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每道题后面都应相应的难度等级，如果没时间做的话 可以在leetcode 按出题频率刷题
祝大家面试取得好的成绩
175. 组合两个表
难度简单
SQL架构
表1: Person
+-------------+---------+
| 列名 | 类型 |
+-------------+---------+
| PersonId | int |
| FirstName | varchar |
| LastName | varchar |
+-------------+---------+
PersonId 是上表主键
表2: Address
+-------------+---------+
| 列名 | 类型 |
+-------------+---------+
| AddressId | int |
| PersonId | int |
| City | varchar |
| State | varchar |
+-------------+---------+
AddressId 是上表主键
编写一个 SQL 查询，满足条件：无论 person 是否有地址信息，都需要基于上述两表提供 person 的以下信息：
FirstName, LastName, City, State
select FirstName,LastName,City,State
from Person p
left join Address a
on a.PersonId = p.PersonId
176. 第二高的薪水
难度简单
SQL架构
编写一个 SQL 查询，获取 Employee 表中第二高的薪水（Salary） 。
+----+--------+
| Id | Salary |
+----+--------+
| 1 | 100 |
| 2 | 200 |
| 3 | 300 |
+----+--------+
例如上述 Employee 表，SQL查询应该返回 200 作为第二高的薪水。如果不存在第二高的薪水，那么查询应返回 null。
+---------------------+
| SecondHighestSalary |
+---------------------+
| 200 |
+---------------------+
SELECT
IFNULL(
(SELECT DISTINCT Salary
FROM Employee
ORDER BY Salary DESC
LIMIT 1 OFFSET 1),
NULL) AS SecondHighestSalary
177. 第N高的薪水
难度中等
编写一个 SQL 查询，获取 Employee 表中第 n 高的薪水（Salary）。
+----+--------+
| Id | Salary |
+----+--------+
| 1 | 100 |
| 2 | 200 |
| 3 | 300 |
+----+--------+
例如上述 Employee 表，n = 2 时，应返回第二高的薪水 200。如果不存在第 n 高的薪水，那么查询应返回 null。
+------------------------+
| getNthHighestSalary(2) |
+------------------------+
| 200 |
+------------------------+
CREATE FUNCTION getNthHighestSalary(N INT) RETURNS INT
BEGIN
RETURN (
SELECT IFNULL(
(select salary
from(
select salary,
rank() over(order by salary desc) rk
from Employee
group by salary
)t1
where rk=N),NULL) SecondHighestSalary
);
END
178. 分数排名
难度中等
SQL架构
编写一个 SQL 查询来实现分数排名。
如果两个分数相同，则两个分数排名（Rank）相同。请注意，平分后的下一个名次应该是下一个连续的整数值。换句话说，名次之间不应该有“间隔”。
+----+-------+
| Id | Score |
+----+-------+
| 1 | 3.50 |
| 2 | 3.65 |
| 3 | 4.00 |
| 4 | 3.85 |
| 5 | 4.00 |
| 6 | 3.65 |
+----+-------+
例如，根据上述给定的 Scores 表，你的查询应该返回（按分数从高到低排列）：
+-------+------+
| Score | Rank |
+-------+------+
| 4.00 | 1 |
| 4.00 | 1 |
| 3.85 | 2 |
| 3.65 | 3 |
| 3.65 | 3 |
| 3.50 | 4 |
+-------+------+
重要提示：对于 MySQL 解决方案，如果要转义用作列名的保留字，可以在关键字之前和之后使用撇号。例如 Rank
select Score,
dense_rank() over(order by Score desc) `rank`
from Scores
180. 连续出现的数字
难度中等
SQL架构
编写一个 SQL 查询，查找所有至少连续出现三次的数字。
+----+-----+
| Id | Num |
+----+-----+
| 1 | 1 |
| 2 | 1 |
| 3 | 1 |
| 4 | 2 |
| 5 | 1 |
| 6 | 2 |
| 7 | 2 |
+----+-----+
例如，给定上面的 Logs 表， 1 是唯一连续出现至少三次的数字。
+-----------------+
| ConsecutiveNums |
+-----------------+
| 1 |
+-----------------+
select distinct Num ConsecutiveNums
from
(
select
Num,
lead(Num,1,null) over(order by id) n2,
lead(Num,2,null) over(order by id) n3
from Logs
)t1
where Num = n2 and Num = n3
181. 超过经理收入的员工
难度简单
SQL架构
Employee 表包含所有员工，他们的经理也属于员工。每个员工都有一个 Id，此外还有一列对应员工的经理的 Id。
+----+-------+--------+-----------+
| Id | Name | Salary | ManagerId |
+----+-------+--------+-----------+
| 1 | Joe | 70000 | 3 |
| 2 | Henry | 80000 | 4 |
| 3 | Sam | 60000 | NULL |
| 4 | Max | 90000 | NULL |
+----+-------+--------+-----------+
给定 Employee 表，编写一个 SQL 查询，该查询可以获取收入超过他们经理的员工的姓名。在上面的表格中，Joe 是唯一一个收入超过他的经理的员工。
+----------+
| Employee |
+----------+
| Joe |
+----------+
select a.Name Employee
from Employee a
join Employee b
on a.ManagerId = b.id
where a.Salary>b.Salary
