Mosh SQL三小时课程跟学笔记：从环境配置到窗口函数实战

简介：一份面向SQL初学者备考与复习的速查笔记，提炼自B站Mosh老师三小时SQL入门教程。资源以1个PDF文件呈现，压缩包约2.43MB，适合配合原视频学习，也适合已了解基本概念、需要快速回顾核心语法的读者。内容从基础查询入手，系统梳理SELECT、WHERE及AND、OR、NOT等逻辑操作符，并覆盖IN、BETWEEN、LIKE与REGEXP的过滤写法，以及IS NULL、ORDER BY、LIMIT等进阶子句。同时包含内连接、外连接、USING、交叉连接、联合等表关联常用方法，并在最后给出插入数据的语法示例，基本串起单表查询到多表联查再到数据写入的完整路径。已有973人学习浏览，对正在上手SQL或准备面试基础题的开发者有一定参考价值，可以按主题快速翻阅，省去回看视频逐帧查找的时间。

1. B站Mosh老师SQL三小时课程笔记：一次跟学能省三天的入门路线

很多人刷B站时把Mosh老师那套SQL三小时课程放进收藏夹，想着哪天系统学一遍，结果多半是吃灰。这套课程的实际定位很明确：它用三个小时覆盖了从SELECT基础到多表连接、聚合、子查询、窗口函数和存储过程的完整语法链，比翻一本五百页的SQL教材快得多，又比刷碎片化教程成体系。如果你是要把SQL当作日常工作工具，而不是去卷数据库原理，那么这份笔记适合你。我跟着课程整理了一份可复现的跟学路径，把环境配置、关键语法和所有踩过的坑一次说清。

2. 跟学前的环境准备：MySQL 8 + Navicat的最小可复现配置

2.1 为什么选MySQL 8而不是SQL Server或Oracle

Mosh老师的课程主线基于MySQL语法，B站版本里几乎所有示例都跑在MySQL上。很多初学者会犹豫：公司用的是SQL Server，我要不要跟着课程装SQL Server？我的建议是不要。课程里的建库语句、存储过程写法、窗口函数调用都是MySQL风格，你用SQL Server去执行，大概率在存储过程和默认配置上先翻车一轮，学完还得再学一次方言差异。先用MySQL把课程跑通，之后切到SQL Server或Oracle时，语法迁移成本比你想的低得多。

安装版本上选MySQL 8.0或更新的8.x系列就行，不要装5.7。原因有两个：一是窗口函数在8.0里才是完整可用的，课程后段讲RANK、LAG这些函数时，5.7会直接报语法错误；二是8.0的默认字符集是utf8mb4，省去很多中文乱码的麻烦。装的时候注意选“Server only”最小化安装，开发版和完整版里带的一大堆组件我们用不上，反而会拖慢启动速度。

数据库客户端我用Navicat Premium，版本16或17都可以。Navicat的查询编辑器对新手最友好的一点是能看到完整结果集，还能直接右键导出Excel，比MySQL Workbench的界面直观很多。这里先提醒一句：Navicat是商业软件，试用期只有14天，跟完三小时课程绰绰有余；网上那些所谓激活码来源不明，风险后面在第5章专门说。

2.2 安装与建库：把课程配套样例库装进本地

装好MySQL后，第一件事不是急着看视频，而是先把课程里要用的四个样例库准备好。Mosh课程里反复出现的库名是sql_store、sql_inventory、sql_hr和sql_invoicing，其中sql_store（电商订单场景）出场率最高。视频里他会演示用MySQL Workbench的图形按钮导入，但我们用命令行或Navicat脚本执行也一样能跑，关键是拿到对应的.sql文件。

我一般直接用Navicat的“运行SQL文件”功能导入，也可以先在命令行里建好库再执行脚本。下面是最小可复现的命令行流程：

# 登录MySQL，-u指定用户，-p表示需要密码，注意-p和密码之间不要有空格 mysql -u root -p # 登录后创建课程使用的数据库，字符集必须指定utf8mb4 CREATE DATABASE IF NOT EXISTS sql_store DEFAULT CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci; # 退出mysql交互终端，用source执行.sql文件 # 假设你已经把课程提供的sql_store.sql下载到了本地 mysql -u root -p sql_store < /path/to/sql_store.sql

