【LeetCode】學習計劃——SQL入門

来源:https://www.cnblogs.com/Friends-A/archive/2023/01/12/17046597.html
-Advertisement-
Play Games

Day1 選擇 595. 大的國家 World表: + + + | Column Name | Type | + + + | name | varchar | | continent | varchar | | area | int | | population | int | | gdp | in ...


Day1 選擇

595. 大的國家

World表:

+-------------+---------+
| Column Name | Type    |
+-------------+---------+
| name        | varchar |
| continent   | varchar |
| area        | int     |
| population  | int     |
| gdp         | int     |
+-------------+---------+
name 是這張表的主鍵。
這張表的每一行提供:國家名稱、所屬大陸、面積、人口和 GDP 值

選擇出:

  1. 面積至少為 300 萬平方公裡(即,\(3000000\ km^2\)),或者
  2. 人口至少為 2500 萬(即 \(25000000\)

方法一

兩個條件一起查詢:

select name, population, area 
from World 
where area >= 3000000 or population >= 25000000;

方法二

使用union連接兩個查詢條件:

select name, population, area
from world
where area >= 3000000
union
select name, population, area
from world
where population >= 25000000;

Union:對兩個結果集進行並集操作,不包括重覆行,同時進行預設規則的排序; 即:去重+排序

Union All:對兩個結果集進行並集操作,包括重覆行,不進行排序; 即:不去重+不排序

1757. 可回收且低脂的產品

Products表:

+-------------+---------+
| Column Name | Type    |
+-------------+---------+
| product_id  | int     |
| low_fats    | enum    |
| recyclable  | enum    |
+-------------+---------+
product_id 是這個表的主鍵。
low_fats 是枚舉類型,取值為以下兩種 ('Y', 'N'),其中 'Y' 表示該產品是低脂產品,'N' 表示不是低脂產品。
recyclable 是枚舉類型,取值為以下兩種 ('Y', 'N'),其中 'Y' 表示該產品可回收,而 'N' 表示不可回收。
select product_id
from products
where low_fats = 'Y' and recyclable = 'Y';

584. 尋找用戶推薦人

+------+------+-----------+
| id   | name | referee_id|
+------+------+-----------+
|    1 | Will |      NULL |
|    2 | Jane |      NULL |
|    3 | Alex |         2 |
|    4 | Bill |      NULL |
|    5 | Zack |         1 |
|    6 | Mark |         2 |
+------+------+-----------+

MySQL有三個邏輯值:TRUE, FALSE, NULL

所以這個題如果直接選擇 referee_id != 2,則會導致 referee_id = NULL的數據沒有被選擇出來,所以要加上 referee_id is null

select name
from customer
where referee_id != 2 or referee_id is null;

還有一種方法是先選出來編號為2的元素然後取反:

<=>運算符相當於封裝了= 和 is ,既可以判斷 非NULL值,也可以用來判斷NULL值。只能在MySQL中使用

select name
from customer
where not referee_id <=> 2;

或者使用 not in

select name
from customer
where id not in (select id from customer where referee_id = 2);
# id是主鍵,所以選擇referee_id等於2的id然後取反

183. 從不訂購的客戶

Customers 表:

+----+-------+
| Id | Name  |
+----+-------+
| 1  | Joe   |
| 2  | Henry |
| 3  | Sam   |
| 4  | Max   |
+----+-------+

Orders 表:

+----+------------+
| Id | CustomerId |
+----+------------+
| 1  | 3          |
| 2  | 1          |
+----+------------+

註意要對name重命名為Customers

select customers.name as 'Customers'
from customers
where customers.id not in(select CustomerId from orders);

使用左連接

select Customers.name as 'Customers'
from Customers
left join orders
on Customers.id = orders.CustomerId
where orders.CustomerId is null;

Day2 排序&修改

1873. 計算特殊獎金

Employees表:

+-------------+---------+
| 列名        | 類型     |
+-------------+---------+
| employee_id | int     |
| name        | varchar |
| salary      | int     |
+-------------+---------+
employee_id 是這個表的主鍵。
此表的每一行給出了雇員id ,名字和薪水。