182. 查找重复的电子邮箱
难度简单
SQL架构
编写一个 SQL 查询，查找 Person 表中所有重复的电子邮箱。
示例：
+----+---------+
| Id | Email |
+----+---------+
| 1 | [email protected] |
| 2 | [email protected] |
| 3 | [email protected] |
+----+---------+
根据以上输入，你的查询应返回以下结果：
+---------+
| Email |
+---------+
| [email protected] |
+---------+
说明：所有电子邮箱都是小写字母。
select Email
from Person
group by Email
having count(*)>1
183. 从不订购的客户
难度简单
SQL架构
某网站包含两个表，Customers 表和 Orders 表。编写一个 SQL 查询，找出所有从不订购任何东西的客户。
Customers 表：
+----+-------+
| Id | Name |
+----+-------+
| 1 | Joe |
| 2 | Henry |
| 3 | Sam |
| 4 | Max |
+----+-------+
Orders 表：
+----+------------+
| Id | CustomerId |
+----+------------+
| 1 | 3 |
| 2 | 1 |
+----+------------+
例如给定上述表格，你的查询应返回：
+-----------+
| Customers |
+-----------+
| Henry |
| Max |
+-----------+
select c.Name Customers
from Customers c left join Orders o
on c.id = o.CustomerId
where o.id is null
184. 部门工资最高的员工
难度中等
SQL架构
Employee 表包含所有员工信息，每个员工有其对应的 Id, salary 和 department Id。
+----+-------+--------+--------------+
| Id | Name | Salary | DepartmentId |
+----+-------+--------+--------------+
| 1 | Joe | 70000 | 1 |
| 2 | Henry | 80000 | 2 |
| 3 | Sam | 60000 | 2 |
| 4 | Max | 90000 | 1 |
+----+-------+--------+--------------+
Department 表包含公司所有部门的信息。
+----+----------+
| Id | Name |
+----+----------+
| 1 | IT |
| 2 | Sales |
+----+----------+
编写一个 SQL 查询，找出每个部门工资最高的员工。例如，根据上述给定的表格，Max 在 IT 部门有最高工资，Henry 在 Sales 部门有最高工资。
+------------+----------+--------+
| Department | Employee | Salary |
+------------+----------+--------+
| IT | Max | 90000 |
| Sales | Henry | 80000 |
+------------+----------+--------+
select Department,Employee,Salary
from (
select d.Name Department,e.Name Employee, e.Salary,
rank() over(partition by d.id order by Salary desc) rk
from Employee e join Department d
on e.DepartmentId=d.id
)tmp
where rk = 1
185. 部门工资前三高的所有员工
难度困难
SQL架构
Employee 表包含所有员工信息，每个员工有其对应的工号 Id，姓名 Name，工资 Salary 和部门编号 DepartmentId 。
+----+-------+--------+--------------+
| Id | Name | Salary | DepartmentId |
+----+-------+--------+--------------+
| 1 | Joe | 85000 | 1 |
| 2 | Henry | 80000 | 2 |
| 3 | Sam | 60000 | 2 |
| 4 | Max | 90000 | 1 |
| 5 | Janet | 69000 | 1 |
| 6 | Randy | 85000 | 1 |
| 7 | Will | 70000 | 1 |
+----+-------+--------+--------------+
Department 表包含公司所有部门的信息。
+----+----------+
| Id | Name |
+----+----------+
| 1 | IT |
| 2 | Sales |
+----+----------+
编写一个 SQL 查询，找出每个部门获得前三高工资的所有员工。例如，根据上述给定的表，查询结果应返回：
+------------+----------+--------+
| Department | Employee | Salary |
+------------+----------+--------+
| IT | Max | 90000 |
| IT | Randy | 85000 |
| IT | Joe | 85000 |
| IT | Will | 70000 |
| Sales | Henry | 80000 |
| Sales | Sam | 60000 |
+------------+----------+--------+
解释：
IT 部门中，Max 获得了最高的工资，Randy 和 Joe 都拿到了第二高的工资，Will 的工资排第三。销售部门（Sales）只有两名员工，Henry 的工资最高，Sam 的工资排第二。
select Department,Employee,Salary
from (
select d.Name Department,e.Name Employee, e.Salary,
dense_rank() over(partition by d.id order by Salary desc) rk
from Employee e join Department d
on e.DepartmentId=d.id
)tmp
where rk <=3
196. 删除重复的电子邮箱
难度简单
编写一个 SQL 查询，来删除 Person 表中所有重复的电子邮箱，重复的邮箱里只保留 Id 最小 的那个。
+----+------------------+
| Id | Email |
+----+------------------+
| 1 | [email protected] |
| 2 | [email protected] |
| 3 | [email protected] |
+----+------------------+
Id 是这个表的主键。
例如，在运行你的查询语句之后，上面的 Person 表应返回以下几行:
