LeetCode-SQL(六)

以下题目均来自力扣

101、1393.股票的资本损益

难度:★★★☆☆

Stocks 表:

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| stock_name    | varchar |
| operation     | enum    |
| operation_day | int     |
| price         | int     |
+---------------+---------+
(stock_name, day) 是这张表的主键
operation 列使用的是一种枚举类型,包括:('Sell','Buy')
此表的每一行代表了名为 stock_name 的某支股票在 operation_day 这一天的操作价格。
保证股票的每次'Sell'操作前,都有相应的'Buy'操作。

编写一个SQL查询来报告每支股票的资本损益。

股票的资本损益是一次或多次买卖股票后的全部收益或损失。

以任意顺序返回结果即可。

SQL查询结果的格式如下例所示:

Stocks 表:
+---------------+-----------+---------------+--------+
| stock_name    | operation | operation_day | price  |
+---------------+-----------+---------------+--------+
| Leetcode      | Buy       | 1             | 1000   |
| Corona Masks  | Buy       | 2             | 10     |
| Leetcode      | Sell      | 5             | 9000   |
| Handbags      | Buy       | 17            | 30000  |
| Corona Masks  | Sell      | 3             | 1010   |
| Corona Masks  | Buy       | 4             | 1000   |
| Corona Masks  | Sell      | 5             | 500    |
| Corona Masks  | Buy       | 6             | 1000   |
| Handbags      | Sell      | 29            | 7000   |
| Corona Masks  | Sell      | 10            | 10000  |
+---------------+-----------+---------------+--------+

Result 表:
+---------------+-------------------+
| stock_name    | capital_gain_loss |
+---------------+-------------------+
| Corona Masks  | 9500              |
| Leetcode      | 8000              |
| Handbags      | -23000            |
+---------------+-------------------+
Leetcode 股票在第一天以1000美元的价格买入,在第五天以9000美元的价格卖出。资本收益=9000-1000=8000美元。
Handbags 股票在第17天以30000美元的价格买入,在第29天以7000美元的价格卖出。资本损失=7000-30000=-23000美元。
Corona Masks 股票在第1天以10美元的价格买入,在第3天以1010美元的价格卖出。在第4天以1000美元的价格再次购买,在第5天以500美元的价格出售。最后,它在第6天以1000美元的价格被买走,在第10天以10000美元的价格被卖掉。资本损益是每次(’Buy'->'Sell')操作资本收益或损失的和=1010-10+500-1000+10000-1000=1000-500+9000=9500美元。
解答:
用户分组,分出这个用户买的总价钱和卖出的总价钱,然后通过转换为一行,进行相减就可以求出
with t1 as(
select
	stock_name,
	operation,
	sum(price) p
from
	Stocks
group by 
	stock_name,operation
),
t2 as(
select
	stock_name,
	min(case operation when 'buy' then p end) buy_price,
	min(case operation when 'Sell' then p end) Sell_price
from
	t1
group by 
	stock_name
)
select 
	stock_name,
	Sell_price-buy_price capital_gain_loss
from 
	t2
order by 
	stock_name desc
;

102、1389.购买了产品A和产品B却没有购买产品C的顾客

难度:★★★☆☆

Customers 表:

+---------------------+---------+
| Column Name         | Type    |
+---------------------+---------+
| customer_id         | int     |
| customer_name       | varchar |
+---------------------+---------+
customer_id 是这张表的主键。
customer_name 是顾客的名称。

Orders 表:

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| order_id      | int     |
| customer_id   | int     |
| product_name  | varchar |
+---------------+---------+
order_id 是这张表的主键。
customer_id 是购买了名为 "product_name" 产品顾客的id。

请你设计 SQL 查询来报告购买了产品 A 和产品 B 却没有购买产品 C 的顾客的 ID 和姓名( customer_idcustomer_name ),我们将基于此结果为他们推荐产品 C 。
您返回的查询结果需要按照 customer_id 排序

查询结果如下例所示。

Customers table:
+-------------+---------------+
| customer_id | customer_name |
+-------------+---------------+
| 1           | Daniel        |
| 2           | Diana         |
| 3           | Elizabeth     |
| 4           | Jhon          |
+-------------+---------------+

Orders table:
+------------+--------------+---------------+
| order_id   | customer_id  | product_name  |
+------------+--------------+---------------+
| 10         |     1        |     A         |
| 20         |     1        |     B         |
| 30         |     1        |     D         |
| 40         |     1        |     C         |
| 50         |     2        |     A         |
| 60         |     3        |     A         |
| 70         |     3        |     B         |
| 80         |     3        |     D         |
| 90         |     4        |     C         |
+------------+--------------+---------------+

Result table:
+-------------+---------------+
| customer_id | customer_name |
+-------------+---------------+
| 3           | Elizabeth     |
+-------------+---------------+
只有 customer_id 为 3 的顾客购买了产品 A 和产品 B ,却没有购买产品 C 。
解答:
先找购买了产品C的顾客,然后去除这顾客,再从剩下的顾客中找到购买了A和B产品的,分组去重数量等于2就可以了
with o_out_c as(
select * from Orders where customer_id not in (select customer_id from Orders where product_name='C')
),
tmp as (
select * from o_out_c where product_name in ('A','B')
)
select * from Customers 
where customer_id in 
(select customer_id from tmp group by customer_id having count(distinct product_name)=2)

103、1407.排名靠前的旅行者

难度:★★☆☆☆

表:Users

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| id            | int     |
| name          | varchar |
+---------------+---------+
id 是该表单主键。
name 是用户名字。

表:Rides

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| id            | int     |
| user_id       | int     |
| distance      | int     |
+---------------+---------+
id 是该表单主键。
user_id 是本次行程的用户的 id, 而该用户此次行程距离为 distance 。

写一段 SQL , 报告每个用户的旅行距离。

返回的结果表单,以 travelled_distance 降序排列 ,如果有两个或者更多的用户旅行了相同的距离, 那么再以 name 升序排列

查询结果格式如下例所示。

Users 表:
+------+-----------+
| id   | name      |
+------+-----------+
| 1    | Alice     |
| 2    | Bob       |
| 3    | Alex      |
| 4    | Donald    |
| 7    | Lee       |
| 13   | Jonathan  |
| 19   | Elvis     |
+------+-----------+

Rides 表:
+------+----------+----------+
| id   | user_id  | distance |
+------+----------+----------+
| 1    | 1        | 120      |
| 2    | 2        | 317      |
| 3    | 3        | 222      |
| 4    | 7        | 100      |
| 5    | 13       | 312      |
| 6    | 19       | 50       |
| 7    | 7        | 120      |
| 8    | 19       | 400      |
| 9    | 7        | 230      |
+------+----------+----------+

