十道题覆盖五类写法：
单表筛选、排序、分页、模糊匹配、聚合分组。 每道题都只用一到两张表。
做题的顺序不是「先写 SQL」，是「先问三件事」：要哪张表、要不要排序、结果的粒度是什么。
两个高频错法：count(*) 数的是行数不是人数；
100 * 及格数 / 人数 会先做整数除法，得写 100.0。
这十道题不是新语法，全部能从前十八章找到出处。
它们的价值在于「连起来用」——真实需求不会告诉你「这题考 group by」。
每道题的输出都能和 Demo 里的数据手工核对，这一点很重要：
六个人、三门课、十八条成绩，全部加起来能对得上，说明 SQL 没写错。
一、做题先问三件事
第一件：要哪张表。 单表题直接 where；要显示名字就 join 上去；
要统计就 group by。 这一步想清楚了，SQL 就写对了一半。
第二件：要不要排序。 只要出现 limit、只要出现「前三」「排名」这类词，就必须 order by。
而且排序字段要能唯一定序，不然翻页会漏人或重复。
第三件：结果的粒度是什么。 一行是一个学生，还是一行是一次成绩，还是一行是一门课。
粒度定错，group by 一定写错——而且数字看着还挺像对的，最难查。
这三件事想清楚了再动手写，比写完再调快得多。
二、第一组：筛选和排序
第 1、2 题都是筛选，区别在第 2 题多问了一层「一班是哪一班」。
where cls_id = 1 是硬编码——
真项目里不会这么写，因为班级号会变。 改成 join cls … where c.name = '一班'，
多写一句，换来的是「班级改名也不影响」。
这种「用名字查而不是用 id 查」的习惯，在需求变更时能救命。
第 3 题考的是日期怎么存。 birth 存成 TEXT 也能正确排序，
前提是格式必须是 YYYY-MM-DD。 因为这种格式的字典序和时间序是一致的——
2008-01-19 比 2008-07-25 小，字典序也是它小。
换成 2008/1/19 就废了：2008/10/1 的字典序会排在 2008/1/9 前面，
因为第二个字符 0 比 1 小。 这是选日期格式时的一条硬规矩，不是风格问题。
三、第二组：分页和模糊
第 4 题的坑在「以上」两个字：
>= 90 和 > 90 在这批数据上结果一样（因为正好没有 90 分整的），
但这只是凑巧。 需求里「90 分以上」包含不包含 90，一定要问清楚。
第 5 题是分页：
limit 3 offset 0 就是第一页。 但注意排序字段——总分 如果有并列，两页之间会漏人或重复，
生产代码应该写成 order by 总分 desc, s.id。 第 18 章完整讲过这件事。
第 6 题是模糊匹配：
% 匹配任意长度，_ 匹配一个字符。 like '%张%' 用不上索引——
因为前面有通配符，索引没法定位。
几百行的小表无所谓，几十万行就会明显卡，那时候得靠全文索引或搜索引擎。
四、第三组：聚合和分组
第 7 题是每个学生的汇总，
三个聚合函数一起用：count(*)、sum、round(avg(...), 2)。 round 那个 2 不能省——
不加它会打出 72.33333333333333 这种一长串，界面上没法看。
第 8 题有个隐藏的坑：
count(*) 数的是「成绩行数」，不是「学生数」。 现在十八行、三门课各六人，正好齐。
但一旦有人缺考，count(*) 就会少数一个——
因为缺考的人根本没有那一行，不是存了个 0。 要数「应该有多少人」，得从 stu 表数。
第 9 题是及格率，那个 100.0 的小数点不能省。
写成 100 的话，100 * 及格数 / 人数 会先做整数除法，
结果全是 0 或 1。 这正是第 18 章那个「8 / 3 给 2」的坑在实际需求里的样子。
第 10 题是分数段统计，case when 从上往下匹配、命中就停，
所以顺序不能乱写——把 score >= 60 放到最前面，90 分也会被判成「中」。
这题还顺带演示了视图的用处：四五个 when 抄在 select 里又长又容易抄错，
写一次视图，以后随时查 v_seg 就行。 改分段标准时也只改一处——
这才是视图最实在的用处，和「少打字」没关系。
五、十道题跑完，回头看数据
第十题的分段结果是「优 6、中 6、良 5、差 1」，加起来 18，
和总行数对得上。 这是个好习惯：分组统计的结果，各类加起来必须等于总数，
对不上就说明 case 写漏了分支，或者 where 把某些行滤掉了。
七、八、九三题的结果也能互相对：第 7 题六个人的总分加起来是 1462，
除以 18 得 81.22，正是全校平均分——两处数字能对上，说明中间没有漏行或重复。
交叉核对是查 SQL 错误最有效的手段，
比盯着语句看管用得多。
尤其是 join 写错的时候，往往不报错、只是行数变多或变少，只有靠「总数对不对」才能发现。
六、动手 Demo：十道题，一句一道
Demo 按「筛选排序 → 分页模糊 → 聚合分组」三组走，十道题的输出全都打印出来，可以逐条核对。 用的是 19.1 那个库，数据完全一样——所以上面正文里引用到的数字，都能在输出里找到。
# 十道基础题，一句一道；c 是上一个 Demo 建好的库
# 1 列出所有学生
c.execute("SELECT id, name, gender FROM stu ORDER BY id")
# 2 只查一班（不写死班级号）
c.execute("SELECT s.name FROM stu s JOIN cls c ON c.id = s.cls_id "
