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标题: 【LeetCode】学习计划——SQL入门 [打印本页]
作者: 惊雷无声    时间: 2023-1-12 19:24
标题: 【LeetCode】学习计划——SQL入门
Day1 选择

595. 大的国家

World表：
  1. +-------------+---------+
  2. | Column Name | Type    |
  3. +-------------+---------+
  4. | name        | varchar |
  5. | continent   | varchar |
  6. | area        | int     |
  7. | population  | int     |
  8. | gdp         | int     |
  9. +-------------+---------+
  10. name 是这张表的主键。
  11. 这张表的每一行提供：国家名称、所属大陆、面积、人口和 GDP 值
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选择出：
方法一

两个条件一起查询：
  1. select name, population, area
  2. from World
  3. where area >= 3000000 or population >= 25000000;
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方法二

使用union连接两个查询条件：
  1. select name, population, area
  2. from world
  3. where area >= 3000000
  4. union
  5. select name, population, area
  6. from world
  7. where population >= 25000000;
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Union：对两个结果集进行并集操作，不包括重复行，同时进行默认规则的排序； 即：去重+排序
Union All：对两个结果集进行并集操作，包括重复行，不进行排序； 即：不去重+不排序
1757. 可回收且低脂的产品

Products表：
  1. +-------------+---------+
  2. | Column Name | Type    |
  3. +-------------+---------+
  4. | product_id  | int     |
  5. | low_fats    | enum    |
  6. | recyclable  | enum    |
  7. +-------------+---------+
  8. product_id 是这个表的主键。
  9. low_fats 是枚举类型，取值为以下两种 ('Y', 'N')，其中 'Y' 表示该产品是低脂产品，'N' 表示不是低脂产品。
  10. recyclable 是枚举类型，取值为以下两种 ('Y', 'N')，其中 'Y' 表示该产品可回收，而 'N' 表示不可回收。
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  1. select product_id
  2. from products
  3. where low_fats = 'Y' and recyclable = 'Y';
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584. 寻找用户推荐人
  1. +------+------+-----------+
  2. | id   | name | referee_id|
  3. +------+------+-----------+
  4. |    1 | Will |      NULL |
  5. |    2 | Jane |      NULL |
  6. |    3 | Alex |         2 |
  7. |    4 | Bill |      NULL |
  8. |    5 | Zack |         1 |
  9. |    6 | Mark |         2 |
  10. +------+------+-----------+
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MySQL有三个逻辑值：TRUE, FALSE, NULL
所以这个题如果直接选择 referee_id != 2，则会导致 referee_id = NULL的数据没有被选择出来，所以要加上 referee_id is null
  1. select name
  2. from customer
  3. where referee_id != 2 or referee_id is null;
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还有一种方法是先选出来编号为2的元素然后取反：
运算符相当于封装了= 和 is ，既可以判断 非NULL值，也可以用来判断NULL值。只能在MySQL中使用
  1. select name
  2. from customer
  3. where not referee_id <=> 2;
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或者使用 not in：
  1. select name
  2. from customer
  3. where id not in (select id from customer where referee_id = 2);
  4. # id是主键，所以选择referee_id等于2的id然后取反
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183. 从不订购的客户

Customers 表：
  1. +----+-------+
  2. | Id | Name  |
  3. +----+-------+
  4. | 1  | Joe   |
  5. | 2  | Henry |
  6. | 3  | Sam   |
  7. | 4  | Max   |
  8. +----+-------+
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Orders 表：
  1. +----+------------+
  2. | Id | CustomerId |
  3. +----+------------+
  4. | 1  | 3          |
  5. | 2  | 1          |
  6. +----+------------+
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注意要对name重命名为Customers
  1. select customers.name as 'Customers'
  2. from customers
  3. where customers.id not in(select CustomerId from orders);
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使用左连接
  1. select Customers.name as 'Customers'
  2. from Customers
  3. left join orders
  4. on Customers.id = orders.CustomerId
  5. where orders.CustomerId is null;
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Day2 排序&修改