Result 表:
+----------+--------------------+
| name     | travelled_distance |
+----------+--------------------+
| Elvis    | 450                |
| Lee      | 450                |
| Bob      | 317                |
| Jonathan | 312                |
| Alex     | 222                |
| Alice    | 120                |
| Donald   | 0                  |
+----------+--------------------+
Elvis 和 Lee 旅行了 450 英里,Elvis 是排名靠前的旅行者,因为他的名字在字母表上的排序比 Lee 更小。
Bob, Jonathan, Alex 和 Alice 只有一次行程,我们只按此次行程的全部距离对他们排序。
Donald 没有任何行程, 他的旅行距离为 0
解答:
每个旅行者,所以用户表所有人都应该在,这里使用左连接(left join,然后根据姓名进行分组求和,求和里面设置如果为null的为0,最后进行排序
select
	name,
	sum(ifnull(distance,0)) travelled_distance
from
	Users u
left join
	Rides r
on
	u.id=r.user_id
group by
	name
order by
	travelled_distance desc,name asc
;

104、1412.查找成绩处于中游的学生

难度:★★★★★

表: Student

+---------------------+---------+
| Column Name         | Type    |
+---------------------+---------+
| student_id          | int     |
| student_name        | varchar |
+---------------------+---------+
student_id 是该表主键.
student_name 学生名字.

表: Exam

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| exam_id       | int     |
| student_id    | int     |
| score         | int     |
+---------------+---------+
(exam_id, student_id) 是该表主键.
学生 student_id 在测验 exam_id 中得分为 score.

成绩处于中游的学生是指至少参加了一次测验, 且得分既不是最高分也不是最低分的学生。

写一个 SQL 语句,找出在 所有 测验中都处于中游的学生 (student_id, student_name)

不要返回从来没有参加过测验的学生。返回结果表按照 student_id 排序。

查询结果格式如下。

Student 表:
+-------------+---------------+
| student_id  | student_name  |
+-------------+---------------+
| 1           | Daniel        |
| 2           | Jade          |
| 3           | Stella        |
| 4           | Jonathan      |
| 5           | Will          |
+-------------+---------------+

Exam 表:
+------------+--------------+-----------+
| exam_id    | student_id   | score     |
+------------+--------------+-----------+
| 10         |     1        |    70     |
| 10         |     2        |    80     |
| 10         |     3        |    90     |
| 20         |     1        |    80     |
| 30         |     1        |    70     |
| 30         |     3        |    80     |
| 30         |     4        |    90     |
| 40         |     1        |    60     |
| 40         |     2        |    70     |
| 40         |     4        |    80     |
+------------+--------------+-----------+

Result 表:
+-------------+---------------+
| student_id  | student_name  |
+-------------+---------------+
| 2           | Jade          |
+-------------+---------------+

对于测验 1: 学生 13 分别获得了最低分和最高分。
对于测验 2: 学生 1 既获得了最高分, 也获得了最低分。
对于测验 34: 学生 14 分别获得了最低分和最高分。
学生 25 没有在任一场测验中获得了最高分或者最低分。
因为学生 5 从来没有参加过任何测验, 所以他被排除于结果表。
由此, 我们仅仅返回学生 2 的信息。
解答:
排序开窗,根据分数正着排一次,然后反着再排一次,再做一个标志转换,排名不为1的都为0
select
	exam_id,
	student_id,
	score,
	if(dense_rank() over(partition by exam_id order by score desc)=1,1,0) dr,
	if(dense_rank() over(partition by exam_id order by score)=1,1,0) ar
from
	Exam
;
连接学生表,然后对学生id求分组,条件为sum(dr)=0sum(ar)=0select
	t.student_id,
	student_name
from 
	(select
	exam_id,
	student_id,
	score,
	if(dense_rank() over(partition by exam_id order by score desc)=1,1,0) dr,
	if(dense_rank() over(partition by exam_id order by score)=1,1,0) ar
from
	Exam) t
join 
	Student s
on
	t.student_id=s.student_id
group by
	t.student_id,student_name
having
	sum(dr)=0
and
	sum(ar)=0
;

105、1421.净现值查询

难度:★★☆☆☆

表: NPV

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| id            | int     |
| year          | int     |
| npv           | int     |
+---------------+---------+
(id, year) 是该表主键.
该表有每一笔存货的年份, id 和对应净现值的信息.

表: Queries

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| id            | int     |
| year          | int     |
+---------------+---------+
(id, year) 是该表主键.
该表有每一次查询所对应存货的 id 和年份的信息.

写一个 SQL, 找到 Queries 表中每一次查询的净现值.

结果表没有顺序要求.

查询结果的格式如下所示:

NPV 表:
+------+--------+--------+
| id   | year   | npv    |
+------+--------+--------+
| 1    | 2018   | 100    |
| 7    | 2020   | 30     |
| 13   | 2019   | 40     |
| 1    | 2019   | 113    |
| 2    | 2008   | 121    |
| 3    | 2009   | 12     |
| 11   | 2020   | 99     |
| 7    | 2019   | 0      |
+------+--------+--------+

Queries 表:
+------+--------+
| id   | year   |
+------+--------+
| 1    | 2019   |
| 2    | 2008   |
| 3    | 2009   |
| 7    | 2018   |
| 7    | 2019   |
| 7    | 2020   |
| 13   | 2019   |
+------+--------+

结果表:
+------+--------+--------+
| id   | year   | npv    |
+------+--------+--------+
| 1    | 2019   | 113    |
| 2    | 2008   | 121    |
| 3    | 2009   | 12     |
| 7    | 2018   | 0      |
| 7    | 2019   | 0      |
| 7    | 2020   | 30     |
| 13   | 2019   | 40     |
+------+--------+--------+

(7, 2018)的净现值不在 NPV 表中, 我们把它看作是 0.
所有其它查询的净现值都能在 NPV 表中找到.
解答:
左连接,判断null0
select q.id,q.year,ifnull(npv,0) npv
from Queries q
left join NPV n
on q.id=n.id and q.year=n.year

106、1435.绘制会话柱状图

难度:★★☆☆☆

表:Sessions

+---------------------+---------+
| Column Name         | Type    |
+---------------------+---------+
| session_id          | int     |
| duration            | int     |
+---------------------+---------+
session_id 是该表主键
duration 是用户访问应用的时间, 以秒为单位

你想知道用户在你的 app 上的访问时长情况。因此决定统计访问时长区间分别为 “[0-5>”, “[5-10>”, “[10-15>” 和 “15 or more” (单位:分钟)的会话数量,并以此绘制柱状图。

写一个SQL查询来报告(访问时长区间,会话总数)。结果可用任何顺序呈现

下方为查询的输出格式:

Sessions 表:
+-------------+---------------+
| session_id  | duration      |
+-------------+---------------+
| 1           | 30            |
| 2           | 199           |
| 3           | 299           |
| 4           | 580           |
| 5           | 1000          |
+-------------+---------------+