上面命令的核心逻辑是先建一个空库，再把.sql文件里的建表语句和数据插入语句灌进去。用<重定向执行SQL脚本和手动在终端里逐条粘贴是等效的，但重定向方式不会遇到粘贴超长内容被截断的问题。如果你是用Navicat，操作为右键数据库选择“运行SQL文件”，效果一致。

2.3 Navicat查询窗口的三个必调设置

打开Navicat后，连接到本地MySQL实例，这时还别急着写SQL，先在查询窗口里做三个设置。第一个是把结果集限制关掉，默认情况下Navicat只显示前1000条记录，课程里join多表后返回结果往往超过这个数，你以为是自己写错了，其实是显示被截断。在“工具-选项-记录”里把限制改成不限制，或者临时用“LIMIT 100”控制输出。

第二个是把“自动提交”打开，位置在查询菜单栏里。Mosh的课程中段会讲INSERT、UPDATE、DELETE的写法，自动提交开启后每次执行都能立即看到数据变化，对初学者验证结果特别直观。如果你不开，执行完UPDATE发现表没变，很容易怀疑是不是语句写错了，其实只是没提交。

第三个是确认连接字符集。连接属性里有个“编码”选项，必须选utf8mb4。这个不设置的话，SELECT语句里带中文条件（比如WHERE city = '北京'）会查不出结果，因为客户端和服务器之间用latin1传输中文，直接乱码。这三项设置做完，跟学过程就不会被环境问题反复打断。

3. 三小时课程的主线拆解：从SELECT到窗口函数的递进结构

3.1 SELECT与DISTINCT：先把单表查询的姿势练对

课程开头一个小时都在讲单表查询，这部分看似基础，却是后面所有复杂查询的地基。Mosh的顺序是先讲SELECT指定列，再讲WHERE过滤条件，然后讲ORDER BY排序和LIMIT分页。很多自学的人会跳过这个阶段直接学JOIN，结果就是连字段别名和运算列都看不懂。

单表查询里最容易被忽略的是执行顺序。你在一条SQL里同时写WHERE、GROUP BY、ORDER BY时，数据库的执行顺序是FROM → WHERE → GROUP BY → HAVING → SELECT → ORDER BY → LIMIT。这意味着SELECT里定义的别名无法在WHERE里使用，只能用在ORDER BY上。课程里他会写这样一个例子：

SELECT customer_id, first_name, points, points * 1.1 AS bonus_points FROM customers WHERE points > 2000 ORDER BY bonus_points DESC LIMIT 5;

这条SQL的逻辑很清晰：查出积分大于2000的客户，计算每个人的奖金积分（原积分乘以系数1.1），按奖金降序取前五名。注意两点：一是AS bonus_points这个别名在ORDER BY里能用，但你想在WHERE里写WHERE bonus_points > 1000就会报错，因为WHERE在SELECT之前执行；二是LIMIT 5要放在最后，不然排序就白做了。

DISTINCT去重也是这部分的高频考点。课程里会演示SELECT DISTINCT state FROM customers来查看哪些州有客户。这里有个热词场景，就是“sql语句去重”的实际应用：DISTINCT是返回结果集的去重，它和GROUP BY的去重逻辑有差异，前者不配合聚合函数时只做简单去重，后者一般带着COUNT、SUM这类聚合一起出现。如果你只想看某个字段有哪几种取值，用DISTINCT更直观。

3.2 JOIN多表连接：课程中段的分水岭

课程第二小时进入多表连接，这是整个三小时里最容易劝退人的部分。Mosh的处理方式很务实：先讲INNER JOIN，再讲LEFT JOIN和RIGHT JOIN，最后讲USING和自连接。学JOIN的关键不是记语法，而是先想清楚“我要哪个表做主表”，主表决定了最终结果集保留哪些行。

