MySQL SQL 函数与查询技巧

发布于 2026-05-26 10:33 · 最后编辑于 2026-07-31 15:52 · 字数 2,714 👁 93 次阅读

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汇总 MySQL 常用内置函数（数学/字符串/时间/条件判断）和高级查询技巧（窗口函数、CTE、EXPLAIN 分析），是日常 SQL 开发的实战速查手册。

MySQL 系列：MySQL 简介 · MySQL 索引原理与优化 · MySQL 实战技巧与常见陷阱

章节	说明
WHERE vs HAVING	过滤时机不同，用错报错或性能差
EXISTS vs IN	执行逻辑差异、性能选择、NOT IN 的 NULL 陷阱
聚合函数	COUNT/SUM/AVG/MAX/MIN
数学函数	取整、绝对值、求余
字符串函数	拼接、截取、长度、替换
时间函数	提取、格式化、计算
条件判断函数	IF、CASE WHEN、IFNULL/COALESCE
行转列与列转行	CASE WHEN 聚合、UNION ALL 展开
窗口函数（MySQL 8+）	分组排名、滑动计算、取 top-1
公用表表达式 CTE（MySQL 8+）	WITH 子句，替代子查询
EXPLAIN 执行计划分析	读懂执行计划，定位慢查询根因

WHERE vs HAVING

对比	WHERE	HAVING
执行时机	分组前过滤（逐行）	分组后过滤（逐组）
能否用聚合函数	❌ 不能	✅ 可以
能否用别名	❌ 不能（别名在 SELECT 后才确定）	✅ 部分数据库支持
性能	更好（减少参与分组的行数）	较差（先分组再过滤）

-- ❌ 错误：WHERE 里不能用聚合函数
SELECT city, COUNT(*) FROM orders WHERE COUNT(*) > 10 GROUP BY city;

-- ✅ 正确：聚合条件用 HAVING
SELECT city, COUNT(*) AS cnt
FROM orders
GROUP BY city
HAVING cnt > 10;

-- ✅ 最优：先用 WHERE 缩小范围，再用 HAVING 过滤聚合结果
SELECT city, COUNT(*) AS cnt
FROM orders
WHERE status = 'paid'       -- 先过滤，减少参与聚合的行数
GROUP BY city
HAVING cnt > 10;            -- 再过滤聚合结果

EXISTS vs IN

两者都用于子查询过滤，但执行逻辑不同，NULL 处理更是面试高频考点。

执行逻辑对比

IN：先执行子查询得到值集合，再对主查询每行做集合匹配。

SELECT * FROM orders
WHERE user_id IN (
  SELECT id FROM users WHERE city = '北京'
);
-- 执行顺序：子查询先跑 → 得到 id 列表 → 主查询过滤

EXISTS：对主查询每一行，执行子查询判断是否有匹配行，找到一行即停止。

SELECT * FROM orders o
WHERE EXISTS (
  SELECT 1 FROM users u
  WHERE u.id = o.user_id AND u.city = '北京'
);
-- 执行顺序：主查询取一行 → 检查子查询是否有返回 → 有则保留

性能选择

场景	推荐	原因
子查询结果集小，主表大	`IN`	子查询只执行一次，得到小集合后快速比对
子查询结果集大，主表小	`EXISTS`	找到匹配即停，避免构建大集合
子查询 join 字段有索引	`EXISTS` 略优	每次关联走索引，命中快

MySQL 8.0+ 优化器会对 IN 做半连接（semi-join）优化，很多情况下会自动转成等价的 EXISTS，实际差距已很小。索引是否命中才是关键。

最重要的陷阱：NOT IN 遇到 NULL

-- 假设 users 表有一行 id = NULL 的数据（或子查询返回 NULL）
SELECT * FROM orders
WHERE user_id NOT IN (
  SELECT id FROM users WHERE city != '北京'
  -- 子查询返回 (1, 2, NULL, ...)
);
-- 结果：空！
-- 原因：任何值 NOT IN (..., NULL) → NULL（未知）→ WHERE 条件为 false → 没有行输出

NULL 传播规则：5 NOT IN (1, 2, NULL) → 5 <> 1 AND 5 <> 2 AND 5 <> NULL → TRUE AND TRUE AND NULL → NULL，条件不成立。

NOT EXISTS 不受 NULL 影响，是安全写法：

SELECT * FROM orders o
WHERE NOT EXISTS (
  SELECT 1 FROM users u
  WHERE u.id = o.user_id AND u.city != '北京'
);
-- 正确！EXISTS 只判断"是否有行"，不做值比较，NULL 不影响结果