1873. 计算特殊奖金

Employees表：
  1. +-------------+---------+
  2. | 列名        | 类型     |
  3. +-------------+---------+
  4. | employee_id | int     |
  5. | name        | varchar |
  6. | salary      | int     |
  7. +-------------+---------+
  8. employee_id 是这个表的主键。
  9. 此表的每一行给出了雇员id ，名字和薪水。
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使用CASE

case配合when，then
when后面是条件，then后面是返回的结果
  1. select employee_id,
  2. (
  3.     case
  4.         when mod(employee_id, 2) != 0 and left(name, 1) != 'M' then salary
  5.         else 0
  6.     end
  7. ) as bonus
  8. from Employees
  9. order by employee_id;
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使用IF

IF有三个参数，第一个是判断条件，第二个是条件成立的返回值，第三个是条件不成立的返回值
  1. select employee_id,
  2. if(mod(employee_id, 2) != 0 and left(name, 1) != 'M', salary, 0) as bonus
  3. from Employees
  4. order by employee_id;
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使用LIKE

使用LIKE进行匹配：
  1. '%a'        //以a结尾的数据
  2. 'a%'        //以a开头的数据
  3. '%a%'        //含有a的数据
  4. '_a_'        //三位且中间字母是a的
  5. '_a'        //两位且结尾字母是a的
  6. 'a_'        //两位且开头字母是a的
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  1. select employee_id,
  2. if(mod(employee_id, 2) = 0 or name like 'M%', 0, salary) as bonus
  3. from Employees
  4. order by employee_id;
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627. 变更性别

要求只使用单个 update 语句 ，且不产生中间临时表。
Salary 表：
  1. +-------------+----------+
  2. | Column Name | Type     |
  3. +-------------+----------+
  4. | id          | int      |
  5. | name        | varchar  |
  6. | sex         | ENUM     |
  7. | salary      | int      |
  8. +-------------+----------+
  9. id 是这个表的主键。
  10. sex 这一列的值是 ENUM 类型，只能从 ('m', 'f') 中取。
  11. 本表包含公司雇员的信息。
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使用IF
  1. update Salary
  2. set sex = if(sex = 'f', 'm', 'f');
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使用CASE
  1. update Salary
  2. set sex =
  3. case
  4.     when sex = 'f' then 'm'
  5.     else 'f'
  6. end;
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196. 删除重复的电子邮箱

题目要求不使用SELECT语句
Person表：
  1. +-------------+---------+
  2. | Column Name | Type    |
  3. +-------------+---------+
  4. | id          | int     |
  5. | email       | varchar |
  6. +-------------+---------+
  7. id是该表的主键列。
  8. 该表的每一行包含一封电子邮件。电子邮件将不包含大写字母。
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题解链接
delete p1表示从p1表中删除满足where条件的记录
  1. # Please write a DELETE statement and DO NOT write a SELECT statement.
  2. # Write your MySQL query statement below
  3. delete p1
  4. from Person p1, Person p2
  5. where p1.email = p2.email and p1.id > p2.id;
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使用SELECT和GROUP BY：
  1. delete from Person
  2. where id not in(
  3.     select * from(select min(id) from Person group by email) t
  4. );
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Day3 字符串处理函数/正则

1667. 修复表中的名字

Users表：
  1. +----------------+---------+
  2. | Column Name    | Type    |
  3. +----------------+---------+
  4. | user_id        | int     |
  5. | name           | varchar |
  6. +----------------+---------+
  7. user_id 是该表的主键。
  8. 该表包含用户的 ID 和名字。名字仅由小写和大写字符组成。
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CONCAT函数用来拼接两个字符串，使用 UPPER和 LOWER来对name进行变换，然后拼接起来
  1. select user_id, concat(upper(left(name, 1)), lower(substring(name, 2))) as name
  2. from Users
  3. order by user_id;
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1484. 按日期分组销售产品

