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sql函数总结（成绩在于平时，成功在于积累）最终版

news 2026/3/27 1:00:31

1、有时间了总结一下，下面每个函数的应用，每个函数的应用可以举一反三。

1.1、datediff（只支持天）与timestampdiff（支持任何单位）
1.2、curdate，curtime，date（提取年月日），time（提取时分秒）

核心要点（一句话总结每个函数）

CURDATE()：无参，拿当前日期
CURTIME()：无参，拿当前时间
DATE(值)：带参，提日期
TIME(值)：带参，提时间

date_sub（时间，interval1 day）--实现一个连续登录的sql-与豆包讨论，date_add。（）

同理:
1.3、subdate与adddate
1.4、str_to_date 与 date_formate

总结

DATE_SUB是通用且推荐的写法，语义清晰、全场景支持，适合所有开发场景；
SUBDATE仅作为DATE_SUB的简写存在，仅在 “减天数” 的极简场景下有一点点便捷性，通用性远不如DATE_SUB；
实际开发中优先用DATE_SUB，避免用SUBDATE（尤其是极简写法），提升代码可读性和可维护性。

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2、in 与 not in的用法

2.1、select * from ry1 where grade in (SELECT usint FROM `ry1`);

2.1、用exists去实现：select * from ry1 rs where EXISTS (SELECT * FROM `ry1` r where r.usint = rs.grade );

-- 用not in 的时候一定要把子查询里面的数据做判断，把字段值是null剔除。不然查询结果为空
2.2、select * from ry1 where grade not in (SELECT usint FROM `ry1` where usint is not null)

2.2、用not exists去实现：select * from ry1 rs where not EXISTS (SELECT * FROM `ry1` r where r.usint = rs.grade );

场景选择建议

当子查询结果集较大，且内外层表有明确关联条件时，优先使用EXISTS（性能更优）。
当子查询结果集较小，且无明确关联条件时，可使用IN（语法更简洁）。
如需判断 “不存在”，优先使用NOT EXISTS，而非NOT IN（NOT IN对 NULL 敏感，易出问题）。

------------------------------------------------------------------------------------------------------20260306

用户连续登录的问题：

-- 创建用户登录表（含注释，便于理解） CREATE TABLE IF NOT EXISTS user_login ( id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY COMMENT '主键ID', user_id INT NOT NULL COMMENT '用户ID', login_time DATETIME NOT NULL COMMENT '登录时间', -- 可选：添加唯一索引，避免同一用户同一秒重复记录（根据业务需求决定） UNIQUE KEY idx_user_time (user_id, login_time) ) COMMENT = '用户登录记录表';

-- 清空表（测试用，正式环境注释掉） TRUNCATE TABLE user_login; -- 插入测试数据 INSERT INTO user_login (user_id, login_time) VALUES -- 用户1：连续登录5天（2026-03-01 至 2026-03-05） (1, '2026-03-04 10:01:00'), (1, '2026-03-05 19:33:22'), -- 用户2：间断登录（3.01-3.02连续，3.04-3.05连续，中间3.03未登录） (2, '2026-03-01 07:55:00'), (2, '2026-03-02 11:20:30'), (2, '2026-03-04 15:18:40'), (2, '2026-03-05 20:00:00'), -- 用户3：仅登录1次 (3, '2026-03-03 12:00:00'), -- 用户4：连续登录2天，之后隔1天又登录1天 (4, '2026-03-01 08:00:00'), (4, '2026-03-02 08:00:00'), (4, '2026-03-04 08:00:00'), -- 用户5：同一天多次登录（仅算1天连续） (5, '2026-03-01 09:00:00'), (5, '2026-03-01 14:00:00'), (5, '2026-03-02 10:00:00');

解答：

select ub.user_id,min(ub.login_time),max(ub.login_time),ub.c_num from( select *, DATE_SUB(u.d_t,INTERVAL u.rn day) d_s, count(*) over(PARTITION by u.user_id,DATE_SUB(u.d_t,INTERVAL u.rn day)) c_num from( select *,date(login_time) d_t, row_number() over(PARTITION by user_id order by login_time) rn from user_login)u)ub where ub.c_num =( select max(uw.c_num) from( select u.user_id, DATE_SUB(u.d_t,INTERVAL u.rn day) d_s, count(*) over(PARTITION by u.user_id,DATE_SUB(u.d_t,INTERVAL u.rn day)) c_num from( select user_id,date(login_time) d_t, row_number() over(PARTITION by user_id order by login_time) rn from user_login)u)uw) GROUP BY ub.user_id 解释思路： 1、生成一个row_number() over() 窗户函数字段,根据用户分组，对时间排序。 2、用date_sub() 时间函数，把登录时间 减去 生成的row_number()字段数字，INTERVAL row_number数字 day 3、再次通过窗户函数对用户id，减去后的时间，同时分组。就能得出最大的连续登录数。 4、得出最大登录天数，就可以利用这个数字作为条件，或子查询的结果。反复嵌套，就可以查询出来，哪些用户，连续登录的天数。 5、最后对用户分组，就可以求出 min(time)，max(time)。看上面示例

方法2、

SELECT user_id, MIN(login_date) 最小登录日期, MAX(login_date) 最大登录日期, COUNT(*) 最大连续天数 FROM (SELECT user_id, DATE(login_time) login_date, DATE_SUB(DATE(login_time), INTERVAL ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY DATE(login_time)) DAY) group_flag FROM (SELECT DISTINCT user_id, login_time FROM user_login) t1) t2 GROUP BY user_id, group_flag HAVING COUNT(*) = (SELECT MAX(cnt) FROM (SELECT COUNT(*) cnt FROM (SELECT user_id, DATE(login_time) login_date, DATE_SUB(DATE(login_time), INTERVAL ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY DATE(login_time)) DAY) group_flag FROM (SELECT DISTINCT user_id, login_time FROM user_login) t1) t2 GROUP BY user_id, group_flag) t3) ORDER BY user_id;

1、SQL 18 题（相对复杂）

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