使用CASE

case配合when,then

when後面是條件,then後面是返回的結果

select employee_id,
(
    case 
        when mod(employee_id, 2) != 0 and left(name, 1) != 'M' then salary
        else 0
    end
) as bonus
from Employees
order by employee_id;

使用IF

IF有三個參數,第一個是判斷條件,第二個是條件成立的返回值,第三個是條件不成立的返回值

select employee_id,
if(mod(employee_id, 2) != 0 and left(name, 1) != 'M', salary, 0) as bonus
from Employees
order by employee_id;

使用LIKE

使用LIKE進行匹配:

'%a'	//以a結尾的數據
'a%'	//以a開頭的數據
'%a%'	//含有a的數據
'_a_'	//三位且中間字母是a的
'_a'	//兩位且結尾字母是a的
'a_'	//兩位且開頭字母是a的
select employee_id,
if(mod(employee_id, 2) = 0 or name like 'M%', 0, salary) as bonus
from Employees
order by employee_id;

627. 變更性別

要求只使用單個 update 語句 ,且不產生中間臨時表。

Salary 表:

+-------------+----------+
| Column Name | Type     |
+-------------+----------+
| id          | int      |
| name        | varchar  |
| sex         | ENUM     |
| salary      | int      |
+-------------+----------+
id 是這個表的主鍵。
sex 這一列的值是 ENUM 類型,只能從 ('m', 'f') 中取。
本表包含公司雇員的信息。

使用IF

update Salary 
set sex = if(sex = 'f', 'm', 'f');

使用CASE

update Salary 
set sex = 
case
    when sex = 'f' then 'm'
    else 'f'
end;

196. 刪除重覆的電子郵箱

題目要求不使用SELECT語句

Person表:

+-------------+---------+
| Column Name | Type    |
+-------------+---------+
| id          | int     |
| email       | varchar |
+-------------+---------+
id是該表的主鍵列。
該表的每一行包含一封電子郵件。電子郵件將不包含大寫字母。

題解鏈接

delete p1表示從p1表中刪除滿足where條件的記錄

# Please write a DELETE statement and DO NOT write a SELECT statement.
# Write your MySQL query statement below
delete p1
from Person p1, Person p2
where p1.email = p2.email and p1.id > p2.id;

使用SELECT和GROUP BY:

delete from Person
where id not in(
    select * from(select min(id) from Person group by email) t
);

Day3 字元串處理函數/正則

1667. 修複表中的名字

Users表:

+----------------+---------+
| Column Name    | Type    |
+----------------+---------+
| user_id        | int     |
| name           | varchar |
+----------------+---------+
user_id 是該表的主鍵。
該表包含用戶的 ID 和名字。名字僅由小寫和大寫字元組成。

CONCAT函數用來拼接兩個字元串,使用 UPPERLOWER來對name進行變換,然後拼接起來

select user_id, concat(upper(left(name, 1)), lower(substring(name, 2))) as name
from Users
order by user_id;

1484. 按日期分組銷售產品

Activities表:

+-------------+---------+
| 列名         | 類型    |
+-------------+---------+
| sell_date   | date    |
| product     | varchar |
+-------------+---------+
此表沒有主鍵,它可能包含重覆項。
此表的每一行都包含產品名稱和在市場上銷售的日期。

group by sell_date將產品按日期統計起來,然後使用 count進行計數,使用 group_concat將產品名拼接起來

select sell_date,
count(distinct(product)) as num_sold,
group_concat(distinct product order by product asc separator ',') as products
from Activities
group by sell_date;

1527. 患某種疾病的患者

患者信息表: Patients

+--------------+---------+
| Column Name  | Type    |
+--------------+---------+
| patient_id   | int     |
| patient_name | varchar |
| conditions   | varchar |
+--------------+---------+
patient_id (患者 ID)是該表的主鍵。
'conditions' (疾病)包含 0 個或以上的疾病代碼,以空格分隔。
這個表包含醫院中患者的信息。

用like匹配,註意兩種情況:

  1. DIAB1在第一個,這時候用 DIAN1%匹配
  2. DIAB1不在第一個,此時要在用 % DIAB1%匹配,註意前面有個空格
select patient_id, patient_name, conditions
from Patients
where conditions like 'DIAB1%' or conditions like '% DIAB1%';