结论：子查询可能含 NULL 时，用 NOT EXISTS 替代 NOT IN。

聚合函数

SELECT
  COUNT(*)                 AS total_rows,     -- 计所有行（包括 NULL）
  COUNT(field)             AS non_null_count, -- 计非 NULL 行
  COUNT(DISTINCT field)    AS distinct_count, -- 计去重值
  SUM(amount)              AS total,
  AVG(amount)              AS average,
  MAX(amount)              AS max_val,
  MIN(amount)              AS min_val,
  GROUP_CONCAT(name ORDER BY id SEPARATOR ', ') AS names  -- 拼接字符串
FROM orders
GROUP BY category;

COUNT(*) 效率最优（不需要判断 NULL），详见性能排查笔记。

数学函数

-- 取整
SELECT FLOOR(1.9),   -- 1   向下取整（会员积分常用）
       CEIL(1.1),    -- 2   向上取整
       ROUND(1.55, 1), -- 1.6  四舍五入，保留1位小数
       ROUND(1.45, 1); -- 1.5

-- 其他
SELECT ABS(-5),       -- 5    绝对值
       MOD(10, 3),    -- 1    取余数（等同于 10 % 3）
       POWER(2, 10),  -- 1024  幂运算
       SQRT(16);      -- 4    平方根

积分场景：消费一元积一分，不满一元不积分 → 用 FLOOR(amount)。

字符串函数

-- 拼接
SELECT CONCAT('Hello', ', ', 'World');        -- Hello, World
SELECT CONCAT_WS('-', '2024', '01', '15');    -- 2024-01-15（用分隔符拼接）

-- 长度
SELECT LENGTH('hello'),   -- 5   字节长度（中文 UTF8MB4 每字3字节）
       CHAR_LENGTH('你好'); -- 2   字符个数（更常用）

-- 截取
SELECT LEFT('abcdef', 3),             -- abc
       RIGHT('abcdef', 3),            -- def
       SUBSTRING('abcdef', 2, 3),     -- bcd（从第2位取3个字符，位置从1开始）
       SUBSTR('abcdef', -3);          -- def（负数从末尾算）

-- 查找与替换
SELECT LOCATE('bc', 'abcdef'),        -- 2  查找子串位置，不存在返回0
       REPLACE('hello world', 'world', 'MySQL'); -- hello MySQL

-- 格式化
SELECT LPAD('5', 3, '0'),   -- 005  左填充
       RPAD('5', 3, '0'),   -- 500  右填充
       TRIM('  hello  '),   -- hello  去除首尾空格
       UPPER('hello'),      -- HELLO
       LOWER('HELLO');      -- hello

时间函数

-- 获取当前时间
SELECT NOW(),            -- 2024-01-15 14:30:00  当前日期时间
       CURDATE(),        -- 2024-01-15           当前日期
       CURTIME();        -- 14:30:00             当前时间

-- 提取组成部分
SELECT YEAR('2024-01-15'),        -- 2024
       MONTH('2024-01-15'),       -- 1
       DAY('2024-01-15'),         -- 15
       HOUR('14:30:00'),          -- 14
       MINUTE('14:30:00'),        -- 30
       DAYOFWEEK('2024-01-15'),   -- 2（1=周日，2=周一，...7=周六）
       WEEKDAY('2024-01-15');     -- 0（0=周一，...6=周日）

-- 格式化
SELECT DATE_FORMAT(NOW(), '%Y-%m-%d %H:%i:%S'); -- 2024-01-15 14:30:00
SELECT DATE_FORMAT(NOW(), '%Y年%m月%d日');       -- 2024年01月15日

-- 日期计算
SELECT DATE_ADD('2024-01-15', INTERVAL 7 DAY),      -- 2024-01-22
       DATE_SUB('2024-01-15', INTERVAL 1 MONTH),     -- 2023-12-15
       DATEDIFF('2024-01-15', '2024-01-01'),          -- 14  两日期相差天数
       TIMESTAMPDIFF(HOUR, '2024-01-15 08:00:00', '2024-01-15 14:30:00'); -- 6

索引失效警告：对时间字段使用函数（如 YEAR(created_at) = 2024）会导致索引失效。改写为范围查询：created_at >= '2024-01-01' AND created_at < '2025-01-01'。

条件判断函数

IF

-- IF(条件, 为真的值, 为假的值)
SELECT name,
       IF(score >= 60, '及格', '不及格') AS result
FROM student;

