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
题目来源:1251.平均售价
考查知识点:sum()
、ifnull()
sum(column)
:对表中某一列进行求和round(number, n)
:对number保留n位小数,采用四舍五入的方式ifnull(expression_1, expression_2)
:如果表达式1为null,则结果为expression_2,如果表达式不为null,则结果为expression_1这里我选择采用一步一步调整SQL的方式来解题,因为这种方式能够让我们更加清晰的了解SQL的执行过程
1)先做一个左连接
select *
from Prices p left join UnitsSold u on p.product_id = u.product_id;
| product_id | start_date | end_date | price | product_id | purchase_date | units |
| ---------- | ---------- | ---------- | ----- | ---------- | ------------- | ----- |
| 1 | 2019-02-17 | 2019-02-28 | 5 | 1 | 2019-03-01 | 15 |
| 1 | 2019-02-17 | 2019-02-28 | 5 | 1 | 2019-02-25 | 100 |
| 1 | 2019-03-01 | 2019-03-22 | 20 | 1 | 2019-03-01 | 15 |
| 1 | 2019-03-01 | 2019-03-22 | 20 | 1 | 2019-02-25 | 100 |
| 2 | 2019-02-01 | 2019-02-20 | 15 | 2 | 2019-03-22 | 30 |
| 2 | 2019-02-01 | 2019-02-20 | 15 | 2 | 2019-02-10 | 200 |
| 2 | 2019-02-21 | 2019-03-31 | 30 | 2 | 2019-03-22 | 30 |
| 2 | 2019-02-21 | 2019-03-31 | 30 | 2 | 2019-02-10 | 200 |
2)从上面的执行结果来看,producet_id 发生了重复,我们采用 group by进行去重
select *
from Prices p left join UnitsSold u on p.product_id = u.product_id
group by p.product_id;
| product_id | start_date | end_date | price | product_id | purchase_date | units |
| ---------- | ---------- | ---------- | ----- | ---------- | ------------- | ----- |
| 1 | 2019-02-17 | 2019-02-28 | 5 | 1 | 2019-03-01 | 15 |
| 2 | 2019-02-01 | 2019-02-20 | 15 | 2 | 2019-03-22 | 30 |
3)我们还需要通过按照产品销售日期计算每一个产品的总销售额
select p.product_id, SUM(units * price) as all_price, SUM(units) as all_units
from Prices p left join UnitsSold u on p.product_id = u.product_id
where u.purchase_date between p.start_date and p.end_date
group by p.product_id;
| product_id | all_price | all_units |
| ---------- | --------- | --------- |
| 1 | 800 | 115 |
| 2 | 3900 | 230 |
product_id = 1 的计算结果是 800=(100 * 5)+(15 * 20),115=100+15,
4)进行相除,计算平均售价
select p.product_id, round(sum(units * price) / sum(units),2) as average_price
from Prices p left join UnitsSold u on p.product_id = u.product_id
where u.purchase_date between p.start_date and p.end_date
group by p.product_id;
| product_id | average_price |
| ---------- | ------------- |
| 1 | 6.96 |
| 2 | 16.96 |
5)对于销售额为 null 的商品采用上面的SQL会报错,因为null与其它结果参数运算的结果可能为null,而我们需要的结果是0
select p.product_id, round(ifnull(sum(units * price) / sum(units), 0), 2) as average_price
from Prices p left join UnitsSold u on p.product_id = u.product_id
where u.purchase_date between p.start_date and p.end_date or u.product_id is null
group by p.product_id;
注意:
ifnull()
函数计算过滤sum()
函数的求和数量正确需要添加一个条件 or u.product_id is null ,把 UnitsSold表中 null 的列也统计起来,这样记录总数才是正确的,否则记录总数会比真实值小左连接
、group by
、sum
、count
、round
1)先进行左连接
select *
from Project p left join Employee e on p.employee_id = e.employee_id;
| project_id | employee_id | employee_id | name | experience_years |
| ---------- | ----------- | ----------- | ------ | ---------------- |
| 1 | 1 | 1 | Khaled | 3 |
| 1 | 2 | 2 | Ali | 2 |
| 1 | 3 | 3 | John | 1 |
| 2 | 1 | 1 | Khaled | 3 |
| 2 | 4 | 4 | Doe | 2 |
2)和目标结果表进行对比,发现还需要对 project_id 进行去重
select *
from Project p left join Employee e on p.employee_id = e.employee_id
group by p.project_id;
| project_id | employee_id | employee_id | name | experience_years |
| ---------- | ----------- | ----------- | ------ | ---------------- |
| 1 | 1 | 1 | Khaled | 3 |
| 2 | 1 | 1 | Khaled | 3 |
3)和目标结果表进行对比,发现还需要计算 每一个项目的员工的平均年限,同时需要使用round()
函数对平均值进行保留两位小数
一个项目员工的平均年限=项目所有员工的年限/项目员工的数量
select p.project_id, round(sum(e.experience_years)/count(p.project_id), 2) average_years
from Project p left join Employee e on p.employee_id = e.employee_id
group by p.project_id;
+-------------+---------------+
| project_id | average_years |
+-------------+---------------+
| 1 | 2.00 |
| 2 | 2.50 |
+-------------+---------------+
题目来源:1633.各赛事的用户注册率
count
、round
、group by
、order by
select contest_id , round(count(user_id) * 100/ (select count(*) from users), 2) percentage
from Register
group by contest_id
order by percentage desc, contest_id
题目来源:1211.查询结果的质量和占比
考察知识点:count
、round
、group by
、sum
、if
、avg
方式一:
select
query_name,
round((sum(rating/position)/count(query_name)), 2) quality,
round(sum(if(rating < 3, 1, 0)) * 100 / count(*), 2) poor_query_percentage
from Queries
group by query_name;
其中if(rating < 3, 1, 0)
等价于case when rating < 3 then 1 else 0 end
方式二:
select
query_name,
round(avg(rating/position), 2) quality,
round(avg(rating < 3)*100, 2) poor_query_percentage
from Queries
group by query_name;
其中avg(rating < 3)
这个表达式的含义是,计算评分小于3占总数的百分比
备注:这两个SQL,第二个适用 avg
函数的SQL性能更好,因为第一个 SQL 查询中使用了多个聚合函数和条件语句,如 sum
、round
、if
等,这可能会导致更多的计算和操作,从而影响查询的性能。而第二个 SQL 查询中只使用了两个简单的聚合函数 avg
和 round
,没有使用条件语句,所以计算的复杂度较低,查询性能相对较好。
题目来源:1193.每月交易I
count
、sum
、data_formate
、group by
、order by
select
date_format(trans_date, "%Y-%m") month,
country,
count(*) trans_count,
count(if(state='approved', 1, null)) approved_count,
sum(amount) trans_total_amount,
sum(if(state = 'approved', amount, 0)) approved_total_amount
from Transactions
group by country, month
order by month;
还可以换一种写法
select
left(trans_date, 7) month,
country,
count(*) trans_count,
sum(if(state='approved', 1, 0)) approved_count,
sum(amount) trans_total_amount,
sum(if(state = 'approved', amount, 0)) approved_total_amount
from Transactions
group by country, month
order by month;