Day4 組合查詢 & 指定選取

1965. 丟失信息的雇員

表: Employees

+-------------+---------+
| Column Name | Type    |
+-------------+---------+
| employee_id | int     |
| name        | varchar |
+-------------+---------+
employee_id 是這個表的主鍵。
每一行表示雇員的id 和他的姓名。

表: Salaries

+-------------+---------+
| Column Name | Type    |
+-------------+---------+
| employee_id | int     |
| salary      | int     |
+-------------+---------+
employee_id is 這個表的主鍵。
每一行表示雇員的id 和他的薪水。

使用 union all來連接兩個查詢結果,通過 group by進行將employee_id進行聚合,使用 having count()選擇僅出現一次的id

UNIONUNION ALL的區別:前者會在連接後進行去重操作;後者不會去重,把查詢出來的所有結果一起返回

select employee_id
from(
    select employee_id from Employees
    union all
    select employee_id from Salaries
) as t
group by employee_id
having count(*) = 1
order by employee_id asc;

1795. 每個產品在不同商店的價格

表:Products

+-------------+---------+
| Column Name | Type    |
+-------------+---------+
| product_id  | int     |
| store1      | int     |
| store2      | int     |
| store3      | int     |
+-------------+---------+
這張表的主鍵是product_id(產品Id)。
每行存儲了這一產品在不同商店store1, store2, store3的價格。
如果這一產品在商店裡沒有出售,則值將為null。

將查詢出來的 store{1,2,3}都重命名為 store,然後使用 union將三個查詢連接起來

select product_id, 'store1' as store, store1 price from Products where store1 is not null
union
select product_id, 'store2' as store, store2 price from Products where store2 is not null
union
select product_id, 'store3' as store, store3 price from Products where store3 is not null;

608. 樹節點

給定一個表 tree,id 是樹節點的編號, p_id 是它父節點的 id 。

+----+------+
| id | p_id |
+----+------+
| 1  | null |
| 2  | 1    |
| 3  | 1    |
| 4  | 2    |
| 5  | 2    |
+----+------+

使用CASE

如果 p_id為null,則節點為根節點

如果 idp_id里出現過,則為內部節點

沒出現過的為葉子

select t.id, (
    case
    when t.p_id is null then 'Root'
    when (
        select count(*)
        from tree t1 where t1.p_id = t.id
    ) > 0 then 'Inner'
    else 'Leaf'
    end
) as type
from tree as t;

使用LEFT JOIN

idp_id進行左連接

如果 t1.p_id是空,則該節點是根節點

如果 t2.p_id是空,則說明 id沒有在 p_id中出現過,即該節點是葉子

否則,是內部節點

select distinct t1.id, (
    if(isnull(t1.p_id), 'Root', if(isnull(t2.p_id), 'Leaf', 'Inner'))
) as type
from tree t1
left join
tree t2 on t1.id = t2.p_id;

176. 第二高的薪水

Employee 表:

+-------------+------+
| Column Name | Type |
+-------------+------+
| id          | int  |
| salary      | int  |
+-------------+------+
id 是這個表的主鍵。
表的每一行包含員工的工資信息。

方法二和方法三註意使用 DISTINCT去重,因為最高的薪水可能不止一個

方法一

從去除掉最大薪水的剩餘表中查詢最大薪水

select max(salary) as SecondHighestSalary 
from Employee
where salary not in (select max(salary) from Employee);

方法二

使用 limitoffset

offset表示要跳過的數據的數量

如果查詢到的數據為空,用 ifnull將空數據變為null

select ifnull
(
    (
        select distinct salary
        from Employee
        order by salary desc
        limit 1 offset 1
    ), null
) as SecondHighestSalary;

方法三

使用臨時表解決沒有第二高工資的情況,對臨時表進行選擇,如果臨時表是空表的話會返回null

select(
    select distinct salary
    from Employee
    order by salary desc
    limit 1 offset 1
) as SecondHighestSalary;

Day5 合併

LEFT JOIN從左表(table1)返回所有的行,即使右表(table2)中沒有匹配。如果右表中沒有匹配,則結果為 NULL。

語法示例:

SELECT column_name(s)
FROM table1
LEFT JOIN table2
ON table1.column_name=table2.column_name;

175. 組合兩個表

表: Person

+-------------+---------+
| 列名         | 類型     |
+-------------+---------+
| PersonId    | int     |
| FirstName   | varchar |
| LastName    | varchar |
+-------------+---------+
personId 是該表的主鍵列。
該表包含一些人的 ID 和他們的姓和名的信息。

表: Address

+-------------+---------+
| 列名         | 類型    |
+-------------+---------+
| AddressId   | int     |
| PersonId    | int     |
| City        | varchar |
| State       | varchar |
+-------------+---------+
addressId 是該表的主鍵列。
該表的每一行都包含一個 ID = PersonId 的人的城市和州的信息。

直接使用左連接即可

select firstName, lastName, city, state
from Person
left join Address
on Person.personId = Address.personId;

1581. 進店卻未進行過交易的顧客

表:Visits

+-------------+---------+
| Column Name | Type    |
+-------------+---------+
| visit_id    | int     |
| customer_id | int     |
+-------------+---------+
visit_id 是該表的主鍵。
該表包含有關光臨過購物中心的顧客的信息。

表:Transactions

+----------------+---------+
| Column Name    | Type    |
+----------------+---------+
| transaction_id | int     |
| visit_id       | int     |
| amount         | int     |
+----------------+---------+
transaction_id 是此表的主鍵。
此表包含 visit_id 期間進行的交易的信息。

使用左連接將 Visits表和 Transactions表連接,然後查詢連接後的表裡有多少個null

select customer_id, count(*) count_no_trans
from Visits v
left join
Transactions t on v.visit_id = t.visit_id
where amount is null
group by customer_id;

1148. 文章瀏覽 I

Views 表:

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| article_id    | int     |
| author_id     | int     |
| viewer_id     | int     |
| view_date     | date    |
+---------------+---------+
此表無主鍵,因此可能會存在重覆行。
此表的每一行都表示某人在某天瀏覽了某位作者的某篇文章。
請註意,同一人的 author_id 和 viewer_id 是相同的。

使用 DISTINCTGROUP BY均可

select distinct author_id as id
from Views
where author_id = viewer_id
# group by id
order by id asc;

Day6 合併

197. 上升的溫度

表: Weather

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| id            | int     |
| recordDate    | date    |
| temperature   | int     |
+---------------+---------+
id 是這個表的主鍵
該表包含特定日期的溫度信息

使用 DATEDIFF函數來判斷兩個日期的差值

可以使用 INNER JOIN連接,也可以直接select兩個表:

select today.id
from 
Weather today,
Weather yesterday
# 或者:
# Weather today
# inner join Weather yesterday
where datediff(today.recordDate, yesterday.recordDate) = 1 and today.Temperature > yesterday.Temperature;

607. 銷售員

表: SalesPerson

+-----------------+---------+
| Column Name     | Type    |
+-----------------+---------+
| sales_id        | int     |
| name            | varchar |
| salary          | int     |
| commission_rate | int     |
| hire_date       | date    |
+-----------------+---------+
sales_id 是該表的主鍵列。
該表的每一行都顯示了銷售人員的姓名和 ID ,以及他們的工資、佣金率和雇佣日期。

使用 WHERE一直嵌套

select S.name as name
from SalesPerson S
where S.sales_id not in 
(
    select O.sales_id
    from Orders O
    where O.com_id in
    (
        select C.com_id
        from Company C
        where C.name = 'RED'
    )
);

1141. 查詢近30天活躍用戶數

活動記錄表:Activity

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| user_id       | int     |
| session_id    | int     |
| activity_date | date    |
| activity_type | enum    |
+---------------+---------+
該表是用戶在社交網站的活動記錄。
該表沒有主鍵,可能包含重覆數據。
activity_type 欄位為以下四種值 ('open_session', 'end_session', 'scroll_down', 'send_message')。
每個 session_id 只屬於一個用戶。

