力扣SQL刷题记录(2)

力扣题目资源来自“熊大的数据分析之路”,写下这系列练习记录是为了自己实践一遍,非商业用途。

1. 游戏玩法分析 I

活动表 Activity:

+--------------+---------+

| Column Name  | Type    |

+--------------+---------+

| player_id    | int    |

| device_id    | int    |

| event_date  | date    |

| games_played | int    |

+--------------+---------+

表的主键是 (player_id, event_date)。

这张表展示了一些游戏玩家在游戏平台上的行为活动。

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)。

写一条 SQL 查询语句获取 每位玩家 第一次登陆平台的日期。

查询结果的格式如下所示:

Activity 表:

+-----------+-----------+------------+--------------+

| player_id | device_id | event_date | games_played |

+-----------+-----------+------------+--------------+

| 1        | 2        | 2016-03-01 | 5            |

| 1        | 2        | 2016-05-02 | 6            |

| 2        | 3        | 2017-06-25 | 1            |

| 3        | 1        | 2016-03-02 | 0            |

| 3        | 4        | 2018-07-03 | 5            |

+-----------+-----------+------------+--------------+

Result 表:

+-----------+-------------+

| player_id | first_login |

+-----------+-------------+

| 1        | 2016-03-01  |

| 2        | 2017-06-25  |

| 3        | 2016-03-02  |

+-----------+-------------+

解:每一位玩家(用group by)第一次登陆平台的日期 (求日期的最小值)

select player_id,min(event_date) as first_login

from activity

group by player_id;

2.游戏玩法分析 II

Table: Activity

+--------------+---------+

| Column Name  | Type    |

+--------------+---------+

| player_id    | int    |

| device_id    | int    |

| event_date  | date    |

| games_played | int    |

+--------------+---------+

(player_id, event_date) 是这个表的两个主键

这个表显示的是某些游戏玩家的游戏活动情况

每一行是在某天使用某个设备登出之前登录并玩多个游戏(可能为0)的玩家的记录

请编写一个 SQL 查询,描述每一个玩家首次登陆的设备名称

查询结果格式在以下示例中:

Activity table:

+-----------+-----------+------------+--------------+

| player_id | device_id | event_date | games_played |

+-----------+-----------+------------+--------------+

| 1        | 2        | 2016-03-01 | 5            |

| 1        | 2        | 2016-05-02 | 6            |

| 2        | 3        | 2017-06-25 | 1            |

| 3        | 1        | 2016-03-02 | 0            |

| 3        | 4        | 2018-07-03 | 5            |

+-----------+-----------+------------+--------------+

Result table:

+-----------+-----------+

| player_id | device_id |

+-----------+-----------+

| 1        | 2        |

| 2        | 3        |

| 3        | 1        |

+-----------+-----------+

解:每一个玩家首次登陆的设备名称

select player_id,device_id

from activity

where(player_id,event_date) in

(select player_id, min(event_date) as first_login

from activity

group by player_id)

3. 游戏玩法分析 III

Table: Activity

+--------------+---------+

| Column Name  | Type    |

+--------------+---------+

| player_id    | int    |

| device_id    | int    |

| event_date  | date    |

| games_played | int    |

+--------------+---------+

(player_id,event_date)是此表的主键。

这张表显示了某些游戏的玩家的活动情况。

每一行是一个玩家的记录,他在某一天使用某个设备注销之前登录并玩了很多游戏(可能是 0 )。

编写一个 SQL 查询,同时报告每组玩家和日期,以及玩家到目前为止玩了多少游戏。也就是说,在此日期之前玩家所玩的游戏总数。详细情况请查看示例。

查询结果格式如下所示:

Activity table:

+-----------+-----------+------------+--------------+

| player_id | device_id | event_date | games_played |

+-----------+-----------+------------+--------------+

| 1        | 2        | 2016-03-01 | 5            |

| 1        | 2        | 2016-05-02 | 6            |

| 1        | 3        | 2017-06-25 | 1            |

| 3        | 1        | 2016-03-02 | 0            |

| 3        | 4        | 2018-07-03 | 5            |

+-----------+-----------+------------+--------------+

Result table:

+-----------+------------+---------------------+

| player_id | event_date | games_played_so_far |

+-----------+------------+---------------------+

| 1        | 2016-03-01 | 5                  |

| 1        | 2016-05-02 | 11                  |

| 1        | 2017-06-25 | 12                  |

| 3        | 2016-03-02 | 0                  |

| 3        | 2018-07-03 | 5                  |

+-----------+------------+---------------------+

对于 ID 为 1 的玩家,2016-05-02 共玩了 5+6=11 个游戏,2017-06-25 共玩了 5+6+1=12 个游戏。

对于 ID 为 3 的玩家,2018-07-03 共玩了 0+5=5 个游戏。

请注意,对于每个玩家,我们只关心玩家的登录日期。

解:①用两表连接的方法可以求出来

select a1.player_id,a1.event_date,sum(a2.games_played) as games_played_so_far

from activity a1,activity a2

where a1.player_id = a2.player_id

and a1.event_date >= a2.event_date

group by a1.player_id,a1.event_date

②学到这个oracle窗口函数,以玩家分组按时间排序:

select player_id ,event_date,

          sum(games_played) over(partition by player_id orderby event_date ) as games_played_so_far

from activity;