Result 表:
+--------------+--------------+
| bin          | total        |
+--------------+--------------+
| [0-5>        | 3            |
| [5-10>       | 1            |
| [10-15>      | 0            |
| 15 or more   | 1            |
+--------------+--------------+

对于 session_id 123 ,它们的访问时间大于等于 0 分钟且小于 5 分钟。
对于 session_id 4,它的访问时间大于等于 5 分钟且小于 10 分钟。
没有会话的访问时间大于等于 10 分钟且小于 15 分钟。
对于 session_id 5, 它的访问时间大于等于 15 分钟。
解答:
select '[0-5>' as bin,count(duration) as total
from Sessions
where duration < 300
union
select '[5-10>' as bin,count(duration) as total
from Sessions
where duration >= 300 and duration < 600
union
select '[10-15>' as bin,count(duration) as total
from Sessions
where duration >= 600 and duration < 900
union
select '15 or more' as bin,count(duration) as total
from Sessions
where duration > 900

107、1440.计算布尔表达式的值

难度:★★★★☆

Variables:

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| name          | varchar |
| value         | int     |
+---------------+---------+
name 是该表主键.
该表包含了存储的变量及其对应的值.

Expressions:

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| left_operand  | varchar |
| operator      | enum    |
| right_operand | varchar |
+---------------+---------+
(left_operand, operator, right_operand) 是该表主键.
该表包含了需要计算的布尔表达式.
operator 是枚举类型, 取值于('<', '>', '=')
left_operand 和 right_operand 的值保证存在于 Variables 表单中.

写一个 SQL 查询, 以计算表 Expressions 中的布尔表达式.

返回的结果表没有顺序要求.

查询结果格式如下例所示.

Variables 表:
+------+-------+
| name | value |
+------+-------+
| x    | 66    |
| y    | 77    |
+------+-------+

Expressions 表:
+--------------+----------+---------------+
| left_operand | operator | right_operand |
+--------------+----------+---------------+
| x            | >        | y             |
| x            | <        | y             |
| x            | =        | y             |
| y            | >        | x             |
| y            | <        | x             |
| x            | =        | x             |
+--------------+----------+---------------+

Result 表:
+--------------+----------+---------------+-------+
| left_operand | operator | right_operand | value |
+--------------+----------+---------------+-------+
| x            | >        | y             | false |
| x            | <        | y             | true  |
| x            | =        | y             | false |
| y            | >        | x             | true  |
| y            | <        | x             | false |
| x            | =        | x             | true  |
+--------------+----------+---------------+-------+
如上所示, 你需要通过使用 Variables 表来找到 Expressions 表中的每一个布尔表达式的值.
解答:
Expressions表与Variables表进行连接两次,然后使用case when then else end去判断即可
with tmp as(
select left_operand,v1.value left_value,operator,right_operand,v2.value right_value
from Expressions e
left join Variables v1
on e.left_operand=v1.name
left join Variables v2
on e.right_operand=v2.name
)
select
left_operand,
operator,
right_operand,
case when operator='>' and left_value>right_value then 'true'
    when operator='<' and left_value<right_value then 'true'
    when operator='=' and left_value=right_value then 'true'
    else 'false' end as value
 from tmp

108、1445.橘子和苹果

难度:★★★☆☆

表: Sales

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| sale_date     | date    |
| fruit         | enum    | 
| sold_num      | int     | 
+---------------+---------+
(sale_date,fruit) 是该表主键.
该表包含了每一天中"苹果""桔子"的销售情况.

写一个 SQL 查询, 报告每一天 苹果桔子 销售的数目的差异.

返回的结果表, 按照格式为 (‘YYYY-MM-DD’) 的 sale_date 排序.

查询结果表如下例所示:

Sales 表:
+------------+------------+-------------+
| sale_date  | fruit      | sold_num    |
+------------+------------+-------------+
| 2020-05-01 | apples     | 10          |
| 2020-05-01 | oranges    | 8           |
| 2020-05-02 | apples     | 15          |
| 2020-05-02 | oranges    | 15          |
| 2020-05-03 | apples     | 20          |
| 2020-05-03 | oranges    | 0           |
| 2020-05-04 | apples     | 15          |
| 2020-05-04 | oranges    | 16          |
+------------+------------+-------------+

Result 表:
+------------+--------------+
| sale_date  | diff         |
+------------+--------------+
| 2020-05-01 | 2            |
| 2020-05-02 | 0            |
| 2020-05-03 | 20           |
| 2020-05-04 | -1           |
+------------+--------------+2020-05-01, 卖了 10 个苹果 和 8 个桔子 (差异为 10 - 8 = 2).2020-05-02, 卖了 15 个苹果 和 15 个桔子 (差异为 15 - 15 = 0).2020-05-03, 卖了 20 个苹果 和 0 个桔子 (差异为 20 - 0 = 20).2020-05-04, 卖了 15 个苹果 和 16 个桔子 (差异为 15 - 16 = -1).
解答:
select 
	s1.sale_date sale_date,
	s1.sold_num-s2.sold_num diff	# 求差即可
from 
	Sales s1
join  
	Sales s2
on 
	s1.sale_date=s2.sale_date		# 自连接在一起,方便计算
where 
	s1.fruit='apples' and s2.fruit='oranges'	# 让苹果和橘子在一行上
order by 
	sale_date

109、1454.活跃用户

难度:★★★☆☆

Accounts:

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| id            | int     |
| name          | varchar |
+---------------+---------+
id 是该表主键.
该表包含账户 id 和账户的用户名.

Logins:

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| id            | int     |
| login_date    | date    |
+---------------+---------+
该表无主键, 可能包含重复项.
该表包含登录用户的账户 id 和登录日期. 用户也许一天内登录多次.

写一个 SQL 查询, 找到活跃用户的 id 和 name.

活跃用户是指那些至少连续 5 天登录账户的用户.

返回的结果表按照 id 排序.