註意是 distinct user_id,因為 一個用戶可能會對應多個 session_iddatediff的時候要註意不小於0

select activity_date as day, count(distinct user_id) as active_users
from Activity
where datediff('2019-07-27', activity_date) < 30 and datediff('2019-07-27', activity_date) >= 0
group by activity_date;

Day7 統計去重

1141. 查詢近30天活躍用戶數

活動記錄表:Activity

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| user_id       | int     |
| session_id    | int     |
| activity_date | date    |
| activity_type | enum    |
+---------------+---------+
該表是用戶在社交網站的活動記錄。
該表沒有主鍵,可能包含重覆數據。
activity_type 欄位為以下四種值 ('open_session', 'end_session', 'scroll_down', 'send_message')。
每個 session_id 只屬於一個用戶。

註意是 distinct user_id,因為 一個用戶可能會對應多個 session_iddatediff的時候要註意不小於0

select activity_date as day, count(distinct user_id) as active_users
from Activity
where datediff('2019-07-27', activity_date) < 30 and datediff('2019-07-27', activity_date) >= 0
group by activity_date;

1693. 每天的領導和合伙人

表:DailySales

+-------------+---------+
| Column Name | Type    |
+-------------+---------+
| date_id     | date    |
| make_name   | varchar |
| lead_id     | int     |
| partner_id  | int     |
+-------------+---------+
該表沒有主鍵。
該表包含日期、產品的名稱,以及售給的領導和合伙人的編號。
名稱只包含小寫英文字母。
select date_id, make_name, count(distinct lead_id) as unique_leads, count(distinct partner_id) as unique_partners
from DailySales
group by date_id, make_name;

1729. 求關註者的數量

表: Followers

+-------------+------+
| Column Name | Type |
+-------------+------+
| user_id     | int  |
| follower_id | int  |
+-------------+------+
(user_id, follower_id) 是這個表的主鍵。
該表包含一個關註關係中關註者和用戶的編號,其中關註者關註用戶。
select user_id, count(follower_id) as followers_count
from Followers
group by user_id
order by user_id asc;

Day8 計算函數

586. 訂單最多的客戶

表: Orders

+-----------------+----------+
| Column Name     | Type     |
+-----------------+----------+
| order_number    | int      |
| customer_number | int      |
+-----------------+----------+
Order_number是該表的主鍵。
此表包含關於訂單ID和客戶ID的信息。

降序排序後用 limit 1選擇出來第一個值,就是訂單最多的用戶

select customer_number
from Orders
group by customer_number
order by count(*) desc
limit 1;

511. 游戲玩法分析 I

活動表 Activity:

+--------------+---------+
| Column Name  | Type    |
+--------------+---------+
| player_id    | int     |
| device_id    | int     |
| event_date   | date    |
| games_played | int     |
+--------------+---------+
表的主鍵是 (player_id, event_date)。
這張表展示了一些游戲玩家在游戲平臺上的行為活動。
每行數據記錄了一名玩家在退出平臺之前,當天使用同一臺設備登錄平臺後打開的游戲的數目(可能是 0 個)。

player_id進行分組,然後選擇出每個id的最小的 event_date

使用排序後時間會比不用排序直接去最小值快將近100ms,chatgpt給出的解釋是:

MySQL 中先排序再取最小值可能會變快的原因是,在數據表中有索引的情況下,如果在排序之前就取最小值,MySQL 的引擎會掃描整個表併在記憶體中對所有行進行排序,而如果先排序再取最小值,MySQL 的引擎只需要掃描索引並返回第一個索引值即可。

這個表現差異更明顯的是在排序欄位上有索引的情況下.
在這種情況下,MySQL 的引擎可以使用索引進行排序,而無需在記憶體中對所有行進行排序。因此查詢速度會顯著加快.

select player_id, min(event_date) as first_login
from Activity
group by player_id
order by event_date asc;

1890. 2020年最後一次登錄

表: Logins

+----------------+----------+
| 列名           | 類型      |
+----------------+----------+
| user_id        | int      |
| time_stamp     | datetime |
+----------------+----------+
(user_id, time_stamp) 是這個表的主鍵。
每一行包含的信息是user_id 這個用戶的登錄時間。

user_id進行分組,選出在2020年的最大登錄時間

select user_id, max(time_stamp) as last_stamp
from Logins
where time_stamp between '2020-01-01 0:0:0' and '2020-12-31 23:59:59'
group by user_id;