以sql_store库为例，orders表和customers表通过customer_id关联。INNER JOIN只返回两边都能匹配上的记录，也就是说如果一个客户没有任何订单，他就不会出现在结果里。而LEFT JOIN以左表orders为主，即使某客户没有订单也会保留该订单记录（字段显示NULL）。Mosh课程里的经典示例是查每个客户的订单数量：

SELECT c.customer_id, c.first_name, COUNT(o.order_id) AS order_count FROM customers c LEFT JOIN orders o ON c.customer_id = o.customer_id GROUP BY c.customer_id, c.first_name ORDER BY order_count DESC;

这条语句涉及三个知识点叠加：表别名（customers c表示c是customers的别名）、LEFT JOIN保留所有客户、GROUP BY配合COUNT统计订单数。为什么用LEFT JOIN而不是INNER JOIN？因为你想看的是所有客户的订单情况，包括那些从来没有下过单的客户——如果用了INNER JOIN，零订单客户会凭空消失，业务报表就失真了。这就是课程里反复强调的选型判断：先定主表，再定连接类型。

3.3 聚合函数与HAVING：GROUP BY的边界在哪里

聚合是SQL里语义最丰富也最容易写错的部分。Mosh课程会演示COUNT、SUM、AVG、MIN、MAX配合GROUP BY的用法，但真正考验人的是HAVING和WHERE的区别。很多人在分组查询里筛选行，下意识在WHERE后面写聚合条件，直接报错。

规则只有一句话：WHERE过滤的是原始行，HAVING过滤的是分组后的结果。比如你统计每个州的客户数量，只想看客户数大于2的州：

SELECT state, COUNT(*) AS customer_count FROM customers GROUP BY state HAVING COUNT(*) > 2 ORDER BY customer_count DESC;

如果你在WHERE里写COUNT(*) > 2，MySQL直接报“无效使用组函数”的错误。这里还藏着一个MySQL 8特有的坑：SELECT后面出现的非聚合字段必须全部出现在GROUP BY中。上面的state在GROUP BY里有，所以没问题；但如果你多选一个city又没写进GROUP BY，MySQL 8的ONLY_FULL_GROUP_BY模式会直接报错，而5.7默认可能只是警告。这个坑在课程视频里没仔细讲，很多人跟到这一步就卡住了。

3.4 窗口函数和存储过程：三小时课程的进阶天花板

课程最后半小时节奏明显加快，Mosh会用一组对比展示窗口函数和普通聚合的差异。普通GROUP BY会让多行合并成一行，窗口函数则是保持每一行原始记录不变，同时把聚合结果挂在每行后面。这个特性对排名、同环比、累计求和这类场景是革命性的。

SELECT customer_id, order_date, order_id, ROW_NUMBER() OVER ( PARTITION BY customer_id ORDER BY order_date ) AS order_rank FROM orders;

这段代码把orders表按客户分组，组内按日期排序并编号，每组从1开始。ROW_NUMBER()是每行唯一编号，PARTITION BY customer_id是分组界限，ORDER BY order_date是组内排序规则。如果你想获得课程热词里那些SQL窗口函数面试题的答案，核心就是把OVER子句里的三个组成部分想清楚：窗口怎么切、组内怎么排、函数算什么。窗口函数之后课程还有视图和存储过程的快速演示，这部分能听懂最好，听不懂也不影响前面的基础，可以二刷时再补。

4. 课后复现：把课程笔记转成自己的20条关键SQL

4.1 复现清单：每节课抽一条代表性语句

看完视频和记笔记是两回事，真正让知识变成技能的是复现。我整理课程时做了一个清单：每一段视频抽一到两条核心SQL，用自己的话重新写一遍，再换到自己的数据表上跑。下面这20条覆盖了课程九成考点的清单路径，你可以直接照着来。

与其追求刷题数量，不如每一条都做到不查笔记能默写出来。我复现时有一条经验：把课程里的customer/order表换成自己业务里的表结构，逻辑完全不变，但如果你能迁移到新表上，说明你理解的是SQL语义而不是死记表名。