CASE WHEN（多分支）

-- 简单 CASE
SELECT name,
       CASE grade
           WHEN 'A' THEN '优秀'
           WHEN 'B' THEN '良好'
           WHEN 'C' THEN '及格'
           ELSE '不及格'
       END AS grade_desc
FROM student;

-- 搜索 CASE（更灵活）
SELECT name, score,
       CASE
           WHEN score >= 90 THEN '优秀'
           WHEN score >= 75 THEN '良好'
           WHEN score >= 60 THEN '及格'
           ELSE '不及格'
       END AS level
FROM student;

NULL 处理

-- IFNULL(字段, 默认值)：字段为 NULL 时返回默认值
SELECT IFNULL(address, '地址未填写') FROM user;

-- COALESCE(v1, v2, v3, ...)：返回第一个非 NULL 值（推荐，更通用）
SELECT COALESCE(nickname, username, '匿名用户') AS display_name FROM user;

-- NULLIF(v1, v2)：v1 = v2 时返回 NULL，否则返回 v1（用于避免除零错误）
SELECT sales / NULLIF(cost, 0) AS margin FROM product;

行转列与列转行

建表与初始化数据

-- 学生成绩表（行格式：每门课一行）
CREATE TABLE student_score (
  student VARCHAR(20),
  subject VARCHAR(20),
  score   INT
);

INSERT INTO student_score VALUES
('张三', '数学', 90), ('张三', '语文', 85), ('张三', '英语', 92),
('李四', '数学', 78), ('李四', '语文', 88), ('李四', '英语', 76),
('王五', '数学', 95), ('王五', '语文', 70), ('王五', '英语', 83);

行转列（Pivot）

把多行合并成一行的多列，常用 CASE WHEN + 聚合实现：

SELECT
  student,
  MAX(CASE WHEN subject = '数学' THEN score END) AS 数学,
  MAX(CASE WHEN subject = '语文' THEN score END) AS 语文,
  MAX(CASE WHEN subject = '英语' THEN score END) AS 英语
FROM student_score
GROUP BY student;

student	数学	语文	英语
张三	90	85	92
李四	78	88	76
王五	95	70	83

用 MAX 是为了把同一分组里 CASE WHEN 的多个 NULL 聚合成唯一的非 NULL 值；SUM 也可以，但要注意多行时会累加。

列转行（Unpivot）

把一行的多列展开成多行，用 UNION ALL 实现：

-- 宽表（列格式）
CREATE TABLE student_wide (
  student VARCHAR(20),
  math    INT,
  chinese INT,
  english INT
);

INSERT INTO student_wide VALUES
('张三', 90, 85, 92),
('李四', 78, 88, 76);

-- 转成行格式
SELECT student, '数学' AS subject, math    AS score FROM student_wide
UNION ALL
SELECT student, '语文' AS subject, chinese AS score FROM student_wide
UNION ALL
SELECT student, '英语' AS subject, english AS score FROM student_wide
ORDER BY student, subject;

student	subject	score
张三	数学	90
张三	英语	92
张三	语文	85
李四	数学	78
李四	英语	76
李四	语文	88

窗口函数（MySQL 8+）

核心概念

窗口函数 vs 聚合函数的区别：

聚合函数：分组后每组返回一行结果
窗口函数：每行都保留，同时在每行上附加窗口计算结果

-- 语法
函数名 OVER (
  [PARTITION BY 分组字段]    -- 按哪个字段分窗口（不加则整张表是一个窗口）
  [ORDER BY 排序字段]         -- 窗口内排序
  [ROWS/RANGE 范围子句]       -- 滑动窗口范围（累计/滑动平均等）
)

建表与初始化数据

CREATE TABLE order_detail (
  id        INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
  user_id   INT            NOT NULL,
  product   VARCHAR(50)    NOT NULL,
  amount    DECIMAL(10,2)  NOT NULL,
  order_at  DATETIME       NOT NULL
);

INSERT INTO order_detail (user_id, product, amount, order_at) VALUES
(1, '手机',  3999.00, '2024-01-05 10:00:00'),
(1, '耳机',   299.00, '2024-01-10 14:00:00'),
(1, '充电器',  99.00, '2024-01-15 09:00:00'),
(2, '笔记本', 5999.00, '2024-01-03 16:00:00'),
(2, '鼠标',   199.00, '2024-01-08 11:00:00'),
(3, '键盘',   399.00, '2024-01-12 13:00:00'),
(3, '显示器', 2499.00, '2024-01-20 15:00:00'),
(3, '音箱',   599.00, '2024-01-22 10:30:00');