+----+------------------+
| Id | Email |
+----+------------------+
| 1 | [email protected] |
| 2 | [email protected] |
+----+------------------+
提示：
执行 SQL 之后，输出是整个
Person表。使用
delete语句。
DELETE p1 FROM Person p1,
Person p2
WHERE
p1.Email = p2.Email AND p1.Id > p2.Id
注意是删除 ，不是查询
197. 上升的温度
难度简单
SQL架构
给定一个 Weather 表，编写一个 SQL 查询，来查找与之前（昨天的）日期相比温度更高的所有日期的 Id。
+---------+------------------+------------------+
| Id(INT) | RecordDate(DATE) | Temperature(INT) |
+---------+------------------+------------------+
| 1 | 2015-01-01 | 10 |
| 2 | 2015-01-02 | 25 |
| 3 | 2015-01-03 | 20 |
| 4 | 2015-01-04 | 30 |
+---------+------------------+------------------+
例如，根据上述给定的 Weather 表格，返回如下 Id:
+----+
| Id |
+----+
| 2 |
| 4 |
+----+
select
Id
from
(
select Id,RecordDate,Temperature,
lag(RecordDate,1,9999-99-99) over (order by RecordDate) yd,
lag(Temperature,1,999) over(order by RecordDate ) yt
from Weather
)tmp
where Temperature >yt
and datediff(RecordDate,yd)=1
262. 行程和用户
难度困难
SQL架构
Trips 表中存所有出租车的行程信息。每段行程有唯一键 Id，Client_Id 和 Driver_Id 是 Users 表中 Users_Id 的外键。Status 是枚举类型，枚举成员为 (‘completed’, ‘cancelled_by_driver’, ‘cancelled_by_client’)。
+----+-----------+-----------+---------+--------------------+----------+
| Id | Client_Id | Driver_Id | City_Id | Status |Request_at|
+----+-----------+-----------+---------+--------------------+----------+
| 1 | 1 | 10 | 1 | completed |2013-10-01|
| 2 | 2 | 11 | 1 | cancelled_by_driver|2013-10-01|
| 3 | 3 | 12 | 6 | completed |2013-10-01|
| 4 | 4 | 13 | 6 | cancelled_by_client|2013-10-01|
| 5 | 1 | 10 | 1 | completed |2013-10-02|
| 6 | 2 | 11 | 6 | completed |2013-10-02|
| 7 | 3 | 12 | 6 | completed |2013-10-02|
| 8 | 2 | 12 | 12 | completed |2013-10-03|
| 9 | 3 | 10 | 12 | completed |2013-10-03|
| 10 | 4 | 13 | 12 | cancelled_by_driver|2013-10-03|
+----+-----------+-----------+---------+--------------------+----------+
Users 表存所有用户。每个用户有唯一键 Users_Id。Banned 表示这个用户是否被禁止，Role 则是一个表示（‘client’, ‘driver’, ‘partner’）的枚举类型。
+----------+--------+--------+
| Users_Id | Banned | Role |
+----------+--------+--------+
| 1 | No | client |
| 2 | Yes | client |
| 3 | No | client |
| 4 | No | client |
| 10 | No | driver |
| 11 | No | driver |
| 12 | No | driver |
| 13 | No | driver |
+----------+--------+--------+
写一段 SQL 语句查出 2013年10月1日 至 2013年10月3日 期间非禁止用户的取消率。基于上表，你的 SQL 语句应返回如下结果，取消率（Cancellation Rate）保留两位小数。
取消率的计算方式如下：(被司机或乘客取消的非禁止用户生成的订单数量) / (非禁止用户生成的订单总数)
+------------+-------------------+
| Day | Cancellation Rate |
+------------+-------------------+
| 2013-10-01 | 0.33 |
| 2013-10-02 | 0.00 |
| 2013-10-03 | 0.50 |
+------------+-------------------+
SELECT T.request_at AS `Day`,
ROUND(
SUM(
IF(T.STATUS = 'completed',0,1)
)
/
COUNT(T.STATUS),
2
) AS `Cancellation Rate`
FROM trips AS T
WHERE
T.Client_Id NOT IN (
SELECT users_id
FROM users
WHERE banned = 'Yes'
)
AND
T.Driver_Id NOT IN (
SELECT users_id
FROM users
WHERE banned = 'Yes'
)
AND T.request_at BETWEEN '2013-10-01' AND '2013-10-03'
GROUP BY T.request_at
511. 游戏玩法分析 I
难度简单
SQL架构
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 |
+-----------+-------------+
select player_id ,event_date first_login
from (
select player_id ,event_date,
rank() over(partition by player_id order by event_date) rk
from Activity
) tmp
where rk = 1
2.最优 （选最小日期）
select player_id ,min(event_date) first_login
from Activity
group by player_id