结果表格式如下例所示

Accounts 表:
+----+----------+
| id | name     |
+----+----------+
| 1  | Winston  |
| 7  | Jonathan |
+----+----------+

Logins 表:
+----+------------+
| id | login_date |
+----+------------+
| 7  | 2020-05-30 |
| 1  | 2020-05-30 |
| 7  | 2020-05-31 |
| 7  | 2020-06-01 |
| 7  | 2020-06-02 |
| 7  | 2020-06-02 |
| 7  | 2020-06-03 |
| 1  | 2020-06-07 |
| 7  | 2020-06-10 |
+----+------------+

Result 表:
+----+----------+
| id | name     |
+----+----------+
| 7  | Jonathan |
+----+----------+
id = 1 的用户 Winston 仅仅在不同的 2 天内登录了 2, 所以, Winston 不是活跃用户.
id = 7 的用户 Jonathon 在不同的 6 天内登录了 7, , 6 天中有 5 天是连续的, 所以, Jonathan 是活跃用户.
解答:
# 思路:
# 对每个用户和日期进行排序,然后用日期去减排名,最后对用户和相减后的日期进行分组,如果数量大于等于5的则是连续登录
with tmp as(
select
	l.id,l.login_date,a.name
from
	Logins l
left join
	Accounts a	
on
	l.id=a.id	# 两表连接,使得id和name在一起
group by
	l.id,l.login_date,a.name	# 分组,为了使每个用户每天只有一次
),
tmp1 as(
select
	id,
	login_date,
	name,
	rank() over(partition by id order by login_date) rk	# 排序
from
	tmp
),
tmp2 as(
select
	id,
	name,
	login_date,
	date_add(login_date,interval -rk day) dt	# 求差
from
	tmp1
)
select
	distinct id,	# 去重
	name
from
	tmp2
group by
	id,dt	# 分组id和日期
hvaing
	count(*)>=5	# 数量大于等于5的说明连续登录5天
order by
	id
;

110、1459.矩形面积

难度:★★★★☆

表: Points

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| id            | int     |
| x_value       | int     |
| y_value       | int     |
+---------------+---------+
id 是该表主键
每个点都用二维坐标 (x_value, y_value) 表示

写一个 SQL 语句,报告由表中任意两点可以形成的所有 边与坐标轴平行面积不为零 的矩形。

结果表中的每一行包含三列 (p1, p2, area) 如下:

  • p1p2 是矩形两个对角的 id
  • 矩形的面积由列 area 表示

请按照面积 area 大小降序排列;如果面积相同的话, 则按照 p1 升序排序;若仍相同,则按 p2 升序排列。

查询结果如下例所示:

Points 表:
+----------+-------------+-------------+
| id       | x_value     | y_value     |
+----------+-------------+-------------+
| 1        | 2           | 7           |
| 2        | 4           | 8           |
| 3        | 2           | 10          |
+----------+-------------+-------------+

Result 表:
+----------+-------------+-------------+
| p1       | p2          | area        |
+----------+-------------+-------------+
| 2        | 3           | 4           |
| 1        | 2           | 2           |
+----------+-------------+-------------+
https://assets.leetcode.com/uploads/2021/03/12/rect.png
p1 = 2 且 p2 = 3, 面积等于 |4-2| * |8-10| = 4
p1 = 1 且 p2 = 2, 面积等于 ||2-4| * |7-8| = 2 
p1 = 1 且 p2 = 3, 是不可能为矩形的, 面积等于 0
解答:
SELECT
    p1.id P1,
    p2.id P2,
    (ABS(p1.x_value - p2.x_value) * ABS(p1.y_value - p2.y_value)) AS AREA
FROM
    Points p1
JOIN
    Points p2
ON
    p1.id < p2.id
HAVING
    AREA <> 0
ORDER BY
    AREA DESC,
    P1,
    P2
;

111、1468.计算税后工资

难度:★★★★☆

Salaries 表:

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| company_id    | int     |
| employee_id   | int     |
| employee_name | varchar |
| salary        | int     |
+---------------+---------+
(company_id, employee_id) 是这个表的主键
这个表包括员工的company id, id, name 和 salary 

写一条查询 SQL 来查找每个员工的税后工资

每个公司的税率计算依照以下规则

  • 如果这个公司员工最高工资不到 1000 ,税率为 0%
  • 如果这个公司员工最高工资在 1000 到 10000 之间,税率为 24%
  • 如果这个公司员工最高工资大于 10000 ,税率为 49%

按任意顺序返回结果,税后工资结果取整

结果表格式如下例所示:

Salaries 表:
+------------+-------------+---------------+--------+
| company_id | employee_id | employee_name | salary |
+------------+-------------+---------------+--------+
| 1          | 1           | Tony          | 2000   |
| 1          | 2           | Pronub        | 21300  |
| 1          | 3           | Tyrrox        | 10800  |
| 2          | 1           | Pam           | 300    |
| 2          | 7           | Bassem        | 450    |
| 2          | 9           | Hermione      | 700    |
| 3          | 7           | Bocaben       | 100    |
| 3          | 2           | Ognjen        | 2200   |
| 3          | 13          | Nyancat       | 3300   |
| 3          | 15          | Morninngcat   | 7777   |
+------------+-------------+---------------+--------+

Result 表:
+------------+-------------+---------------+--------+
| company_id | employee_id | employee_name | salary |
+------------+-------------+---------------+--------+
| 1          | 1           | Tony          | 1020   |
| 1          | 2           | Pronub        | 10863  |
| 1          | 3           | Tyrrox        | 5508   |
| 2          | 1           | Pam           | 300    |
| 2          | 7           | Bassem        | 450    |
| 2          | 9           | Hermione      | 700    |
| 3          | 7           | Bocaben       | 76     |
| 3          | 2           | Ognjen        | 1672   |
| 3          | 13          | Nyancat       | 2508   |
| 3          | 15          | Morninngcat   | 5911   |
+------------+-------------+---------------+--------+
对于公司 1 ,最高工资是 21300 ,其每个员工的税率为 49%
对于公司 2 ,最高工资是 700 ,其每个员工税率为 0%
对于公司 3 ,最高工资是 7777 ,其每个员工税率是 24%
税后工资计算 = 工资 - ( 税率 / 100*工资
对于上述案例,Morninngcat 的税后工资 = 7777 - 7777 * ( 24 / 100) = 7777 - 1866.48 = 5910.52 ,取整为 5911
解答:
with tmp as(		# 临时表一,求出每个salary对应的税率
select
	company_id,
	employee_id,
	employee_name,
	salary,
	case  when salary<1000 then 0
	when salary>1000 and salary<=10000 then 0.24
	when salary>10000 then 0.49		
	end as lv					# 每个salary对应的税率
from 
	Salaries 
),	
tmp1 as(		# 临时表二,求出每个公司中税率最高的
select
company_id,
employee_id,
employee_name,
salary,
max(lv) over(partition by company_id) lv1	# 税率最高的
from tmp
)
select
company_id,
employee_id,
employee_name,
round(salary-salary*lv1,0) salary		# 取整计算税后工资
from tmp1
:

112、1479.周内每天的销售情况

难度:★★★★★

表:Orders

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| order_id      | int     |
| customer_id   | int     |
| order_date    | date    | 
| item_id       | varchar |
| quantity      | int     |
+---------------+---------+
(order_id, item_id) 是该表主键
该表包含了订单信息
order_date 是id为 item_id 的商品被id为 customer_id 的消费者订购的日期.