Activities表：
  1. +-------------+---------+
  2. | 列名         | 类型    |
  3. +-------------+---------+
  4. | sell_date   | date    |
  5. | product     | varchar |
  6. +-------------+---------+
  7. 此表没有主键，它可能包含重复项。
  8. 此表的每一行都包含产品名称和在市场上销售的日期。
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用 group by sell_date将产品按日期统计起来，然后使用 count进行计数，使用 group_concat将产品名拼接起来
  1. select sell_date,
  2. count(distinct(product)) as num_sold,
  3. group_concat(distinct product order by product asc separator ',') as products
  4. from Activities
  5. group by sell_date;
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1527. 患某种疾病的患者

患者信息表： Patients
  1. +--------------+---------+
  2. | Column Name  | Type    |
  3. +--------------+---------+
  4. | patient_id   | int     |
  5. | patient_name | varchar |
  6. | conditions   | varchar |
  7. +--------------+---------+
  8. patient_id （患者 ID）是该表的主键。
  9. 'conditions' （疾病）包含 0 个或以上的疾病代码，以空格分隔。
  10. 这个表包含医院中患者的信息。
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用like匹配，注意两种情况：
  1. select patient_id, patient_name, conditions
  2. from Patients
  3. where conditions like 'DIAB1%' or conditions like '% DIAB1%';
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Day4 组合查询 & 指定选取

1965. 丢失信息的雇员

表: Employees
  1. +-------------+---------+
  2. | Column Name | Type    |
  3. +-------------+---------+
  4. | employee_id | int     |
  5. | name        | varchar |
  6. +-------------+---------+
  7. employee_id 是这个表的主键。
  8. 每一行表示雇员的id 和他的姓名。
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表: Salaries
  1. +-------------+---------+
  2. | Column Name | Type    |
  3. +-------------+---------+
  4. | employee_id | int     |
  5. | salary      | int     |
  6. +-------------+---------+
  7. employee_id is 这个表的主键。
  8. 每一行表示雇员的id 和他的薪水。
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使用 union all来连接两个查询结果，通过 group by进行将employee_id进行聚合，使用 having count()选择仅出现一次的id
UNION和 UNION ALL的区别：前者会在连接后进行去重操作；后者不会去重，把查询出来的所有结果一起返回
  1. select employee_id
  2. from(
  3.     select employee_id from Employees
  4.     union all
  5.     select employee_id from Salaries
  6. ) as t
  7. group by employee_id
  8. having count(*) = 1
  9. order by employee_id asc;
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1795. 每个产品在不同商店的价格

表：Products
  1. +-------------+---------+
  2. | Column Name | Type    |
  3. +-------------+---------+
  4. | product_id  | int     |
  5. | store1      | int     |
  6. | store2      | int     |
  7. | store3      | int     |
  8. +-------------+---------+
  9. 这张表的主键是product_id（产品Id）。
  10. 每行存储了这一产品在不同商店store1, store2, store3的价格。
  11. 如果这一产品在商店里没有出售，则值将为null。
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将查询出来的 store{1,2,3}都重命名为 store，然后使用 union将三个查询连接起来
  1. select product_id, 'store1' as store, store1 price from Products where store1 is not null
  2. union
  3. select product_id, 'store2' as store, store2 price from Products where store2 is not null
  4. union
  5. select product_id, 'store3' as store, store3 price from Products where store3 is not null;
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608. 树节点

给定一个表 tree，id 是树节点的编号， p_id 是它父节点的 id 。
  1. +----+------+
  2. | id | p_id |
  3. +----+------+
  4. | 1  | null |
  5. | 2  | 1    |
  6. | 3  | 1    |
  7. | 4  | 2    |
  8. | 5  | 2    |
  9. +----+------+
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使用CASE

如果 p_id为null，则节点为根节点
如果 id在 p_id里出现过，则为内部节点
没出现过的为叶子
  1. select t.id, (
  2.     case
  3.     when t.p_id is null then 'Root'
  4.     when (
  5.         select count(*)
  6.         from tree t1 where t1.p_id = t.id
  7.     ) > 0 then 'Inner'
  8.     else 'Leaf'
  9.     end
  10. ) as type
  11. from tree as t;
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使用LEFT JOIN