1741. 查找每個員工花費的總時間

表: Employees

+-------------+------+
| Column Name | Type |
+-------------+------+
| emp_id      | int  |
| event_day   | date |
| in_time     | int  |
| out_time    | int  |
+-------------+------+
(emp_id, event_day, in_time) 是這個表的主鍵。
該表顯示了員工在辦公室的出入情況。
event_day 是此事件發生的日期,in_time 是員工進入辦公室的時間,而 out_time 是他們離開辦公室的時間。
in_time 和 out_time 的取值在1到1440之間。
題目保證同一天沒有兩個事件在時間上是相交的,並且保證 in_time 小於 out_time。
select event_day as day, emp_id, sum(out_time - in_time) as total_time
from Employees
group by emp_id, event_day;

Day9 控制流

1393. 股票的資本損益

Stocks 表:

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| stock_name    | varchar |
| operation     | enum    |
| operation_day | int     |
| price         | int     |
+---------------+---------+
(stock_name, day) 是這張表的主鍵
operation 列使用的是一種枚舉類型,包括:('Sell','Buy')
此表的每一行代表了名為 stock_name 的某支股票在 operation_day 這一天的操作價格。
保證股票的每次'Sell'操作前,都有相應的'Buy'操作。

if判斷一下,用 case也可以

select stock_name, sum(
    if(operation = 'Buy', -1 * price, price)
) as capital_gain_loss
from Stocks
group by stock_name;

1407. 排名靠前的旅行者

表:Users

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| id            | int     |
| name          | varchar |
+---------------+---------+
id 是該表單主鍵。
name 是用戶名字。

ifnull來將null變為0,order by可以排序多個欄位

select name, ifnull(sum(distance), 0) as travelled_distance
from Users
left join
Rides on Users.id = Rides.user_id
group by user_id
order by travelled_distance desc, name asc;

1158. 市場分析 I

Table: Users

+----------------+---------+
| Column Name    | Type    |
+----------------+---------+
| user_id        | int     |
| join_date      | date    |
| favorite_brand | varchar |
+----------------+---------+
此表主鍵是 user_id。
表中描述了購物網站的用戶信息,用戶可以在此網站上進行商品買賣。

Table: Orders

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| order_id      | int     |
| order_date    | date    |
| item_id       | int     |
| buyer_id      | int     |
| seller_id     | int     |
+---------------+---------+
此表主鍵是 order_id。
外鍵是 item_id 和(buyer_id,seller_id)。

Table: Items

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| item_id       | int     |
| item_brand    | varchar |
+---------------+---------+
此表主鍵是 item_id。

Items表是沒有用的。

首先從 Orders表中選出在2019年買過商品的 buyer_id,然後用 group by分組,統計出來每個人買的次數,然後和 Users表進行連接

select user_id as buyer_id, join_date, ifnull(orders_in_2019, 0) as orders_in_2019
from Users as U
left join(
    select buyer_id, count(*) as orders_in_2019
    from Orders as O
    where O.order_date between '2019-01-01' and '2019-12-31'
    group by buyer_id
) as t
on t.buyer_id = U.user_id;

Day10 過濾

182. 查找重覆的電子郵箱

編寫一個 SQL 查詢,查找 Person 表中所有重覆的電子郵箱。

示例:

+----+---------+
| Id | Email   |
+----+---------+
| 1  | [email protected] |
| 2  | [email protected] |
| 3  | [email protected] |
+----+---------+

使用GROUP BY

select Email
from(
    select Email, count(*) as cnt
    from Person
    group by Email
) as t
where t.cnt > 1;

使用GROUP BY和HAVING

select Email
from Person
group by Email
having count(*) > 1;

1050. 合作過至少三次的演員和導演

ActorDirector 表:

+-------------+---------+
| Column Name | Type    |
+-------------+---------+
| actor_id    | int     |
| director_id | int     |
| timestamp   | int     |
+-------------+---------+
timestamp 是這張表的主鍵.