表:Items

+---------------------+---------+
| Column Name         | Type    |
+---------------------+---------+
| item_id             | varchar |
| item_name           | varchar |
| item_category       | varchar |
+---------------------+---------+
item_id 是该表主键
item_name 是商品的名字
item_category 是商品的类别

你是企业主,想要获得分类商品和周内每天的销售报告。

写一个SQL语句,报告 周内每天 每个商品类别下订购了多少单位。

返回结果表单 按商品类别排序

查询结果格式如下例所示:

Orders 表:
+------------+--------------+-------------+--------------+-------------+
| order_id   | customer_id  | order_date  | item_id      | quantity    |
+------------+--------------+-------------+--------------+-------------+
| 1          | 1            | 2020-06-01  | 1            | 10          |
| 2          | 1            | 2020-06-08  | 2            | 10          |
| 3          | 2            | 2020-06-02  | 1            | 5           |
| 4          | 3            | 2020-06-03  | 3            | 5           |
| 5          | 4            | 2020-06-04  | 4            | 1           |
| 6          | 4            | 2020-06-05  | 5            | 5           |
| 7          | 5            | 2020-06-05  | 1            | 10          |
| 8          | 5            | 2020-06-14  | 4            | 5           |
| 9          | 5            | 2020-06-21  | 3            | 5           |
+------------+--------------+-------------+--------------+-------------+

Items 表:
+------------+----------------+---------------+
| item_id    | item_name      | item_category |
+------------+----------------+---------------+
| 1          | LC Alg. Book   | Book          |
| 2          | LC DB. Book    | Book          |
| 3          | LC SmarthPhone | Phone         |
| 4          | LC Phone 2020  | Phone         |
| 5          | LC SmartGlass  | Glasses       |
| 6          | LC T-Shirt XL  | T-Shirt       |
+------------+----------------+---------------+

Result 表:
+------------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+
| Category   | Monday    | Tuesday   | Wednesday | Thursday  | Friday    | Saturday  | Sunday    |
+------------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+
| Book       | 20        | 5         | 0         | 0         | 10        | 0         | 0         |
| Glasses    | 0         | 0         | 0         | 0         | 5         | 0         | 0         |
| Phone      | 0         | 0         | 5         | 1         | 0         | 0         | 10        |
| T-Shirt    | 0         | 0         | 0         | 0         | 0         | 0         | 0         |
+------------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+
在周一(2020-06-01, 2020-06-08),Book分类(ids: 1, 2)下,总共销售了20个单位(10 + 10)
在周二(2020-06-02),Book分类(ids: 1, 2)下,总共销售了5个单位
在周三(2020-06-03),Phone分类(ids: 3, 4)下,总共销售了5个单位
在周四(2020-06-04),Phone分类(ids: 3, 4)下,总共销售了1个单位
在周五(2020-06-05),Book分类(ids: 1, 2)下,总共销售了10个单位,Glasses分类(ids: 5)下,总共销售了5个单位
在周六, 没有商品销售
在周天(2020-06-14, 2020-06-21),Phone分类(ids: 3, 4)下,总共销售了10个单位(5 + 5)
没有销售 T-Shirt 类别的商品

解答:

with tmp as(
select i.item_category,o.item_id,
dayname(order_date) as wk,quantity
from Orders o
right join Items i		# 临时表,用orders表右连接items表,因为需要的是items里面的全部类别
on o.item_id=i.item_id	# 顺便使用dayname函数求出日期是星期几
)
select
item_category Category,
sum(if(wk='Monday',quantity,0)) as Monday,	# 分组要使用聚合函数,日期为周一的进行相加
sum(if(wk='Tuesday',quantity,0)) as Tuesday,	# 分组要使用聚合函数,日期为周二的进行相加
sum(if(wk='Wednesday',quantity,0)) as Wednesday,	# 分组要使用聚合函数,日期为周三的进行相加
sum(if(wk='Thursday',quantity,0)) as Thursday,	# 分组要使用聚合函数,日期为周四的进行相加
sum(if(wk='Friday',quantity,0)) as Friday,	# 分组要使用聚合函数,日期为周五的进行相加
sum(if(wk='Saturday',quantity,0)) as Saturday,	# 分组要使用聚合函数,日期为周六的进行相加
sum(if(wk='Sunday',quantity,0)) as Sunday	# 分组要使用聚合函数,日期为周天的进行相加
from tmp
group by item_category		# 按照要求对类别进行分组
order by Category			# 按照要求对类别进行排序
扩展:
# 日期函数
# 1、直接求日期为星期几 : dayname(date)
select dayname('2022-01-18')
Tuesday
# 2、求日期为星期几:dayofweek(date) 1代表周日,2代表周一。。。。依次类推
select dayofweek('2022-01-18')
3
# 3、求日期为星期几:weekday(date) 0代表周一,1代表周二。。。。依次类推
select weekday('2022-01-18')
1

113、1484.按日期分组销售产品

难度:★★☆☆☆

Activities

+-------------+---------+
| 列名         | 类型    |
+-------------+---------+
| sell_date   | date    |
| product     | varchar |
+-------------+---------+
此表没有主键,它可能包含重复项。
此表的每一行都包含产品名称和在市场上销售的日期。

编写一个 SQL 查询来查找每个日期、销售的不同产品的数量及其名称。
每个日期的销售产品名称应按词典序排列。
返回按 sell_date 排序的结果表。

查询结果格式如下例所示。

Activities 表:
+------------+-------------+
| sell_date  | product     |
+------------+-------------+
| 2020-05-30 | Headphone   |
| 2020-06-01 | Pencil      |
| 2020-06-02 | Mask        |
| 2020-05-30 | Basketball  |
| 2020-06-01 | Bible       |
| 2020-06-02 | Mask        |
| 2020-05-30 | T-Shirt     |
+------------+-------------+

Result 表:
+------------+----------+------------------------------+
| sell_date  | num_sold | products                     |
+------------+----------+------------------------------+
| 2020-05-30 | 3        | Basketball,Headphone,T-shirt |
| 2020-06-01 | 2        | Bible,Pencil                 |
| 2020-06-02 | 1        | Mask                         |
+------------+----------+------------------------------+
对于2020-05-30,出售的物品是 (Headphone, Basketball, T-shirt),按词典序排列,并用逗号 ',' 分隔。
对于2020-06-01,出售的物品是 (Pencil, Bible),按词典序排列,并用逗号分隔。
对于2020-06-02,出售的物品是 (Mask),只需返回该物品名。
解答:
SELECT 
	sell_date AS 'sell_date',
    COUNT(DISTINCT product) AS 'num_sold',		# 会重复,去重
    GROUP_CONCAT(DISTINCT product 
        ORDER BY product ASC    #按照字典序排列,升序
        SEPARATOR ',')          #用','分隔
        AS 'products'    #组内拼接
FROM 
	Activities
GROUP BY 
	sell_date
ORDER BY 
	sell_date;

114、1495.上月播放的儿童适宜电影

难度:★★☆☆☆

表: TVProgram

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| program_date  | date    |
| content_id    | int     |
| channel       | varchar |
+---------------+---------+
(program_date, content_id) 是该表主键.
该表包含电视上的节目信息.
content_id 是电视一些频道上的节目的 id.