4.2 构造自己的练习库：从订单表到成绩表

课程样例库的局限是数据量太小，几十条记录根本看不出性能问题。我自己复现时额外建了一个成绩表，用来练聚合和窗口函数，数据量自己插入，感觉完全不同。下面是建表和插入数据的脚本：

-- 建一张学生成绩表，包含学号、姓名、科目、分数和考试日期 CREATE TABLE scores ( student_id INT, student_name VARCHAR(50), subject VARCHAR(20), score DECIMAL(5,2), exam_date DATE ); -- 插入模拟数据，同一学生有多科多场考试成绩 INSERT INTO scores VALUES (1, '张三', '语文', 85.0, '2024-03-01'), (1, '张三', '数学', 92.0, '2024-03-01'), (1, '张三', '语文', 70.0, '2024-06-01'), (2, '李四', '语文', 88.0, '2024-03-01'), (2, '李四', '数学', 79.0, '2024-03-01'), (3, '王五', '英语', 65.0, '2024-03-01');

这段脚本的要点是：DECIMAL(5,2)表示总分五位小数两位，存学科分数足够；插入语句用了多行VALUES，一次插六条，比逐条插入高效。建这张表的意义在于后面去重、排名、环比都能练到。课程里的订单表你只能按视频走，这张表是你自己的数据，想怎么折腾都不心疼。

4.3 核心语句复现：排名、去重与子查询

有了scores表，就能把课程知识点真正用一遍。先看一个综合查询：统计每个学生在每个科目上的最近一次考试成绩与名次。这里用到了窗口函数DENSE_RANK和子查询的组合：

SELECT student_id, student_name, subject, score, exam_date, DENSE_RANK() OVER ( PARTITION BY subject ORDER BY score DESC ) AS subject_rank FROM ( SELECT student_id, student_name, subject, score, exam_date FROM scores ) AS t ORDER BY subject, subject_rank;

子查询在这里的作用是先把所有记录取出来，外层再做窗口计算。DENSE_RANK()和RANK()的差别是：DENSE_RANK在分数并列时编号连续（1、2、2、3），RANK会跳过（1、2、2、4）。如果你要的是班级排名且允许并列，DENSE_RANK更符合业务直觉。ORDER BY放在整个窗口计算之后，所以可以用subject_rank这个别名排序。

接着看sql语句去重的典型题：找出每个学生最近一次考试记录，也就是按学生分组取最新日期那一行。这个用普通GROUP BY写不出来，因为分组后你只能拿到聚合值，拿不到那一行的完整字段。更准确的解法是用窗口函数ROW_NUMBER配合CTE：

WITH ranked AS ( SELECT *, ROW_NUMBER() OVER ( PARTITION BY student_id ORDER BY exam_date DESC ) AS rn FROM scores ) SELECT student_id, student_name, subject, score, exam_date FROM ranked WHERE rn = 1;

这段的核心是CTE（WITH子句）先把每个学生按考试日期倒序编号，日期最近的编号为1，外层查询只保留rn等于1的行。这是“每组取最新一条”的通用解法，比先GROUP BY再回表JOIN的性能和可读性都好。我在实际工作中处理业务表的重复数据，也是这一招。

最后验证一下空值处理。课程里讲IS NULL判断空值，很多新手会用= NULL，这是SQL里最经典的错误。NULL不是值，它是“未知”，所以不能用等于或不等于来比较。正确写法是：

SELECT student_id, student_name FROM scores WHERE score IS NOT NULL ORDER BY score DESC;

如果这里你写WHERE score != NULL，返回结果永远是空集，因为任何和NULL的比较结果都是UNKNOWN，会被WHERE过滤掉。这也是面试里高频出现的SQL空值陷阱，跟课程示例里address为空时的处理逻辑一致。

4.4 结果校验：怎么确认自己写对了

复现完SQL不代表结束，还要有一双能验证结果的眼睛。我的习惯是每条查询先问三个问题：返回行数是多少？有没有重复行？聚合数字粗略估算是否合理？比如上面取每个学生最新记录的查询，正确结果应该有三行，因为scores表里只有三个学生；如果返回六行，那一定是RN过滤条件写错了。