"WHERE c.name = '一班'")
# 3 女生按出生日期从大到小
c.execute("SELECT name, birth FROM stu WHERE gender = '女' "
"ORDER BY birth DESC")
# 4 成绩 90 分以上，按分数降序
c.execute("SELECT stu_id, course_id, score FROM score "
"WHERE score >= 90 ORDER BY score DESC")
# 5 按总分排名取前三（第一页）
c.execute("SELECT s.name, SUM(sc.score) AS 总分 FROM stu s "
"JOIN score sc ON sc.stu_id = s.id "
"GROUP BY s.id ORDER BY 总分 DESC LIMIT 3 OFFSET 0")
# 6 姓名里带「张」的
c.execute("SELECT name FROM stu WHERE name LIKE '%张%'")
# 7 每个学生的总分和平均分
c.execute("SELECT s.name, SUM(sc.score), ROUND(AVG(sc.score), 2) "
"FROM stu s JOIN score sc ON sc.stu_id = s.id GROUP BY s.id")
# 8 每门课的平均、最高、最低
c.execute("SELECT c.name, ROUND(AVG(sc.score), 2), "
"MAX(sc.score), MIN(sc.score) FROM score sc "
"JOIN course c ON c.id = sc.course_id GROUP BY sc.course_id")
# 9 每门课的及格人数和及格率（100.0 那个小数点不能省）
c.execute("SELECT c.name, COUNT(*), "
"SUM(CASE WHEN sc.score >= 60 THEN 1 ELSE 0 END), "
"ROUND(100.0 * SUM(CASE WHEN sc.score >= 60 THEN 1 ELSE 0 END) "
"/ COUNT(*), 1) FROM score sc JOIN course c "
"ON c.id = sc.course_id GROUP BY sc.course_id")
# 10 按分数段统计（先把 case 做成视图，再分组）
c.execute("CREATE VIEW v_seg AS SELECT stu_id, score, CASE "
"WHEN score >= 90 THEN '优' WHEN score >= 80 THEN '良' "
"WHEN score >= 60 THEN '中' ELSE '差' END AS 段 FROM score")
c.execute("SELECT 段, COUNT(*) FROM v_seg GROUP BY 段 ORDER BY 1 DESC")
实跑输出：
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第八十五课：基础问题——十道题过一遍
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看完题先想「要哪张表」
**基础题的共同点是「一张表就够」**，
**最多连一张附表取名字。** **所以做题的第一步不是写 SQL，是问「这题要哪几张表的哪些列」。**
**下面十道题按难度递增**：
**先单表筛选、再排序分页、再聚合、最后分组统计。**
**每一题的输出都能和 Demo 里的数据对上，可以自己核。**
第一组：筛选和排序
**第 1 题：列出所有学生的姓名和性别，按学号排**
SQL> SELECT id, name, gender FROM stu ORDER BY id
id name gender
-----------------------
1 张伟 男
2 李娜 女
3 王强 男
4 赵敏 女
5 孙悦 女
6 周杰 男
（6 行）
**第 2 题：只查一班的学生**
SQL> SELECT name FROM stu WHERE cls_id = 1
name
-----
张伟
李娜
（2 行）
**`cls_id = 1` 是硬编码。** **真项目里不会这么写**——
**班级号会变，应该先按名字查出 id，或者直接 `join` 上去：**
SQL> SELECT s.name FROM stu s JOIN cls c ON c.id = s.cls_id WHERE c.name = '一班'
name
-----
张伟
李娜
（2 行）
**多写一句 `join`，换来的是「班级改名也不影响」。**
**第 3 题：女生按出生日期从大到小排**
SQL> SELECT name, birth FROM stu WHERE gender = '女' ORDER BY birth DESC
name birth
--------------------
孙悦 2008-09-30
李娜 2008-07-25
赵敏 2008-01-19
（3 行）