聚合窗口函数

-- 每行同时显示"该用户的消费总额"和"全部用户消费总额"（不聚合成一行）
SELECT
  user_id, product, amount,
  SUM(amount) OVER(PARTITION BY user_id)  AS user_total,
  ROUND(amount / SUM(amount) OVER(PARTITION BY user_id) * 100, 1) AS pct_of_user,
  SUM(amount) OVER()                      AS grand_total
FROM order_detail
ORDER BY user_id, amount DESC;

user_id	product	amount	user_total	pct_of_user	grand_total
1	手机	3999.00	4397.00	90.9	14093.00
1	耳机	299.00	4397.00	6.8	14093.00
1	充电器	99.00	4397.00	2.3	14093.00

排名函数

-- 每个用户的订单按金额排名
SELECT
  user_id, product, amount,
  RANK()       OVER(PARTITION BY user_id ORDER BY amount DESC) AS rnk,       -- 并列跳号（1,1,3）
  DENSE_RANK() OVER(PARTITION BY user_id ORDER BY amount DESC) AS dense_rnk, -- 并列不跳号（1,1,2）
  ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY user_id ORDER BY amount DESC) AS row_num     -- 每行唯一（1,2,3）
FROM order_detail;

user_id	product	amount	rnk	dense_rnk	row_num
1	手机	3999.00	1	1	1
1	耳机	299.00	2	2	2
1	充电器	99.00	3	3	3
2	笔记本	5999.00	1	1	1

取每组 top-1（窗口排序后取一条）

取每个用户金额最大的那笔订单：

-- 方法：用 ROW_NUMBER 排名，再取 rn=1
SELECT user_id, product, amount, order_at
FROM (
  SELECT *,
    ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY user_id ORDER BY amount DESC) AS rn
  FROM order_detail
) t
WHERE rn = 1;

取每个用户最早下单（最小 order_at）：

SELECT user_id, product, amount, order_at
FROM (
  SELECT *,
    ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY user_id ORDER BY order_at ASC) AS rn
  FROM order_detail
) t
WHERE rn = 1;

取每个用户随机一笔订单（面试常考）：

SELECT user_id, product, amount, order_at
FROM (
  SELECT *,
    ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY user_id ORDER BY RAND()) AS rn
  FROM order_detail
) t
WHERE rn = 1;
-- 注意：RAND() 在窗口函数中每行独立生成随机数，实现随机抽取

RANK vs ROW_NUMBER 的区别： 取 top-1 时，若有并列最大值：

ROW_NUMBER → 只取一行（任意选一个）
RANK = 1 → 取所有并列第一的行

移动窗口（累计/滑动平均）

-- 按下单时间累计每个用户的消费额
SELECT
  user_id, product, amount, order_at,
  SUM(amount) OVER(
    PARTITION BY user_id
    ORDER BY order_at
    ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW
  ) AS cumulative_amount
FROM order_detail;

-- 全局按日期滑动（若有 daily_report 表）：过去 7 天滑动平均
-- AVG(daily_sales) OVER(ORDER BY sale_date ROWS BETWEEN 6 PRECEDING AND CURRENT ROW)

user_id	product	amount	cumulative_amount
1	手机	3999.00	3999.00
1	耳机	299.00	4298.00
1	充电器	99.00	4397.00

公用表表达式 CTE（MySQL 8+）

语法

WITH cte_name AS (
  SELECT ...  -- CTE 查询
)
SELECT * FROM cte_name WHERE ...;

对比子查询

-- ❌ 传统：嵌套子查询，可读性差
SELECT *
FROM (
  SELECT city, SUM(sales) AS total FROM orders GROUP BY city
) city_sales
WHERE total > 10000;

-- ✅ CTE：语义清晰
WITH city_sales AS (
  SELECT city, SUM(sales) AS total FROM orders GROUP BY city
)
SELECT * FROM city_sales WHERE total > 10000;

多个 CTE（链式）

WITH
  paid_orders AS (
    SELECT * FROM orders WHERE status = 'paid'
  ),
  city_summary AS (
    SELECT city, SUM(amount) AS total
    FROM paid_orders
    GROUP BY city
  )
SELECT * FROM city_summary WHERE total > 100000;

递归 CTE（层级数据）

-- 组织架构树：找某员工的所有下属（递归）
WITH RECURSIVE org_tree AS (
  SELECT id, name, manager_id, 1 AS level
  FROM employee
  WHERE id = 1  -- 从 CEO 开始
  