另一个校验方法是把窗口函数的结果和普通GROUP BY的结果交叉对比。比如用COUNT(DISTINCT student_id)确认学生总数，再用分组查询算每个学生的考试次数，两者互相印证。实践里我会直接用Navicat的导出功能把结果导成Excel，再拉透视表看一眼，既能验证SQL正确性，又锻炼了数据校验的思维。SQL写出来跑通不等于写对，数据量小的时候肉眼核对是最快的后悔药。

5. 跟学Mosh课程笔记的避坑与常见排查

5.1 连接不上MySQL：服务没起还是端口被占

现象：打开Navicat点连接，提示“Can't connect to MySQL server on localhost (10061)”，或者命令行执行mysql -u root -p直接报ERROR 2003。第一次装MySQL的人八成会卡在这一步。

原因：MySQL服务没有启动，或者端口3306被其他进程占用。Windows上安装时如果你没勾选“配置为Windows服务”，关闭安装窗口后MySQL就停了。另外有些人电脑上有旧版MySQL或者虚拟机软件占用3306，导致新装的MySQL起不来。

解决：先按Win+R输入services.msc打开服务管理器，找到MySQL80服务，右键启动，并把启动类型改成自动。如果服务启动后仍然连不上，用命令行检查端口占用：

netstat -ano | findstr :3306 tasklist | findstr 进程号

如果发现PID对应的进程不是mysqld.exe，说明3306被其他程序占用了。要么在my.ini里改端口，要么结束占用进程。还有一个冷门坑：MySQL 8默认的认证插件是caching_sha2_password，Navicat旧版本不支持，如果你用Navicat 15以下版本连8.0会报认证失败，升级客户端即可。

5.2 GROUP BY查询报错：ONLY_FULL_GROUP_BY模式的锅

现象：执行SELECT state, city, COUNT(*) FROM customers GROUP BY state时报错“Expression #2 of SELECT list is not in GROUP BY clause”，这条语句在课程视频的老版本MySQL里是能跑的。

原因：MySQL 5.7开始默认开启ONLY_FULL_GROUP_BY模式，要求SELECT后面出现的非聚合字段必须全部出现在GROUP BY里。上面的SQL里city既不在GROUP BY里，也没有被聚合函数包裹，数据库不知道这行的city该取哪个值，所以直接报错。课程里Mosh用MySQL老版本演示，很多语法在8.0下会翻车。

解决：把缺失的字段补进GROUP BY，或者用ANY_VALUE()包起来。业务语义上取哪个city并不重要时，用ANY_VALUE(city)最省事。我一般会优先改GROUP BY把字段补全，因为这能促使你思考分组粒度到底该怎么定。如果你确认不需要这个限制，可以执行SET GLOBAL sql_mode=(SELECT REPLACE(@@sql_mode,'ONLY_FULL_GROUP_BY',''))，但重启后会失效，而且关掉MySQL的安全机制不是好习惯。

5.3 查询结果中文乱码：字符集从连接到表的全链路

现象：INSERT中文后SELECT出来全是问号，或者WHERE city = '上海'查不到数据，但数据库里肉眼能看到中文。

原因：字符集在四个环节都要一致，缺一个就乱码。这四环是：客户端连接编码、数据库默认字符集、表的字符集、字段的字符集。最常见的是安装MySQL时默认用了latin1，或者建表时没指定utf8mb4。MySQL 8默认utf8mb4所以很少见，但如果你在MySQL 8里建表时显式写了DEFAULT CHARSET=latin1，还是会踩出来。

解决：检查并统一为utf8mb4。一条命令看清楚当前库和表的字符集，然后对已有的表做转换：

-- 查看数据库字符集 SELECT default_character_set_name FROM information_schema.SCHEMATA WHERE schema_name = 'sql_store'; -- 修改表字符集，convert to后面的utf8mb4同时转换所有文本列 ALTER TABLE customers CONVERT TO CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci;