**`birth` 存成 `TEXT` 也能正确排序**，
**因为 `YYYY-MM-DD` 这个格式的字典序和时间序是一致的。** **这是选日期格式时的一条硬规矩**：
**别用 `2026/1/9` 这种，`2026/10/1` 会排到 `2026/1/9` 前面。**
第二组：分页和模糊
**第 4 题：成绩 90 分以上的记录，按分数降序**
SQL> SELECT stu_id, course_id, score FROM score WHERE score >= 90 ORDER BY score DESC
stu_id course_id score
-----------------------------------
5 2 96.00
2 1 95.00
5 3 93.00
1 2 92.00
2 3 91.00
5 1 91.00
（6 行）
**`>= 90` 还是 `> 90`，得看需求怎么定义「90 分以上」。**
**Demo 里 90 分整的一条都没有，所以两种写法结果一样**——
**但这只是这批数据凑巧。** **需求里「以上」包含不包含，一定要问清楚。**
**第 5 题：按总分排名，取前三名（第 1 页，每页 3 条）**
SQL> SELECT s.name AS 姓名, SUM(sc.score) AS 总分 FROM stu s JOIN score sc ON sc.stu_id = s.id
GROUP BY s.id ORDER BY 总分 DESC LIMIT 3 OFFSET 0
姓名 总分
----------------
孙悦 280.00
李娜 274.00
张伟 255.00
（3 行）
**`limit 3 offset 0` 就是第一页。** **第 18 章说过：**
**只要用 `limit`，就必须带 `order by`**，
**而且排序字段要能唯一定序。** **这里 `总分` 有并列的话，两页之间会漏人或重复**——
**所以生产代码应该写成 `order by 总分 desc, s.id`。**
**第 6 题：姓名里带「张」的学生**
SQL> SELECT name FROM stu WHERE name LIKE '%张%'
name
-----
张伟
（1 行）
**`%` 匹配任意长度，`_` 匹配一个字符。** **`like '%张%'` 用不上索引**，
**数据量大时要靠全文索引或搜索引擎。** **几百行的小表无所谓，几十万行就会明显卡。**
第三组：聚合和分组
**第 7 题：每个学生的总分和平均分**
SQL> SELECT s.name AS 姓名, COUNT(*) AS 门数, SUM(sc.score) AS 总分, ROUND(AVG(sc.score),
2) AS 平均分 FROM stu s JOIN score sc ON sc.stu_id = s.id GROUP BY s.id
ORDER BY 总分 DESC
姓名 门数 总分 平均分
------------------------------------
孙悦 3 280.00 93.33
李娜 3 274.00 91.33
张伟 3 255.00 85.00
赵敏 3 252.00 84.00
王强 3 217.00 72.33
周杰 3 184.00 61.33
（6 行）
**`round(x, 2)` 是保留两位小数。** **不加它会打出 `72.33333333333333` 这种一长串**，
**界面上没法看。** **本沙箱和 MySQL 的 `round` 都是四舍五入。**
**第 8 题：每门课的平均分、最高分、最低分**
SQL> SELECT c.name AS 课程, COUNT(*) AS 人数, ROUND(AVG(sc.score), 2) AS 平均分,
MAX(sc.score) AS 最高, MIN(sc.score) AS 最低 FROM score sc JOIN course c
ON c.id = sc.course_id GROUP BY sc.course_id
课程 人数 平均分 最高 最低
----------------------------------------------
语文 6 81.83 95.00 60.00
数学 6 79.67 96.00 58.00
英语 6 82.17 93.00 66.00
（3 行）
**`count(*)` 数的是「成绩行数」，不是「学生数」。** **现在 18 条成绩、三门课各 6 人，正好齐。**
**但一旦有人缺考，这两个数就不一样了**——
**缺考的人根本没有那一行，不是存了个 0，`count(*)` 会少数一个。**
**要数「应该有多少人」，得从 `stu` 表数。**
**第 9 题：每门课的及格人数和及格率**
SQL> SELECT c.name AS 课程, COUNT(*) AS 人数,
SUM(CASE WHEN sc.score >= 60 THEN 1 ELSE 0 END) AS 及格数,
ROUND(100.0 * SUM(CASE WHEN sc.score >= 60 THEN 1 ELSE 0 END) / COUNT(*), 1) AS 及格率
FROM score sc JOIN course c ON c.id = sc.course_id GROUP BY sc.course_id