使用GROUP BY和HAVING

select actor_id, director_id
from ActorDirector
group by actor_id, director_id
having count(*) >= 3;

1587. 銀行賬戶概要 II

表: Users

+--------------+---------+
| Column Name  | Type    |
+--------------+---------+
| account      | int     |
| name         | varchar |
+--------------+---------+
account 是該表的主鍵.
表中的每一行包含銀行里中每一個用戶的賬號.

表: Transactions

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| trans_id      | int     |
| account       | int     |
| amount        | int     |
| transacted_on | date    |
+---------------+---------+
trans_id 是該表主鍵.
該表的每一行包含了所有賬戶的交易改變情況.
如果用戶收到了錢, 那麼金額是正的; 如果用戶轉了錢, 那麼金額是負的.
所有賬戶的起始餘額為 0.

使用左連接將兩個表連接起來,然後對 account進行分組,計算賬戶餘額,最後用 having選出餘額大於一萬的賬戶

select name,sum(amount) as balance
from Users as U
left join
Transactions as T
on U.account = T.account
group by T.account
having balance > 10000;

1084. 銷售分析III

Table: Product

+--------------+---------+
| Column Name  | Type    |
+--------------+---------+
| product_id   | int     |
| product_name | varchar |
| unit_price   | int     |
+--------------+---------+
Product_id是該表的主鍵。
該表的每一行顯示每個產品的名稱和價格。

Table: Sales

+-------------+---------+
| Column Name | Type    |
+-------------+---------+
| seller_id   | int     |
| product_id  | int     |
| buyer_id    | int     |
| sale_date   | date    |
| quantity    | int     |
| price       | int     |
+------ ------+---------+
這個表沒有主鍵,它可以有重覆的行。
product_id 是 Product 表的外鍵。
該表的每一行包含關於一個銷售的一些信息。

註意是產品的所有銷售時間都在第一個季度,所以要判斷銷售時間的最大值和最小值均在第一季度

select P.product_id, P.product_name
from Product as P
left join
Sales as S on S.product_id = P.product_id
group by S.product_id
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')

您的分享是我們最大的動力!