4.游戏玩法分析IV

Table: Activity

+--------------+---------+

| Column Name  | Type    |

+--------------+---------+

| player_id    | int    |

| device_id    | int    |

| event_date  | date    |

| games_played | int    |

+--------------+---------+

(player_id,event_date)是此表的主键。

这张表显示了某些游戏的玩家的活动情况。

每一行是一个玩家的记录,他在某一天使用某个设备注销之前登录并玩了很多游戏(可能是 0)。

编写一个 SQL 查询,报告在首次登录的第二天再次登录的玩家的分数,四舍五入到小数点后两位。换句话说,您需要计算从首次登录日期开始至少连续两天登录的玩家的数量,然后除以玩家总数。

查询结果格式如下所示:

Activity table:

+-----------+-----------+------------+--------------+

| player_id | device_id | event_date | games_played |

+-----------+-----------+------------+--------------+

| 1        | 2        | 2016-03-01 | 5            |

| 1        | 2        | 2016-03-02 | 6            |

| 2        | 3        | 2017-06-25 | 1            |

| 3        | 1        | 2016-03-02 | 0            |

| 3        | 4        | 2018-07-03 | 5            |

+-----------+-----------+------------+--------------+

Result table:

+-----------+

| fraction  |

+-----------+

| 0.33      |

+-----------+

只有 ID 为 1 的玩家在第一天登录后才重新登录,所以答案是 1/3 = 0.33

解:

# 找到首次登录的日期selectplayer_id,min(event_date)asfirst_datefromActivitygroupbyplayer_id

# 将首次登录的日期作为临时表select*fromActivitya,(selectplayer_id,min(event_date)asfirst_datefromActivitygroupbyplayer_id)bonb.player_id=a.player_id

# 计算日期差,使用datediff函数selectdatediff(a.event_date,b.first_date),(selectcount(distinct(player_id))fromActivity)fromActivitya,(selectplayer_id,min(event_date)asfirst_datefromActivitygroupbyplayer_id)bonb.player_id=a.player_id

# 过滤出符合的玩家selectsum(casewhendatediff(a.event_date,b.first_date)=1then1else0end),(selectcount(distinct(player_id))fromActivity)fromActivitya,(selectplayer_id,min(event_date)asfirst_datefromActivitygroupbyplayer_id)bonb.player_id=a.player_id

# 使用公式,保留两位小数selectround(sum(casewhendatediff(a.event_date,b.first_date)=1then1else0end)/(selectcount(distinct(player_id))fromActivity),2)fromActivitya,(selectplayer_id,min(event_date)asfirst_datefromActivitygroupbyplayer_id)bonb.player_id=a.player_id

# 最终selectround(sum(casewhendatediff(a.event_date,b.first_date)=1then1else0end)/(selectcount(distinct(player_id))fromActivity),2)asfractionfromActivitya,(selectplayer_id,min(event_date)asfirst_datefromActivitygroupbyplayer_id)bwhereb.player_id=a.player_id