Navicat连接属性里的编码也要同步设置成utf8mb4。这一套做完，中文才算是从存储到展示全链路通顺。注意ALTER TABLE ... CONVERT TO和ALTER TABLE ... DEFAULT CHARACTER SET的差别：前者会把现有列的数据重新编码转换，后者只改默认值不影响已存在的列，实操中要用前者才能真正修复乱码数据。

5.4 粘贴长SQL被截断：复制执行不如脚本执行

现象：在Navicat或命令行里粘贴一条很长的存储过程定义，执行后报语法错，或者感觉SQL后面一大截“消失了”。这是热词里“sql长度大于复制长度”的实际场景。

原因：Windows终端和部分GUI客户端对粘贴内容的长度有限制，尤其是一条CREATE PROCEDURE动辄几十行，粘贴时被截断成半截，自然语法报错。这个问题看着很玄学，其实是终端输入缓冲区的限制。

解决：不要粘贴长脚本，把SQL存成.sql文件，用source命令执行。Navicat里右键连接选择“运行SQL文件”，命令行里用前面第2章提过的重定向方式。文件方式执行没有长度问题，而且脚本可重复运行，比每次打开查询编辑器粘贴靠谱得多。

5.5 Navicat试用过期与激活码风险：免费的安全替代

现象：跟课跟到一半，Navicat提示试用期已结束，弹窗要求输入许可证。很多人第一反应是去搜索“navicat激活码”，下载注册机和补丁。

原因：Navicat Premium只有14天试用，三小时课程完全够用，但后续日常练习如果长期依赖它就很别扭。网上流传的激活码、绿色版、注册机，来源不明，经常捆绑挖矿木马或后门程序。作为技术从业者，数据库客户端能连到你的真实服务器，运行不明来历的破解工具风险太高，这个黑匣子不值得赌。

解决：如果只跟着课程学，试用版到期前足够跑完全部示例；如果以后要长期使用，两个选择：一是付费购买正版授权，二是用DBeaver Community——开源免费，同样支持MySQL、PostgreSQL、SQL Server，界面稍朴素但对学习完全够用。把连接字符串和查询习惯迁移过去半小时搞定。数据库是吃饭的工具，不要贪便宜装来路不明的破解包，这是我给你的血泪经验。

6. 课程之后的三步进阶：EXPLAIN慢SQL排查、窗口函数实战与索引验证

三小时课程给你的是语法广度，真正的实战能力要靠“查得慢时知道为什么慢”来建立。这里分享一个课程没讲但投产必备的验证技巧：用EXPLAIN分析一条慢SQL的执行计划。加一个关键字就能看到MySQL怎么走查询，这是从会写SQL到会优化SQL的关键一步。

我自己的进阶路径是这样：学完课程后，把scores表数据量插入十万行，再执行一条不加索引的查询，然后用EXPLAIN看它扫了多少行。比如WHERE student_name = '张三'这种条件，EXPLAIN结果里会显示type=ALL，意思是全表扫描，扫描行数等于整张表的数据量。这时候你在student_name上建一个索引再查一次，发现type=ref，扫描行数骤降。通过这个对照实验，索引的原理就从抽象概念变成了亲眼可见的差异。这正是慢SQL优化建议里最常见的一条：先看执行计划，再决定加不加索引，而不是凭感觉乱加。

第二个进阶方向是把窗口函数用于带业务语义的场景。课程只讲了语法，没讲怎么用。我建议你选一个自己的真实数据，比如订单表，分别算“每个用户本月消费排名”和“每个用户相比上一单的消费变化”。前者用DENSE_RANK，后者用LAG取上一行值做差值。这些查询在数据分析岗的面试里出现的频率极高，也是把窗口函数从看懂变成会用的最短路径。

最后给你一个检验课程吸收度的自测方法：不查笔记，在半小时内完成三件事——从一张订单表里查出最近七天每个城市的订单量并降序排列；用窗口函数给每个客户打上消费等级标签；写一条UPDATE把分数低于60分的记录统一改成60。三件事都能独立完成，这门课的入门目标就算真正达成了。我当年学完这门课又花了三个晚上做这类迁移练习才形成手感，期间踩过不少坑，但每一步都扎实。希望帮到你。

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