【LeetCode高频SQL50题-基础版】打卡第1天：第1~10题

【LeetCode高频SQL50题-基础版】打卡第1天：第1~10题

⛅前言

  在这个博客专栏中，我将为大家提供关于 LeetCode 高频 SQL 题目的基础版解析。LeetCode 是一个非常受欢迎的编程练习平台，其中的 SQL 题目涵盖了各种常见的数据库操作和查询任务。对于计算机科班出身的同学来说，SQL 是一个基础而又重要的技能。不仅在面试过程中经常会遇到 SQL 相关的考题，而且在日常的开发工作中，掌握 SQL 的能力也是必备的。

  本专栏的目的是帮助读者掌握 LeetCode 上的高频 SQL 题目，并提供对每个题目的解析和解决方案。我们将重点关注那些经常出现在面试中的题目，并提供一个基础版的解法，让读者更好地理解问题的本质和解题思路。无论你是准备找工作还是提升自己的技能，在这个专栏中，你可以学习到很多关于 SQL 的实践经验和技巧，从而更加深入地理解数据库的操作和优化。

  我希望通过这个专栏的分享，能够帮助读者在 SQL 的领域里取得更好的成绩和进步。如果你对这个话题感兴趣，那么就跟随我一起，开始我们的 LeetCode 高频 SQL 之旅吧！

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• 题目来源：高频 SQL 50 题（基础版） - 学习计划 - 力扣（LeetCode）全球极客挚爱的技术成长平台

可回收且低脂的产品

题目

题目来源：1757.可回收且低脂的产品

题解

select product_id from products where low_fats='Y' and recyclable='Y';

寻找用户推荐人

题目

题目来源：584.寻找用户推荐人

题解

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

注意：null不参与比较运算，所以直接这样写select name from customer where referee_id!=2会直接忽略空字段，从而得到错误的答案，所以切勿踩坑

大的国家

题目

题目来源：595.大的国家

题解

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

使用 or 会使索引会失效，在数据量较大的时候查找效率较低，通常建议使用 union 代替 or

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

UNION 和 OR 之间的比较：

对于单列来说，用 or 是没有任何问题的，但是 or 涉及到多个列的时候，每次 select 只能选取一个index，如果选择了area，population就需要进行table-scan，即全部扫描一遍，但是使用union就可以解决这个问题，分别使用area和 population上面的index进行查询。 但是这里还会有一个问题就是，UNION会对结果进行排序去重，可能会降低一些 performance (这有可能是方法一比方法二快的原因），所以最佳的选择应该是两种方法都进行尝试比较

文章浏览I

题目

题目来源：1148.文章浏览I

题解

可以选择直接使用 distinct 对 author_id 进行去重

select distinct author_id as id 
from views 
where author_id = viewer_id 
order by id;

SQL优化：使用 group by 对 author_id 进行去重

select author_id as id 
from views 
where author_id = viewer_id 
group by author_id 
order by id;

虽然它们都可以达到去重的效果，但在某些情况下，使用 GROUP BY 可能比使用 DISTINCT 更高效。

这主要是因为 GROUP BY 在进行聚合时，可以利用索引来提高查询性能。在 GROUP BY 操作中，数据库会将相同的值分组，并对每个组进行聚合计算。而在执行到 GROUP BY 时，数据库会使用索引来排序和分组数据。如果有适当的索引可用，那么数据库可以直接使用该索引而不需要完全扫描整个表。

另一方面，使用 DISTINCT 时，数据库需要扫描整个表来查找重复的数据并消除它们。虽然在一些情况下 DISTINCT可以利用索引优化，但它通常需要完全扫描数据，因此在数据量较大时可能会导致性能下降。

总的来说，当需要去重时，如果已经存在适当的索引，并且可以在 GROUP BY 条件下进行聚合操作，那么使用 GROUP BY 可能会更高效。但是在其他情况下，使用 DISTINCT 或者其他优化手段可能更合适。

注意：性能的比较也受到具体数据库实现、查询条件、数据量和索引等因素的影响，因此在实际应用中最好进行测试和评估以确定最佳的方法。

温馨提示：8.0之前的版本distinct的效率要比group by的去重效率高，因为group by会有隐式排序，8.0之后group by移除了隐式排序，所以8.0之后的版本，这两个效率近乎相当

无效的推文

题目

题目来源：1638.无效的推文

题解

这里主要考察对length函数的使用

select tweet_id from tweets where length(content) > 15;

使用唯一标识码替代员工ID

题目

题目来源：1638.无效的推文

题解

直接使用左接连，so easy

select tb2.unique_id, tb1.name
from Employees tb1 left join EmployeeUNI tb2 on tb1.id = tb2.id;

产品销售分析I

题目

题目来源：1068.产品销售分析I

题解

• 解法一：使用左(外)连接（left outer join ，简写 left join）

  这里直接使用左连接，但是需要注意左连接的顺序，题目中要求是查询Sales表中所有的产品，所以要最先写Sales，这样才能保障查询的结果包含Sales表中所有的产品

  select p.product_name, s.price, s.year
  from Sales s left join Product p on s.product_id = p.product_id;
  

• 解法二：使用内连接（inner join，简写join）

  如果使用内连接，就不需要关注是先写Sales还是先写Product了。但是使用内连接

  select p.product_name, s.year, s.price 
  from Sales s
  join Product p on s.product_id = p.product_id 
  

  备注：在一般情况下，内连接（INNER JOIN）比左连接（LEFT JOIN）的性能更高。这是因为内连接只返回两个表中匹配的行，而左连接返回匹配的行以及左边表中不匹配的行。

进店却未进行交易的顾客

题目

题目来源：1581.进店却未进行交易的顾客

题解

• 解法一：使用左连接

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

• 解法二：使用 not in 子查询

  select customer_id, count(customer_id ) count_no_trans
  from visits
  where visit_id not in(
      select visit_id from transactions
  )
  group by customer_id;
  

上升的温度

题目

题目来源：197.上升的温度

题解

• 解法一：使用jonin+datediff

  datediff(date1, date2)：计算 date1 与 date2 两个日期的间隔，结果为date1-date2

  select a.id
  from weather a join weather b
  where datediff(b.recordDate, a.recordDate) = 1 and b.Temperature > a.Temperature;
  

• 解法二：使用jonin+adddate

  adddate(date1, interval n day)：在 date1 的基础上添加 n天，这里的单位可以是 second、minute、hour、week

  select a.id
  from weather a join weather b on(a.recordDate = adddate(b.recordDate, interval 1 day))
  where a.temperature > b.temperature;
  

每台机器的进程平均运行时间

题目

题目来源：1661.每台机器的进程平均运行时间

题解

这里涉及到三个知识点：rount、avg、if

rount(value, n)：保留指定数值（value）的小数点后 n 位（四舍五入，不够补0）

avg(value)：计算value的平均值

if(condition,exp1,exp2)：条件成立执行epx1，条件不成立执行exp2，作用等价于三元算符

select machine_id, round(
    avg(if(activity_type='start', -timestamp, timestamp))*2, 3
    ) processing_time 
from Activity 
group by machine_id;

备注：由于 avg 计算的是所有行的平均值，而两行（start和end）才构成一个进程，因此 avg 计算得到的值乘 2 才是每个进程的平均值