5. 员工薪水中位数

Employee表包含所有员工。Employee表有三列:员工Id,公司名和薪水。

+-----+------------+--------+

|Id  | Company    | Salary |

+-----+------------+--------+

|1    | A          | 2341  |

|2    | A          | 341    |

|3    | A          | 15    |

|4    | A          | 15314  |

|5    | A          | 451    |

|6    | A          | 513    |

|7    | B          | 15    |

|8    | B          | 13    |

|9    | B          | 1154  |

|10  | B          | 1345  |

|11  | B          | 1221  |

|12  | B          | 234    |

|13  | C          | 2345  |

|14  | C          | 2645  |

|15  | C          | 2645  |

|16  | C          | 2652  |

|17  | C          | 65    |

+-----+------------+--------+

请编写SQL查询来查找每个公司的薪水中位数。挑战点:你是否可以在不使用任何内置的SQL函数的情况下解决此问题。

+-----+------------+--------+

|Id  | Company    | Salary |

+-----+------------+--------+

|5    | A          | 451    |

|6    | A          | 513    |

|12  | B          | 234    |

|9    | B          | 1154  |

|14  | C          | 2645  |

+-----+------------+--------+

解:中位数的定义:中位数是按顺序排列的一组数据中居于中间位置的数,即在这组数据中,有一半的数据比他大,有一半的数据比他小。

奇数的时候,只有一个结果;偶数的时候就会有两个中位数。

需要先对每个公司的员工工资进行排序并增加一列序号,然后计算每个公司人数,把两部分join起来,取每个公司序号为该公司(总数+1)/2的数据

学习下,还有点不是特别明白
select a.Id, a.Company, a.Salary

from(

select a.*,

@num:=if(@company=Company, @num+1, 1) as num,

@company:=Company

from Employee as a, (select @num:=0, @company:='') as b

order by Company, Salary desc

) as a

join (

select Company, count(*) as count

from Employee

group by Company

) as b

on a.Company=b.Company and a.num=(b.count+1) div 2


6. 至少有5名直接下属的经理

Employee表包含所有员工和他们的经理。每个员工都有一个 Id,并且还有一列是经理的 Id。

+------+----------+-----------+----------+

|Id    |Name  |Department |ManagerId |

+------+----------+-----------+----------+

|101  |John  |A      |null      |

|102  |Dan  |A      |101      |

|103  |James  |A      |101      |

|104  |Amy  |A      |101      |

|105  |Anne  |A      |101      |

|106  |Ron  |B      |101      |

+------+----------+-----------+----------+

给定Employee表,请编写一个SQL查询来查找至少有5名直接下属的经理。对于上表,您的SQL查询应该返回:

+-------+

| Name  |

+-------+

| John  |

+-------+

注意:

没有人是自己的下属。

select a.name"Name"

from employee a,employee b

where a.id = b.managerid

group by a.name

having count(*)>=5;


7. 当选者

表:Candidate

+-----+---------+

| id  | Name    |

+-----+---------+

| 1  | A      |

| 2  | B      |

| 3  | C      |

| 4  | D      |

| 5  | E      |

+-----+---------+

表:Vote

+-----+--------------+

| id  | CandidateId  |

+-----+--------------+

| 1  |    2        |

| 2  |    4        |

| 3  |    3        |

| 4  |    2        |

| 5  |    5        |

+-----+--------------+

id 是自动递增的主键,

CandidateId 是 Candidate 表中的 id.

请编写 sql 语句来找到当选者的名字,上面的例子将返回当选者B.

+------+

| Name |

+------+

| B    |

+------+

注意:

你可以假设没有平局,换言之,最多只有一位当选者。

selectdistinctname

fromcandidate c,vote v

wherec.id = v.candidateidandv.candidateid = (selectcandidateid

from(selectcandidateid,dense_rank()over(orderbycndesc) rn

from(selectcandidateid,count(*) cn

fromvote

groupbycandidateid))

wherern=1);

或者:

selectNamefromCandidatewhereid=(selectCandidateIdfromVotegroupbyCandidateIdhavingcount(CandidateId)=(selectmax(total_count)from(selectcount(CandidateId)astotal_countfromVotegroupbyCandidateId) tmp))

577. 员工奖金

选出所有 bonus < 1000 的员工的 name 及其 bonus。

Employee表单

+-------+--------+-----------+--------+

| empId |  name  | supervisor| salary |

+-------+--------+-----------+--------+

|  1  | John  |  3        | 1000  |

|  2  | Dan    |  3        | 2000  |

|  3  | Brad  |  null    | 4000  |

|  4  | Thomas |  3        | 4000  |

+-------+--------+-----------+--------+

empId 是这张表单的主关键字

Bonus表单

+-------+-------+

| empId | bonus |

+-------+-------+

| 2    | 500  |

| 4    | 2000  |

+-------+-------+

empId 是这张表单的主关键字

输出示例:

+-------+-------+

| name  | bonus |

+-------+-------+

| John  | null  |

| Dan  | 500  |

| Brad  | null  |

+-------+-------

select name,bonus

from employee e 

left join bonus b

on e.empid=b.empid

where nvl(bonus,0)<1000;

NVL( string1, replace_with)
NVL(E1, E2)的功能为:如果E1为NULL,则函数返回E2,否则返回E1本身

578. 查询回答率最高的问题

从survey_log表中获得回答率最高的问题,survey_log表包含这些列:uid,action,question_id,answer_id,q_num,timestamp。

uid 表示用户 id;action 有以下几种值:"show","answer","skip";当 action 值为 "answer" 时 answer_id 非空,而 action 值为 "show" 或者 "skip" 时 answer_id 为空;q_num 表示当前会话中问题的编号。

请编写SQL查询来找到具有最高回答率的问题。

示例:

输入:

+------+-----------+--------------+------------+-----------+------------+

| uid  | action    | question_id  | answer_id  | q_num    | timestamp  |

+------+-----------+--------------+------------+-----------+------------+

| 5    | show      | 285          | null      | 1        | 123        |

| 5    | answer    | 285          | 124124    | 1        | 124        |

| 5    | show      | 369          | null      | 2        | 125        |

| 5    | skip      | 369          | null      | 2        | 126        |

+------+-----------+--------------+------------+-----------+------------+

输出:

+-------------+

| survey_log  |

+-------------+

|    285      |

+-------------+

解释:

参考一个我觉得最好的答案:

***求什么比率一般都是:

(sum(case when `action` like 'answer' then 1 else 0 end) / sum(case when `action` like 'show' then 1 else 0 end)) as rate

select question_id as survey_log

from(

select (sum(case when `action` like 'answer' then 1 else 0 end) / sum(case when `action` like 'show' then 1 else 0 end)) as rate,question_id

from survey_log

group by question_id

order by rate desc

limit 1

————————————————

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原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_43329319/java/article/details/96367844

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