表: Content

+------------------+---------+
| Column Name      | Type    |
+------------------+---------+
| content_id       | varchar |
| title            | varchar |
| Kids_content     | enum    |
| content_type     | varchar |
+------------------+---------+
content_id 是该表主键.
Kids_content 是枚举类型, 取值为('Y', 'N'), 其中: 
'Y' 表示儿童适宜内容,'N'表示儿童不宜内容.
content_type 表示内容的类型, 比如电影, 电视剧等.

写一个 SQL 语句, 报告在 2020 年 6 月份播放的儿童适宜电影的去重电影名.

返回的结果表单没有顺序要求.

查询结果的格式如下例所示.

TVProgram 表:
+--------------------+--------------+-------------+
| program_date       | content_id   | channel     |
+--------------------+--------------+-------------+
| 2020-06-10 08:00   | 1            | LC-Channel  |
| 2020-05-11 12:00   | 2            | LC-Channel  |
| 2020-05-12 12:00   | 3            | LC-Channel  |
| 2020-05-13 14:00   | 4            | Disney Ch   |
| 2020-06-18 14:00   | 4            | Disney Ch   |
| 2020-07-15 16:00   | 5            | Disney Ch   |
+--------------------+--------------+-------------+

Content 表:
+------------+----------------+---------------+---------------+
| content_id | title          | Kids_content  | content_type  |
+------------+----------------+---------------+---------------+
| 1          | Leetcode Movie | N             | Movies        |
| 2          | Alg. for Kids  | Y             | Series        |
| 3          | Database Sols  | N             | Series        |
| 4          | Aladdin        | Y             | Movies        |
| 5          | Cinderella     | Y             | Movies        |
+------------+----------------+---------------+---------------+

Result 表:
+--------------+
| title        |
+--------------+
| Aladdin      |
+--------------+
"Leetcode Movie" 是儿童不宜的电影.
"Alg. for Kids" 不是电影.
"Database Sols" 不是电影
"Alladin" 是电影, 儿童适宜, 并且在 20206 月份播放.
"Cinderella" 不在 20206 月份播放.
解答:
select
    distinct		# 6、去重电影名
    c.title
from 
    Content c
left join				# 1、要的是title,所以左连接
    TVProgram t
on 
    c.content_id=t.content_id	# 2、连接条件
where 
    c.content_type='Movies'		# 3、条件判断,是电影的
and
    c.kids_content='Y'			# 4、条件判断,是适宜儿童的
and 
    date_format(t.program_date,'%Y-%m')='2020-06'	# 5、条件判断,是指定日期的
;

115、1501.可以放心投资的国家

难度:★★★☆☆

Person:

+----------------+---------+
| Column Name    | Type    |
+----------------+---------+
| id             | int     |
| name           | varchar |
| phone_number   | varchar |
+----------------+---------+
id 是该表主键.
该表每一行包含一个人的名字和电话号码.
电话号码的格式是:'xxx-yyyyyyy', 其中xxx是国家码(3个字符), yyyyyyy是电话号码(7个字符), x和y都表示数字. 同时, 国家码和电话号码都可以包含前导0.

Country:

+----------------+---------+
| Column Name    | Type    |
+----------------+---------+
| name           | varchar |
| country_code   | varchar |
+----------------+---------+
country_code是该表主键.
该表每一行包含国家名和国家码. country_code的格式是'xxx', x是数字.

Calls:

+-------------+------+
| Column Name | Type |
+-------------+------+
| caller_id   | int  |
| callee_id   | int  |
| duration    | int  |
+-------------+------+
该表无主键, 可能包含重复行.
每一行包含呼叫方id, 被呼叫方id和以分钟为单位的通话时长. caller_id != callee_id

一家电信公司想要投资新的国家. 该公司想要投资的国家是: 该国的平均通话时长要严格地大于全球平均通话时长.

写一段 SQL, 找到所有该公司可以投资的国家.

返回的结果表没有顺序要求.

查询的结果格式如下例所示

Person 表:
+----+----------+--------------+
| id | name     | phone_number |
+----+----------+--------------+
| 3  | Jonathan | 051-1234567  |
| 12 | Elvis    | 051-7654321  |
| 1  | Moncef   | 212-1234567  |
| 2  | Maroua   | 212-6523651  |
| 7  | Meir     | 972-1234567  |
| 9  | Rachel   | 972-0011100  |
+----+----------+--------------+

Country 表:
+----------+--------------+
| name     | country_code |
+----------+--------------+
| Peru     | 051          |
| Israel   | 972          |
| Morocco  | 212          |
| Germany  | 049          |
| Ethiopia | 251          |
+----------+--------------+

Calls 表:
+-----------+-----------+----------+
| caller_id | callee_id | duration |
+-----------+-----------+----------+
| 1         | 9         | 33       |
| 2         | 9         | 4        |
| 1         | 2         | 59       |
| 3         | 12        | 102      |
| 3         | 12        | 330      |
| 12        | 3         | 5        |
| 7         | 9         | 13       |
| 7         | 1         | 3        |
| 9         | 7         | 1        |
| 1         | 7         | 7        |
+-----------+-----------+----------+

Result 表:
+----------+
| country  |
+----------+
| Peru     |
+----------+
国家Peru的平均通话时长是 (102 + 102 + 330 + 330 + 5 + 5) / 6 = 145.666667
国家Israel的平均通话时长是 (33 + 4 + 13 + 13 + 3 + 1 + 1 + 7) / 8 = 9.37500
国家Morocco的平均通话时长是 (33 + 4 + 59 + 59 + 3 + 7) / 6 = 27.5000 
全球平均通话时长 = (2 * (33 + 4 + 59 + 102 + 330 + 5 + 13 + 3 + 1 + 7)) / 20 = 55.70000
所以, Peru是唯一的平均通话时长大于全球平均通话时长的国家, 也是唯一的推荐投资的国家.
解答:
with tmp as (		# 临时表tmp
    select caller_id caller, duration from Calls
    union all										# 自联合
    select callee_id caller, duration from Calls
)
select 
	c.name country 
from 
	a 
left join 					
	Person p 
on 
	a.caller=p.id
left join 
	Country c 
on 
	left(p.phone_number, 3)=c.country_code
group by 
	c.name
having 
	avg(a.duration) > (select avg(duration) from a)		# 判断条件
;

116、1511.消费者下单频率

难度:★★☆☆☆

表: Customers

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| customer_id   | int     |
| name          | varchar |
| country       | varchar |
+---------------+---------+
customer_id 是该表主键.
该表包含公司消费者的信息.