将 id与 p_id进行左连接
如果 t1.p_id是空，则该节点是根节点
如果 t2.p_id是空，则说明 id没有在 p_id中出现过，即该节点是叶子
否则，是内部节点
  1. select distinct t1.id, (
  2.     if(isnull(t1.p_id), 'Root', if(isnull(t2.p_id), 'Leaf', 'Inner'))
  3. ) as type
  4. from tree t1
  5. left join
  6. tree t2 on t1.id = t2.p_id;
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176. 第二高的薪水

Employee 表：
  1. +-------------+------+
  2. | Column Name | Type |
  3. +-------------+------+
  4. | id          | int  |
  5. | salary      | int  |
  6. +-------------+------+
  7. id 是这个表的主键。
  8. 表的每一行包含员工的工资信息。
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方法二和方法三注意使用 DISTINCT去重，因为最高的薪水可能不止一个
方法一

从去除掉最大薪水的剩余表中查询最大薪水
  1. select max(salary) as SecondHighestSalary
  2. from Employee
  3. where salary not in (select max(salary) from Employee);
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方法二

使用 limit 和 offset
offset表示要跳过的数据的数量
如果查询到的数据为空，用 ifnull将空数据变为null
  1. select ifnull
  2. (
  3.     (
  4.         select distinct salary
  5.         from Employee
  6.         order by salary desc
  7.         limit 1 offset 1
  8.     ), null
  9. ) as SecondHighestSalary;
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方法三

使用临时表解决没有第二高工资的情况，对临时表进行选择，如果临时表是空表的话会返回null
  1. select(
  2.     select distinct salary
  3.     from Employee
  4.     order by salary desc
  5.     limit 1 offset 1
  6. ) as SecondHighestSalary;
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Day5 合并

LEFT JOIN从左表（table1）返回所有的行，即使右表（table2）中没有匹配。如果右表中没有匹配，则结果为 NULL。
语法示例：
  1. SELECT column_name(s)
  2. FROM table1
  3. LEFT JOIN table2
  4. ON table1.column_name=table2.column_name;
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175. 组合两个表

表: Person
  1. +-------------+---------+
  2. | 列名         | 类型     |
  3. +-------------+---------+
  4. | PersonId    | int     |
  5. | FirstName   | varchar |
  6. | LastName    | varchar |
  7. +-------------+---------+
  8. personId 是该表的主键列。
  9. 该表包含一些人的 ID 和他们的姓和名的信息。
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表: Address
  1. +-------------+---------+
  2. | 列名         | 类型    |
  3. +-------------+---------+
  4. | AddressId   | int     |
  5. | PersonId    | int     |
  6. | City        | varchar |
  7. | State       | varchar |
  8. +-------------+---------+
  9. addressId 是该表的主键列。
  10. 该表的每一行都包含一个 ID = PersonId 的人的城市和州的信息。
复制代码
直接使用左连接即可
  1. select firstName, lastName, city, state
  2. from Person
  3. left join Address
  4. on Person.personId = Address.personId;
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1581. 进店却未进行过交易的顾客

表：Visits
  1. +-------------+---------+
  2. | Column Name | Type    |
  3. +-------------+---------+
  4. | visit_id    | int     |
  5. | customer_id | int     |
  6. +-------------+---------+
  7. visit_id 是该表的主键。
  8. 该表包含有关光临过购物中心的顾客的信息。
复制代码
表：Transactions
  1. +----------------+---------+
  2. | Column Name    | Type    |
  3. +----------------+---------+
  4. | transaction_id | int     |
  5. | visit_id       | int     |
  6. | amount         | int     |
  7. +----------------+---------+
  8. transaction_id 是此表的主键。
  9. 此表包含 visit_id 期间进行的交易的信息。
复制代码
使用左连接将 Visits表和 Transactions表连接，然后查询连接后的表里有多少个null
  1. select customer_id, count(*) count_no_trans
  2. from Visits v
  3. left join
  4. Transactions t on v.visit_id = t.visit_id
  5. where amount is null
  6. group by customer_id;
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1148. 文章浏览 I