  UNION ALL
  
  SELECT e.id, e.name, e.manager_id, ot.level + 1
  FROM employee e
  JOIN org_tree ot ON e.manager_id = ot.id
)
SELECT * FROM org_tree ORDER BY level;

EXPLAIN 执行计划分析

EXPLAIN SELECT * FROM orders WHERE user_id = 100;

关键字段解读

字段	含义	需关注的值
`type`	连接类型，性能从好到差	见下表
`key`	实际使用的索引	NULL = 全表扫描
`rows`	预计扫描行数	越小越好
`filtered`	过滤后剩余比例	越高越好
`Extra`	附加信息	见下表

`type` 性能排序

system > const > eq_ref > ref > range > index > ALL
   好                                          差

type	说明
`const`	主键或唯一索引等值查询，最多 1 行
`eq_ref`	join 时被驱动表用主键/唯一索引，每次 1 行
`ref`	非唯一索引等值查询
`range`	索引范围查询
`index`	全索引扫描（比 ALL 好一点，只扫索引树）
`ALL`	全表扫描，最差

`Extra` 常见值

Extra	含义	是否需要优化
`Using index`	覆盖索引，无需回表	✅ 最优
`Using where`	在 Server 层过滤	视情况
`Using index condition`	索引下推（ICP）	✅ 较好
`Using filesort`	需要额外排序	⚠️ 关注
`Using temporary`	使用临时表	⚠️ 关注
`Using join buffer`	BNL 算法，无索引 join	❌ 需优化

慢查询诊断步骤

-- 1. 开启慢查询日志（生产需谨慎）
SET GLOBAL slow_query_log = ON;
SET GLOBAL long_query_time = 1;  -- 超过 1 秒记录

-- 2. 用 EXPLAIN 分析具体语句
EXPLAIN SELECT ...;

-- 3. 根据 type 和 key 判断是否缺索引
-- 4. 根据 Extra 判断是否有 filesort / temporary
-- 5. 加索引后验证 type 是否改善
ALTER TABLE orders ADD INDEX idx_user_id(user_id);
ANALYZE TABLE orders;  -- 更新统计信息

参考资料

《MySQL 必知必会》— 第 07 讲：WHERE 与 HAVING 有什么不同？
《MySQL 必知必会》— 第 08 讲：聚合函数：怎么高效地进行分组统计？
《MySQL 必知必会》— 第 09 讲：时间函数：时间类数据，MySQL 是怎么处理的？
《MySQL 必知必会》— 第 10 讲：如何进行数学计算、字符串处理和条件判断？
《MySQL 必知必会》— 第 24 讲：查询有点慢，语句该如何写？
《MySQL 必知必会》— 特别放送（三）：MySQL 8 都有哪些新特征？
MySQL 8.0 - Window Functions
MySQL 8.0 - WITH (Common Table Expressions)

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目录

WHERE vs HAVING

EXISTS vs IN

执行逻辑对比

性能选择

最重要的陷阱：NOT IN 遇到 NULL

聚合函数

数学函数

字符串函数

时间函数

条件判断函数

IF

CASE WHEN（多分支）

NULL 处理

行转列与列转行

建表与初始化数据

行转列（Pivot）

列转行（Unpivot）

窗口函数（MySQL 8+）

核心概念

建表与初始化数据

聚合窗口函数

排名函数

取每组 top-1（窗口排序后取一条）

移动窗口（累计/滑动平均）

公用表表达式 CTE（MySQL 8+）

语法

对比子查询

多个 CTE（链式）

递归 CTE（层级数据）

EXPLAIN 执行计划分析

关键字段解读

`type` 性能排序

`Extra` 常见值

慢查询诊断步骤

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MySQL SQL 函数与查询技巧

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WHERE vs HAVING

EXISTS vs IN

执行逻辑对比

性能选择

最重要的陷阱：NOT IN 遇到 NULL

聚合函数

数学函数

字符串函数

时间函数

条件判断函数

IF

CASE WHEN（多分支）

NULL 处理

行转列与列转行

建表与初始化数据

行转列（Pivot）

列转行（Unpivot）

窗口函数（MySQL 8+）

核心概念

建表与初始化数据

聚合窗口函数

排名函数

取每组 top-1（窗口排序后取一条）

移动窗口（累计/滑动平均）

公用表表达式 CTE（MySQL 8+）

语法

对比子查询

多个 CTE（链式）

递归 CTE（层级数据）

EXPLAIN 执行计划分析

关键字段解读

type 性能排序

Extra 常见值

慢查询诊断步骤

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`type` 性能排序

`Extra` 常见值