表: Product

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| product_id    | int     |
| description   | varchar |
| price         | int     |
+---------------+---------+
product_id 是该表主键.
该表包含公司产品的信息.
price 是本产品的花销.

表: Orders

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| order_id      | int     |
| customer_id   | int     |
| product_id    | int     |
| order_date    | date    |
| quantity      | int     |
+---------------+---------+
order_id 是该表主键.
该表包含消费者下单的信息.
customer_id 是买了数量为"quantity", id为"product_id"产品的消费者的 id.
Order_date 是订单发货的日期, 格式为('YYYY-MM-DD').

写一个 SQL 查询,报告在 2020 年 6 月和 7 月 每个月至少花费 $100 的客户的 customer_id 和 customer_name 。

以任意顺序返回结果表.

查询结果格式如下例所示

示例 1:

输入:
Customers table:
+--------------+-----------+-------------+
| customer_id  | name      | country     |
+--------------+-----------+-------------+
| 1            | Winston   | USA         |
| 2            | Jonathan  | Peru        |
| 3            | Moustafa  | Egypt       |
+--------------+-----------+-------------+

Product table:
+--------------+-------------+-------------+
| product_id   | description | price       |
+--------------+-------------+-------------+
| 10           | LC Phone    | 300         |
| 20           | LC T-Shirt  | 10          |
| 30           | LC Book     | 45          |
| 40           | LC Keychain | 2           |
+--------------+-------------+-------------+

Orders table:
+--------------+-------------+-------------+-------------+-----------+
| order_id     | customer_id | product_id  | order_date  | quantity  |
+--------------+-------------+-------------+-------------+-----------+
| 1            | 1           | 10          | 2020-06-10  | 1         |
| 2            | 1           | 20          | 2020-07-01  | 1         |
| 3            | 1           | 30          | 2020-07-08  | 2         |
| 4            | 2           | 10          | 2020-06-15  | 2         |
| 5            | 2           | 40          | 2020-07-01  | 10        |
| 6            | 3           | 20          | 2020-06-24  | 2         |
| 7            | 3           | 30          | 2020-06-25  | 2         |
| 9            | 3           | 30          | 2020-05-08  | 3         |
+--------------+-------------+-------------+-------------+-----------+

输出:
+--------------+------------+
| customer_id  | name       |  
+--------------+------------+
| 1            | Winston    |
+--------------+------------+ 
解释:
Winston 在20206月花费了$300(300 * 1),7月花费了$100(10 * 1 + 45 * 2).
Jonathan 在20206月花费了$600(300 * 2),7月花费了$20(2 * 10).
Moustafa 在20206月花费了$110 (10 * 2 + 45 * 2),7月花费了$0.
解答:
# Write your MySQL query statement below
with tmp as(		# 临时表一
select
    o.customer_id,
    date_format(o.order_date,'%Y-%m') as dt,
    c.name,
    o.quantity*p.price as p
from
    Orders o
left join
    Product p
on 
    o.product_id=p.product_id
left join
    Customers c
on
    o.customer_id=c.customer_id		# 三表相连,取其需要的字段
where 
    date_format(o.order_date,'%Y-%m')='2020-06'		# 日期条件
or
    date_format(o.order_date,'%Y-%m')='2020-07'),		# 日期条件
tmp1 as(					# 临时表二
select
    customer_id,
    name,
    dt,
    sum(p) p			# 总价格
from 
    tmp
group by
    customer_id,dt)		# 分组求总价格
    
select 
    customer_id,
    name
from
    tmp1 
group by 
    customer_id
having
    count(*)>=2
and
    sum(if(p>=100,0,1))=0		# 条件判断
;

117、1517.查找拥有有效邮箱的用户

难度:★★☆☆☆

用户表: Users

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| user_id       | int     |
| name          | varchar |
| mail          | varchar | 
+---------------+---------+
user_id (用户 ID)是该表的主键。
这个表包含用户在某网站上注册的信息。有些邮箱是无效的。

写一条 SQL 语句,查询拥有有效邮箱的用户。

有效的邮箱包含符合下列条件的前缀名和域名:

前缀名是包含字母(大写或小写)、数字、下划线 ‘_’、句点 ‘.’ 和/或横杠 ‘-’ 的字符串。前缀名必须以字母开头。
域名是 ‘@leetcode.com’ 。
按任意顺序返回结果表。

查询格式如下所示:

Users
+---------+-----------+-------------------------+
| user_id | name      | mail                    |
+---------+-----------+-------------------------+
| 1       | Winston   | winston@leetcode.com    |
| 2       | Jonathan  | jonathanisgreat         |
| 3       | Annabelle | bella-@leetcode.com     |
| 4       | Sally     | sally.come@leetcode.com |
| 5       | Marwan    | quarz#[email protected] |
| 6       | David     | david69@gmail.com       |
| 7       | Shapiro   | .shapo@leetcode.com     |
+---------+-----------+-------------------------+

结果表:
+---------+-----------+-------------------------+
| user_id | name      | mail                    |
+---------+-----------+-------------------------+
| 1       | Winston   | winston@leetcode.com    |
| 3       | Annabelle | bella-@leetcode.com     |
| 4       | Sally     | sally.come@leetcode.com |
+---------+-----------+-------------------------+
2 号用户的邮箱没有域名。
5 号用户的邮箱包含非法字符 #。
6 号用户的邮箱的域名不是 leetcode。
7 号用户的邮箱以句点(.)开头。
解答:
select
	*
from 
    Users
where
    mail 
regexp 
	'^[a-zA-Z][a-zA-Z0-9\\_\\.\\-]*@leetcode\\.com$'	# 正则表达式,\\进行转移
;

118、1527.患某种疾病的患者

难度:★★☆☆☆

患者信息表: Patients

+--------------+---------+
| Column Name  | Type    |
+--------------+---------+
| patient_id   | int     |
| patient_name | varchar |
| conditions   | varchar |
+--------------+---------+
patient_id (患者 ID)是该表的主键。
'conditions' (疾病)包含 0 个或以上的疾病代码,以空格分隔。
这个表包含医院中患者的信息。

写一条 SQL 语句,查询患有 I 类糖尿病的患者 ID (patient_id)、患者姓名(patient_name)以及其患有的所有疾病代码(conditions)。I 类糖尿病的代码总是包含前缀 DIAB1 。

按任意顺序返回结果表。

查询结果格式如下示例所示:

Patients
+------------+--------------+--------------+
| patient_id | patient_name | conditions   |
+------------+--------------+--------------+
| 1          | Daniel       | YFEV COUGH   |
| 2          | Alice        |              |
| 3          | Bob          | DIAB100 MYOP |
| 4          | George       | ACNE DIAB100 |
| 5          | Alain        | DIAB201      |
+------------+--------------+--------------+

