在数据库面试中，查询复杂的数据通常涉及到多个表的联接、条件过滤以及聚合函数的运用。根据提供的信息，我们可以分析以下关键知识点：
1. **表间关联**：在这个查询中，涉及到了两个表的联接操作，即`MST_METER`和`MST_SITECHK_ADJUST_DET`。它们通过字段`C_METER_ID`和`METER_ID`进行关联，这是典型的内连接（INNER JOIN）操作，用于获取两个表中匹配记录的信息。
2. **条件过滤**：`STATUS`字段在`MST_SITECHK_ADJUST_DET`表中代表电能表的评分状态，根据状态值（01, 02, 03, 04）可以筛选出不同状态的电能表。在实际查询时，可能需要使用`WHERE`子句来指定这些状态，例如`WHERE A.STATUS IN ('01', '02', '03', '04')`。
3. **单位编号的处理**：`ORG_NO`字段在`MST_METER`表中存储单位编号，通过取前5位进行区分不同的供电单位。在查询特定单位时，可以使用`LIKE`操作符配合通配符`%`，例如`WHERE A.ORG_NO LIKE '12401%'`将筛选出以'12401'开头的所有单位。
4. **时间范围**：查询条件中提到了策略汇总时间`STATUS_OUTPUT_YM`，例如201701代表2017年1月。在实际SQL语句中，可能需要使用`BETWEEN`或`>=`和`<=`操作符来指定时间范围，例如`WHERE B.STATUS_OUTPUT_YM BETWEEN '201701' AND '201701'`，确保只选择2017年1月的数据。
5. **聚合函数与分组**：为了计算每个单位的评分情况，我们需要使用`GROUP BY`语句按单位编号进行分组，并结合聚合函数来统计各种状态的数量。例如，可以使用`COUNT(CASE WHEN A.STATUS = '01' THEN 1 END)`来计算状态为稳定的电能表数量，其他状态类似。
6. **总计与合计**：最后的查询结果需要显示每个单位的总计，这可以通过在`GROUP BY`后添加`SUM()`函数来实现，将所有状态的计数相加得到。
7. **查询结构**：完整的SQL查询可能如下所示：
```sql
SELECT
A.ORG_NO AS 编号,
SUBSTRING(A.ORG_NO, 1, 5) AS 单位名称,
SUM(CASE WHEN B.STATUS = '01' THEN 1 ELSE 0 END) AS 稳定,
SUM(CASE WHEN B.STATUS = '02' THEN 1 ELSE 0 END) AS 正常,
SUM(CASE WHEN B.STATUS = '03' THEN 1 ELSE 0 END) AS 预警,
SUM(CASE WHEN B.STATUS = '04' THEN 1 ELSE 0 END) AS 轻负荷,
COUNT(*) AS 合计
FROM
MST_METER A
JOIN
MST_SITECHK_ADJUST_DET B ON A.C_METER_ID = B.METER_ID
WHERE
A.ORG_NO LIKE '12401%'
AND B.STATUS_OUTPUT_YM BETWEEN '201701' AND '201701'
GROUP BY
A.ORG_NO
ORDER BY
A.ORG_NO;
```
注意，上述SQL语句是基于给定条件的示例，实际的查询可能需要根据具体数据库表结构和字段名称进行调整。此外，对于其他未提供的供电单位，可能需要通过循环或者动态SQL来实现，但这超出了单个SQL语句的范畴。在面试中，理解并解释这种复杂查询的过程和逻辑是非常重要的。