课程 人数 及格数 及格率
------------------------------------
语文 6 6 100.00
数学 6 5 83.30
英语 6 6 100.00
（3 行）
**`sum(case when … then 1 else 0 end)` 是「数满足条件的行」的标准写法。**
**`count(case when … then 1 end)` 也行**，**因为 `count` 不数 `NULL`。**
**注意 `100.0` 那个小数点。** **写成 `100` 的话，`100 * 及格数 / 人数` 会先做整数除法**，
**结果全是 0 或 1。** **第 18 章那个 `8 / 3` 给 `2` 的坑，在这里会咬人。**
**第 10 题：按分数段统计人数——优（≥90）、良（80~89）、中（60~79）、差（<60）**
**这题的 `case` 有四个分支，直接写进 `select` 会把一行撑爆。** **先把它做成视图：**
| CREATE VIEW v_seg AS SELECT stu_id, score, CASE
| WHEN score >= 90 THEN '优' WHEN score >= 80 THEN '良'
| WHEN score >= 60 THEN '中' ELSE '差' END AS 段
| FROM score
**视图建好之后，分组就变成一句话：**
SQL> SELECT 段, COUNT(*) AS 人数 FROM v_seg GROUP BY 段 ORDER BY 人数 DESC
段 人数
------------
优 6
中 6
良 5
差 1
（4 行）
**`case when` 从上往下匹配，命中就停。** **所以顺序不能乱写**：
**把 `score >= 60` 放到最前面，90 分也会被判成「中」。**
**`group by 段` 用的是别名。** **MySQL 允许在 `group by` 里用 `select` 的别名，SQLite 也允许。**
**但标准 SQL 不允许**——**换数据库时可能报错，稳妥的写法是把整个 `case` 再抄一遍。**
**顺便说一句为什么用视图**：**这一串四五个 `when` 抄在 `select` 里，又长又容易抄错**，
**写一次以后随时查 `v_seg` 就行。** **改分段标准时也只改一处**——
**这就是视图最实在的用处，和「少打字」没关系。**
十道题的共同套路
**第一步永远是「要哪张表」**：**单表题直接写 `where`**，**要名字就连 `join`**，
**要统计就 `group by`。**
**第二步是「要不要排序」**：
**只要有 `limit`、只要有「排名」「前三」这类词，就必须 `order by`。**
**第三步是「结果的粒度是什么」**：
**一行是一个学生，还是一行是一次成绩，还是一行是一门课。**
**粒度定错，`group by` 一定写错，而且数字看着还挺像对的。**
第 2 题的两种写法结果一样（张伟、李娜），但 join 那版不依赖班级号，班级改名照样对。
第 3 题按 birth 降序：孙悦（2008-09-30）、李娜（2008-07-25）、赵敏（2008-01-19）。
降序是「大的在前」，所以出生的晚的排前面。
第 4 题六条 90 分以上，最高 96（孙悦数学）。
注意没有 90 分整的记录——所以 > 90 和 >= 90 在这批数据上恰好一样。
第 7 题六个人都是 3 门课，总分从 280 到 184。
六个总分加起来 1462，除以 18 得 81.22——就是这批数据的全校平均分。
第 9 题数学及格率 83.30%（6 人里 5 人及格），语文和英语都是 100%。
那个 100.0 的小数点要是漏了，这里会变成 100、83、100。
第 10 题四段加起来 18：优 6、中 6、良 5、差 1。 对得上总数，说明 case 的分支没有漏。
30 秒实验
- 把第 9 题的
100.0改成100，及格率会变成什么？ - 第 7 题加一个
having count(*) = 3，结果会变吗？为什么？ - 第 5 题把
order by 总分 desc改成order by 姓名，「前三名」还是不是那三个人？
常见误区
where cls_id = 1硬编码班级号。 班级号会变，应该按名字join查。count(*)当「学生数」用。 它数的是行数，缺考的人没有行，会被少数。- 及格率写成
100 * 及格数 / 人数。 整数相除先砍小数，结果只剩 0 或 1，要写100.0。
自测三问（点开对答案）
1. `birth` 存成 `TEXT` 为什么还能正确排序？ —— 因为 `YYYY-MM-DD` 这种定长补零格式的字典序和时间序一致。 换成 `2008/1/9` 这种不补零的写法就会排错。 2. 分组统计的结果要怎么自查？ —— 把各类的计数加起来，必须等于总数。对不上说明 `case` 漏了分支，或者 `where` 多滤了行。 3. 为什么 `where cls_id = 1` 不如 `join cls ... where c.name = '一班'`？ —— 前者把班级号写死了，班级号一变就查不到；后者按名字查，班级改名、编号重排都不影响。十道基础题过了，下一篇上难度：19.3 高级问题——九道题，题题有坑。
- ☐ （本篇完，下一篇 19.3 高级问题）