结果表:
+------------+--------------+--------------+
| patient_id | patient_name | conditions   |
+------------+--------------+--------------+
| 3          | Bob          | DIAB100 MYOP |
| 4          | George       | ACNE DIAB100 | 
+------------+--------------+--------------+
Bob 和 George 都患有代码以 DIAB1 开头的疾病。

解答:

select
    *
from
    patients
where
    conditions 
regexp 
    '^DIAB1| DIAB1'		# 正则表达式,|或者的意思
;

119、1532.最近的三笔订单

难度:★★★☆☆

表:Customers

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| customer_id   | int     |
| name          | varchar |
+---------------+---------+
customer_id 是该表主键
该表包含消费者的信息

表:Orders

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| order_id      | int     |
| order_date    | date    |
| customer_id   | int     |
| cost          | int     |
+---------------+---------+
order_id 是该表主键
该表包含id为customer_id的消费者的订单信息
每一个消费者 每天一笔订单

写一个 SQL 语句,找到每个用户的最近三笔订单。如果用户的订单少于 3 笔,则返回他的全部订单。

返回的结果按照 customer_name 升序排列。如果排名有相同,则继续按照 customer_id 升序排列。如果排名还有相同,则继续按照 order_date 降序排列。

查询结果格式如下例所示:

Customers
+-------------+-----------+
| customer_id | name      |
+-------------+-----------+
| 1           | Winston   |
| 2           | Jonathan  |
| 3           | Annabelle |
| 4           | Marwan    |
| 5           | Khaled    |
+-------------+-----------+

Orders
+----------+------------+-------------+------+
| order_id | order_date | customer_id | cost |
+----------+------------+-------------+------+
| 1        | 2020-07-31 | 1           | 30   |
| 2        | 2020-07-30 | 2           | 40   |
| 3        | 2020-07-31 | 3           | 70   |
| 4        | 2020-07-29 | 4           | 100  |
| 5        | 2020-06-10 | 1           | 1010 |
| 6        | 2020-08-01 | 2           | 102  |
| 7        | 2020-08-01 | 3           | 111  |
| 8        | 2020-08-03 | 1           | 99   |
| 9        | 2020-08-07 | 2           | 32   |
| 10       | 2020-07-15 | 1           | 2    |
+----------+------------+-------------+------+

Result table+---------------+-------------+----------+------------+
| customer_name | customer_id | order_id | order_date |
+---------------+-------------+----------+------------+
| Annabelle     | 3           | 7        | 2020-08-01 |
| Annabelle     | 3           | 3        | 2020-07-31 |
| Jonathan      | 2           | 9        | 2020-08-07 |
| Jonathan      | 2           | 6        | 2020-08-01 |
| Jonathan      | 2           | 2        | 2020-07-30 |
| Marwan        | 4           | 4        | 2020-07-29 |
| Winston       | 1           | 8        | 2020-08-03 |
| Winston       | 1           | 1        | 2020-07-31 |
| Winston       | 1           | 10       | 2020-07-15 |
+---------------+-------------+----------+------------+
Winston 有 4 笔订单, 排除了 "2020-06-10" 的订单, 因为它是最老的订单。
Annabelle 只有 2 笔订单, 全部返回。
Jonathan 恰好有 3 笔订单。
Marwan 只有 1 笔订单。
结果表我们按照 customer_name 升序排列,customer_id 升序排列,order_date 降序排列。
解答:
# Write your MySQL query statement below
with tmp as(		# 临时表
select
    c.name,
    o.customer_id,
    o.order_id,
    o.order_date,
    row_number() over(partition by o.customer_id order by o.order_date desc) rk	#排序
from
    orders o
left join
    customers c			# 两表联合
on
    o.customer_id=c.customer_id		# 连接条件
)
select 
    name customer_name,
    customer_id,
    order_id,
    order_date
from
    tmp
where
    rk<4		# 条件,前三笔订单
order by
    name,customer_id,order_date desc		# 排序条件

120、1543.产品名称格式修复

难度:★★☆☆☆

表:Sales

+--------------+---------+
| Column Name  | Type    |
+--------------+---------+
| sale_id      | int     |
| product_name | varchar |
| sale_date    | date    |
+--------------+---------+
sale_id 是该表主键
该表的每一行包含了产品的名称及其销售日期

因为在 2000 年该表是手工填写的,product_name 可能包含前后空格,而且包含大小写。

写一个 SQL 语句报告每个月的销售情况:

  • product_name 是小写字母且不包含前后空格
  • sale_date 格式为 ('YYYY-MM')
  • total 是产品在本月销售的次数

返回结果以 product_name 升序 排列,如果有排名相同,再以 sale_date 升序 排列。

查询结果格式如下所示:

Sales 表:
+------------+------------------+--------------+
| sale_id    | product_name     | sale_date    |
+------------+------------------+--------------+
| 1          |      LCPHONE     | 2000-01-16   |
| 2          |    LCPhone       | 2000-01-17   |
| 3          |     LcPhOnE      | 2000-02-18   |
| 4          |      LCKeyCHAiN  | 2000-02-19   |
| 5          |   LCKeyChain     | 2000-02-28   |
| 6          | Matryoshka       | 2000-03-31   | 
+------------+------------------+--------------+

Result 表:
+--------------+--------------+----------+
| product_name | sale_date    | total    |
+--------------+--------------+----------+
| lcphone      | 2000-01      | 2        |
| lckeychain   | 2000-02      | 2        | 
| lcphone      | 2000-02      | 1        | 
| matryoshka   | 2000-03      | 1        | 
+--------------+--------------+----------+

1 月份,卖了 2 个 LcPhones,请注意产品名称是小写的,中间可能包含空格
2 月份,卖了 2 个 LCKeychains 和 1 个 LCPhone
3 月份,卖了 1 个 matryoshka
解答:
# Write your MySQL query statement below
with tmp as(			# 临时表tmp
select
    lower(trim(product_name)) product_name,			# product_name去掉空格并且全部为小写
    date_format(sale_date,'%Y-%m') sale_date		# 日期进行转换
from	
    sales
)
select
    product_name,
    sale_date,
    count(*) total					# 聚合函数求数量
from 
    tmp
group by
    product_name,sale_date			# 根据product_name,sale_date进行分组
order by
    product_name,sale_date			# 根据product_name,sale_date进行排序
;
扩展:
# 1、字符串去空格
# ①去掉左空格:ltrim(string)
# ②去掉右空格:rtrim(string)
# ③去掉左右空格:trim(string)

# 2、字母大小写
# ①字母小写:lower(string)
# ②字母大写:upper(string)

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