Views 表：
  1. +---------------+---------+
  2. | Column Name   | Type    |
  3. +---------------+---------+
  4. | article_id    | int     |
  5. | author_id     | int     |
  6. | viewer_id     | int     |
  7. | view_date     | date    |
  8. +---------------+---------+
  9. 此表无主键，因此可能会存在重复行。
  10. 此表的每一行都表示某人在某天浏览了某位作者的某篇文章。
  11. 请注意，同一人的 author_id 和 viewer_id 是相同的。
复制代码
使用 DISTINCT或 GROUP BY均可
  1. select distinct author_id as id
  2. from Views
  3. where author_id = viewer_id
  4. # group by id
  5. order by id asc;
复制代码
Day6 合并

197. 上升的温度

表： Weather
  1. +---------------+---------+
  2. | Column Name   | Type    |
  3. +---------------+---------+
  4. | id            | int     |
  5. | recordDate    | date    |
  6. | temperature   | int     |
  7. +---------------+---------+
  8. id 是这个表的主键
  9. 该表包含特定日期的温度信息
复制代码
使用 DATEDIFF函数来判断两个日期的差值
可以使用 INNER JOIN连接，也可以直接select两个表：
  1. select today.id
  2. from
  3. Weather today,
  4. Weather yesterday
  5. # 或者：
  6. # Weather today
  7. # inner join Weather yesterday
  8. where datediff(today.recordDate, yesterday.recordDate) = 1 and today.Temperature > yesterday.Temperature;
复制代码
607. 销售员

表: SalesPerson
  1. +-----------------+---------+
  2. | Column Name     | Type    |
  3. +-----------------+---------+
  4. | sales_id        | int     |
  5. | name            | varchar |
  6. | salary          | int     |
  7. | commission_rate | int     |
  8. | hire_date       | date    |
  9. +-----------------+---------+
  10. sales_id 是该表的主键列。
  11. 该表的每一行都显示了销售人员的姓名和 ID ，以及他们的工资、佣金率和雇佣日期。
复制代码
使用 WHERE一直嵌套
  1. select S.name as name
  2. from SalesPerson S
  3. where S.sales_id not in
  4. (
  5.     select O.sales_id
  6.     from Orders O
  7.     where O.com_id in
  8.     (
  9.         select C.com_id
  10.         from Company C
  11.         where C.name = 'RED'
  12.     )
  13. );
复制代码
1141. 查询近30天活跃用户数

活动记录表：Activity
  1. +---------------+---------+
  2. | Column Name   | Type    |
  3. +---------------+---------+
  4. | user_id       | int     |
  5. | session_id    | int     |
  6. | activity_date | date    |
  7. | activity_type | enum    |
  8. +---------------+---------+
  9. 该表是用户在社交网站的活动记录。
  10. 该表没有主键，可能包含重复数据。
  11. activity_type 字段为以下四种值 ('open_session', 'end_session', 'scroll_down', 'send_message')。
  12. 每个 session_id 只属于一个用户。
复制代码
注意是 distinct user_id，因为 一个用户可能会对应多个 session_id，datediff的时候要注意不小于0
  1. select activity_date as day, count(distinct user_id) as active_users
  2. from Activity
  3. where datediff('2019-07-27', activity_date) < 30 and datediff('2019-07-27', activity_date) >= 0
  4. group by activity_date;
复制代码
Day7 统计去重

