BY score DESC) as ranking FROM scores，这个PARTITION BY相当于分组，ORDER BY决定排名顺序，最后在外面套一层查询，WHERE ranking <= 3就行了，窗口函数的概念一开始可能觉得新，但一旦会用，很多曾经的难题就变得非常简单直接，是名副其实的“大杀器”。

日期处理与连续性问题

这类问题考察对日期函数的熟悉程度和逻辑建模能力，查询连续登录N天的用户”。

解决思路通常不是直接找“连续”，而是找规律，一个常见技巧是：用登录日期减去一个由排名产生的序列数字，如果用户是连续登录的，那么这个差值会是一个固定的日期，对一个用户每天的登录记录按日期排序并编号，然后用登录日期减去编号对应的天数，连续日期相减后会得到同一个“起始日期”，最后GROUP BY用户和这个“起始日期”，统计天数是否满足要求，这个技巧的核心是利用了等差数列的性质,将连续的判断转化为了等值的判断。

综合案例：把以上所有点串起来

最难的问题通常是以上多个要点的结合，查询每门课程成绩都高于该课程平均分的学生”。

这个题的思路是：

1. 子查询：先计算出每门课程的平均分（这是一个不相关子查询）。
2. 多表连接：将学生成绩表与刚算出来的课程平均分表连接起来,连接条件是课程相同。
3. 分组聚合与过滤：将结果按学生分组，然后使用HAVING子句设置过滤条件：这个学生所有课程的成绩MIN(成绩)都要> 对应课程的AVG(平均分)，如果最低分都高于平均分,那自然所有成绩都高于平均分。

面对MySQL难题，不要慌，先耐心读懂题意，识别出它到底在考哪个或哪几个关键点：是多表连接的类型选择？是分组后的过滤？还是需要用到子查询或窗口函数？然后像搭积木一样，把这些基础技巧按照逻辑顺序组合起来，问题就能迎刃而解了，多练习这些经典题型，不是为了背答案,而是为了深刻理解背后的思维模式。