-Advertisement-
Play Games
更多相關文章
  • 在表數據量很大的時候直接添加欄位,以及其他表結構修改,會嚴重影響線上使用,而且耗費時間很長;使用這個工具可以很好的線上修改表結構。 好處: 降低主從延時的風險 可以限速、限資源,避免操作時MySQL負載過高 建議: 在業務低峰期做,將影響降到最低 直接原表修改缺點: 當表的數據量很大的時候,如果直接 ...
  • 用通配符進行過濾 LIKE操作符 通配符(wildcard) 用來匹配值的一部分的特殊字元。 搜索模式(search pattern) 由字面值、通配符或兩者組合構成的搜索條件。 搜索子句中使用通配符,必須使用LIKE操作符。LIKE指示MySQL,後跟的搜索模式利用通配符匹配而不是直接相等匹配進行 ...
  • 摘要:華為雲FusionInsight MRS HetuEngine持續提升自助用數分析平臺的可服務、易運維能力,基於AI技術持續提升對數據分析平臺的智能化賦能水平,引領現代數據分析平臺向專業化、智能化、易運維、高性能方向演進。 本文分享自華為雲社區《現代數據平臺要實現自助用數還要解決的三大問題》, ...
  • 過濾數據 使用WHERE子句 搜索條件也稱為過濾條件(filter condition)。在SELECT語句中,數據根據WHERE子句中指定的搜索條件進行過濾: SELECT prod_name, prod_price FROM products WHERE prod_price = 2.50; 註 ...
  • 排序檢索數據 排序數據 不明確規定排序順序,則不應該假定檢索出的數據的順序有意義。 子句(clause) SQL語句由子句構成,有些子句是必需的,而有的是可選的。一個子句通常由一個關鍵字和所提供的數據組成。子句的例子有SELECT語句的FROM子句。 為了明確地排序用SELECT語句檢索出的數據,可 ...
  • 1、合作背景 萬里開源軟體有限公司 ​ 北京萬里開源軟體有限公司,是專註於國產自主可控資料庫產品研發超 20年的國家高新技術企業,參與多個國家級的資料庫行業標準制定工作。本次用於測試的 GreatSQL 開源資料庫是適用於金融級應用的國內自主 MySQL 版本,專註於提升 MGR 可靠性及性能,支持 ...
  • Calcite在大數據系統中有著廣泛的運用, 比如Apache Flink, Apache Drill等都大量使用了Calcite,理解Calcite的原理可以說已經成為理解大數據系統中SQL訪問層實現原理的必備條件之一。 但是不少人在學習Calcite的過程中都發現關於Calcite的實踐案例其實 ...
  • 摘要:通過雲服務形式提供資料庫功能的雲資料庫應運而生,但這還僅僅是資料庫變革的開端。 本文分享自華為雲社區《透視華為云云原生資料庫的前世今生及未來演進,能給行業帶來哪些啟發?》,作者:萬佳。 自雲計算出現後,風雲變幻十餘載,硬體、軟體行業都經歷了重構變革所帶來的機遇與激蕩。企業 IT 基礎設施逐漸雲 ...
一周排行
    -Advertisement-
    Play Games
  • 一個自定義WPF窗體的解決方案,借鑒了呂毅老師的WPF製作高性能的透明背景的異形視窗一文,併在此基礎上增加了滑鼠穿透的功能。可以使得透明窗體的滑鼠事件穿透到下層,在下層窗體中響應。 ...
  • 在C#中使用RabbitMQ做個簡單的發送郵件小項目 前言 好久沒有做項目了,這次做一個發送郵件的小項目。發郵件是一個比較耗時的操作,之前在我的個人博客裡面回覆評論和友鏈申請是會通過發送郵件來通知對方的,不過當時只是簡單的進行了非同步操作。 那麼這次來使用RabbitMQ去統一發送郵件,我的想法是通過 ...
  • 當你使用Edge等瀏覽器或系統軟體播放媒體時,Windows控制中心就會出現相應的媒體信息以及控制播放的功能,如圖。 SMTC (SystemMediaTransportControls) 是一個Windows App SDK (舊為UWP) 中提供的一個API,用於與系統媒體交互。接入SMTC的好 ...
  • 最近在微軟商店,官方上架了新款Win11風格的WPF版UI框架【WPF Gallery Preview 1.0.0.0】,這款應用引入了前沿的Fluent Design UI設計,為用戶帶來全新的視覺體驗。 ...
  • 1.簡單使用實例 1.1 添加log4net.dll的引用。 在NuGet程式包中搜索log4net並添加,此次我所用版本為2.0.17。如下圖: 1.2 添加配置文件 右鍵項目,添加新建項,搜索選擇應用程式配置文件,命名為log4net.config,步驟如下圖: 1.2.1 log4net.co ...
  • 之前也分享過 Swashbuckle.AspNetCore 的使用,不過版本比較老了,本次演示用的示例版本為 .net core 8.0,從安裝使用開始,到根據命名空間分組顯示,十分的有用 ...
  • 在 Visual Studio 中,至少可以創建三種不同類型的類庫: 類庫(.NET Framework) 類庫(.NET 標準) 類庫 (.NET Core) 雖然第一種是我們多年來一直在使用的,但一直感到困惑的一個主要問題是何時使用 .NET Standard 和 .NET Core 類庫類型。 ...
  • WPF的按鈕提供了Template模板,可以通過修改Template模板中的內容對按鈕的樣式進行自定義。結合資源字典,可以將自定義資源在xaml視窗、自定義控制項或者整個App當中調用 ...
  • 實現了一個支持長短按得按鈕組件,單擊可以觸發Click事件,長按可以觸發LongPressed事件,長按鬆開時觸發LongClick事件。還可以和自定義外觀相結合,實現自定義的按鈕外形。 ...
  • 一、WTM是什麼 WalkingTec.Mvvm框架(簡稱WTM)最早開發與2013年,基於Asp.net MVC3 和 最早的Entity Framework, 當初主要是為瞭解決公司內部開發效率低,代碼風格不統一的問題。2017年9月,將代碼移植到了.Net Core上,併進行了深度優化和重構, ...