1141. 查询近30天活跃用户数

活动记录表：Activity
  1. +---------------+---------+
  2. | Column Name   | Type    |
  3. +---------------+---------+
  4. | user_id       | int     |
  5. | session_id    | int     |
  6. | activity_date | date    |
  7. | activity_type | enum    |
  8. +---------------+---------+
  9. 该表是用户在社交网站的活动记录。
  10. 该表没有主键，可能包含重复数据。
  11. activity_type 字段为以下四种值 ('open_session', 'end_session', 'scroll_down', 'send_message')。
  12. 每个 session_id 只属于一个用户。
复制代码
注意是 distinct user_id，因为 一个用户可能会对应多个 session_id，datediff的时候要注意不小于0
  1. select activity_date as day, count(distinct user_id) as active_users
  2. from Activity
  3. where datediff('2019-07-27', activity_date) < 30 and datediff('2019-07-27', activity_date) >= 0
  4. group by activity_date;
复制代码
1693. 每天的领导和合伙人

表：DailySales
  1. +-------------+---------+
  2. | Column Name | Type    |
  3. +-------------+---------+
  4. | date_id     | date    |
  5. | make_name   | varchar |
  6. | lead_id     | int     |
  7. | partner_id  | int     |
  8. +-------------+---------+
  9. 该表没有主键。
  10. 该表包含日期、产品的名称，以及售给的领导和合伙人的编号。
  11. 名称只包含小写英文字母。
复制代码
  1. select date_id, make_name, count(distinct lead_id) as unique_leads, count(distinct partner_id) as unique_partners
  2. from DailySales
  3. group by date_id, make_name;
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1729. 求关注者的数量

表： Followers
  1. +-------------+------+
  2. | Column Name | Type |
  3. +-------------+------+
  4. | user_id     | int  |
  5. | follower_id | int  |
  6. +-------------+------+
  7. (user_id, follower_id) 是这个表的主键。
  8. 该表包含一个关注关系中关注者和用户的编号，其中关注者关注用户。
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  1. select user_id, count(follower_id) as followers_count
  2. from Followers
  3. group by user_id
  4. order by user_id asc;
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Day8 计算函数

586. 订单最多的客户

表: Orders
  1. +-----------------+----------+
  2. | Column Name     | Type     |
  3. +-----------------+----------+
  4. | order_number    | int      |
  5. | customer_number | int      |
  6. +-----------------+----------+
  7. Order_number是该表的主键。
  8. 此表包含关于订单ID和客户ID的信息。
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降序排序后用 limit 1选择出来第一个值，就是订单最多的用户
  1. select customer_number
  2. from Orders
  3. group by customer_number
  4. order by count(*) desc
  5. limit 1;
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511. 游戏玩法分析 I

活动表 Activity：
  1. +--------------+---------+
  2. | Column Name  | Type    |
  3. +--------------+---------+
  4. | player_id    | int     |
  5. | device_id    | int     |
  6. | event_date   | date    |
  7. | games_played | int     |
  8. +--------------+---------+
  9. 表的主键是 (player_id, event_date)。
  10. 这张表展示了一些游戏玩家在游戏平台上的行为活动。
  11. 每行数据记录了一名玩家在退出平台之前，当天使用同一台设备登录平台后打开的游戏的数目（可能是 0 个）。
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对 player_id进行分组，然后选择出每个id的最小的 event_date
使用排序后时间会比不用排序直接去最小值快将近100ms，chatgpt给出的解释是：
MySQL 中先排序再取最小值可能会变快的原因是，在数据表中有索引的情况下，如果在排序之前就取最小值，MySQL 的引擎会扫描整个表并在内存中对所有行进行排序，而如果先排序再取最小值，MySQL 的引擎只需要扫描索引并返回第一个索引值即可。
这个表现差异更明显的是在排序字段上有索引的情况下.
在这种情况下，MySQL 的引擎可以使用索引进行排序，而无需在内存中对所有行进行排序。因此查询速度会显著加快.
  1. select player_id, min(event_date) as first_login
  2. from Activity
  3. group by player_id
  4. order by event_date asc;
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1890. 2020年最后一次登录

表: Logins
  1. +----------------+----------+
  2. | 列名           | 类型      |
  3. +----------------+----------+
  4. | user_id        | int      |
  5. | time_stamp     | datetime |
  6. +----------------+----------+
  7. (user_id, time_stamp) 是这个表的主键。
  8. 每一行包含的信息是user_id 这个用户的登录时间。
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对 user_id进行分组，选出在2020年的最大登录时间
  1. select user_id, max(time_stamp) as last_stamp
  2. from Logins
  3. where time_stamp between '2020-01-01 0:0:0' and '2020-12-31 23:59:59'
  4. group by user_id;
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1741. 查找每个员工花费的总时间

表: Employees
  1. +-------------+------+
  2. | Column Name | Type |
  3. +-------------+------+
  4. | emp_id      | int  |
  5. | event_day   | date |
  6. | in_time     | int  |
  7. | out_time    | int  |
  8. +-------------+------+
  9. (emp_id, event_day, in_time) 是这个表的主键。
  10. 该表显示了员工在办公室的出入情况。
  11. event_day 是此事件发生的日期，in_time 是员工进入办公室的时间，而 out_time 是他们离开办公室的时间。
  12. in_time 和 out_time 的取值在1到1440之间。
  13. 题目保证同一天没有两个事件在时间上是相交的，并且保证 in_time 小于 out_time。
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  1. select event_day as day, emp_id, sum(out_time - in_time) as total_time
  2. from Employees
  3. group by emp_id, event_day;
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Day9 控制流

1393. 股票的资本损益

Stocks 表：
  1. +---------------+---------+
  2. | Column Name   | Type    |
  3. +---------------+---------+
  4. | stock_name    | varchar |
  5. | operation     | enum    |
  6. | operation_day | int     |
  7. | price         | int     |
  8. +---------------+---------+
  9. (stock_name, day) 是这张表的主键
  10. operation 列使用的是一种枚举类型，包括：('Sell','Buy')
  11. 此表的每一行代表了名为 stock_name 的某支股票在 operation_day 这一天的操作价格。
  12. 保证股票的每次'Sell'操作前，都有相应的'Buy'操作。
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用 if判断一下，用 case也可以
  1. select stock_name, sum(
  2.     if(operation = 'Buy', -1 * price, price)
  3. ) as capital_gain_loss
  4. from Stocks
  5. group by stock_name;
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1407. 排名靠前的旅行者

表：Users
  1. +---------------+---------+
  2. | Column Name   | Type    |
  3. +---------------+---------+
  4. | id            | int     |
  5. | name          | varchar |
  6. +---------------+---------+
  7. id 是该表单主键。
  8. name 是用户名字。
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用 ifnull来将null变为0，order by可以排序多个字段
  1. select name, ifnull(sum(distance), 0) as travelled_distance
  2. from Users
  3. left join
  4. Rides on Users.id = Rides.user_id
  5. group by user_id
  6. order by travelled_distance desc, name asc;
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1158. 市场分析 I

Table: Users
  1. +----------------+---------+
  2. | Column Name    | Type    |
  3. +----------------+---------+
  4. | user_id        | int     |
  5. | join_date      | date    |
  6. | favorite_brand | varchar |
  7. +----------------+---------+
  8. 此表主键是 user_id。
  9. 表中描述了购物网站的用户信息，用户可以在此网站上进行商品买卖。
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Table: Orders
  1. +---------------+---------+
  2. | Column Name   | Type    |
  3. +---------------+---------+
  4. | order_id      | int     |
  5. | order_date    | date    |
  6. | item_id       | int     |
  7. | buyer_id      | int     |
  8. | seller_id     | int     |
  9. +---------------+---------+
  10. 此表主键是 order_id。
  11. 外键是 item_id 和（buyer_id，seller_id）。
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Table: Items
  1. +---------------+---------+
  2. | Column Name   | Type    |
  3. +---------------+---------+
  4. | item_id       | int     |
  5. | item_brand    | varchar |
  6. +---------------+---------+
  7. 此表主键是 item_id。
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Items表是没有用的。
首先从 Orders表中选出在2019年买过商品的 buyer_id，然后用 group by分组，统计出来每个人买的次数，然后和 Users表进行连接
  1. select user_id as buyer_id, join_date, ifnull(orders_in_2019, 0) as orders_in_2019
  2. from Users as U
  3. left join(
  4.     select buyer_id, count(*) as orders_in_2019
  5.     from Orders as O
  6.     where O.order_date between '2019-01-01' and '2019-12-31'
  7.     group by buyer_id
  8. ) as t
  9. on t.buyer_id = U.user_id;
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Day10 过滤

182. 查找重复的电子邮箱

编写一个 SQL 查询，查找 Person 表中所有重复的电子邮箱。
示例：
  1. +----+---------+
  2. | Id | Email   |
  3. +----+---------+
  4. | 1  | a@b.com |
  5. | 2  | c@d.com |
  6. | 3  | a@b.com |
  7. +----+---------+
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使用GROUP BY
  1. select Email
  2. from(
  3.     select Email, count(*) as cnt
  4.     from Person
  5.     group by Email
  6. ) as t
  7. where t.cnt > 1;
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使用GROUP BY和HAVING
  1. select Email
  2. from Person
  3. group by Email
  4. having count(*) > 1;
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1050. 合作过至少三次的演员和导演

ActorDirector 表：
  1. +-------------+---------+
  2. | Column Name | Type    |
  3. +-------------+---------+
  4. | actor_id    | int     |
  5. | director_id | int     |
  6. | timestamp   | int     |
  7. +-------------+---------+
  8. timestamp 是这张表的主键.
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使用GROUP BY和HAVING
  1. select actor_id, director_id
  2. from ActorDirector
  3. group by actor_id, director_id
  4. having count(*) >= 3;
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1587. 银行账户概要 II

表: Users
  1. +--------------+---------+
  2. | Column Name  | Type    |
  3. +--------------+---------+
  4. | account      | int     |
  5. | name         | varchar |
  6. +--------------+---------+
  7. account 是该表的主键.
  8. 表中的每一行包含银行里中每一个用户的账号.
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表: Transactions
  1. +---------------+---------+
  2. | Column Name   | Type    |
  3. +---------------+---------+
  4. | trans_id      | int     |
  5. | account       | int     |
  6. | amount        | int     |
  7. | transacted_on | date    |
  8. +---------------+---------+
  9. trans_id 是该表主键.
  10. 该表的每一行包含了所有账户的交易改变情况.
  11. 如果用户收到了钱, 那么金额是正的; 如果用户转了钱, 那么金额是负的.
  12. 所有账户的起始余额为 0.
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使用左连接将两个表连接起来，然后对 account进行分组，计算账户余额，最后用 having选出余额大于一万的账户
  1. select name,sum(amount) as balance
  2. from Users as U
  3. left join
  4. Transactions as T
  5. on U.account = T.account
  6. group by T.account
  7. having balance > 10000;
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1084. 销售分析III

Table: Product
  1. +--------------+---------+
  2. | Column Name  | Type    |
  3. +--------------+---------+
  4. | product_id   | int     |
  5. | product_name | varchar |
  6. | unit_price   | int     |
  7. +--------------+---------+
  8. Product_id是该表的主键。
  9. 该表的每一行显示每个产品的名称和价格。
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Table: Sales
  1. +-------------+---------+
  2. | Column Name | Type    |
  3. +-------------+---------+
  4. | seller_id   | int     |
  5. | product_id  | int     |
  6. | buyer_id    | int     |
  7. | sale_date   | date    |
  8. | quantity    | int     |
  9. | price       | int     |
  10. +------ ------+---------+
  11. 这个表没有主键，它可以有重复的行。
  12. product_id 是 Product 表的外键。
  13. 该表的每一行包含关于一个销售的一些信息。
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注意是产品的所有销售时间都在第一个季度，所以要判断销售时间的最大值和最小值均在第一季度
  1. select P.product_id, P.product_name
  2. from Product as P
  3. left join
  4. Sales as S on S.product_id = P.product_id
  5. group by S.product_id
  6. having (min(S.sale_date) between '2019-01-01' and '2019-03-31') and  (max(S.sale_date) between '2019-01-01' and '2019-03-31')
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