【从零开始的LeetCode-SQL】SQL题库练习5

高级查询和连接

1341.电影评分

表：Movies

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| movie_id      | int     |
| title         | varchar |
+---------------+---------+
movie_id 是这个表的主键(具有唯一值的列)。
title 是电影的名字。

表：Users

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| user_id       | int     |
| name          | varchar |
+---------------+---------+
user_id 是表的主键(具有唯一值的列)。

表：MovieRating

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| movie_id      | int     |
| user_id       | int     |
| rating        | int     |
| created_at    | date    |
+---------------+---------+
(movie_id, user_id) 是这个表的主键(具有唯一值的列的组合)。
这个表包含用户在其评论中对电影的评分 rating 。
created_at 是用户的点评日期。 

请你编写一个解决方案：

• 查找评论电影数量最多的用户名。如果出现平局，返回字典序较小的用户名。
• 查找在 February 2020 平均评分最高 的电影名称。如果出现平局，返回字典序较小的电影名称。

字典序 ，即按字母在字典中出现顺序对字符串排序，字典序较小则意味着排序靠前。

返回结果格式如下例所示。

示例 1：

输入：
Movies 表：
+-------------+--------------+
| movie_id    |  title       |
+-------------+--------------+
| 1           | Avengers     |
| 2           | Frozen 2     |
| 3           | Joker        |
+-------------+--------------+
Users 表：
+-------------+--------------+
| user_id     |  name        |
+-------------+--------------+
| 1           | Daniel       |
| 2           | Monica       |
| 3           | Maria        |
| 4           | James        |
+-------------+--------------+
MovieRating 表：
+-------------+--------------+--------------+-------------+
| movie_id    | user_id      | rating       | created_at  |
+-------------+--------------+--------------+-------------+
| 1           | 1            | 3            | 2020-01-12  |
| 1           | 2            | 4            | 2020-02-11  |
| 1           | 3            | 2            | 2020-02-12  |
| 1           | 4            | 1            | 2020-01-01  |
| 2           | 1            | 5            | 2020-02-17  | 
| 2           | 2            | 2            | 2020-02-01  | 
| 2           | 3            | 2            | 2020-03-01  |
| 3           | 1            | 3            | 2020-02-22  | 
| 3           | 2            | 4            | 2020-02-25  | 
+-------------+--------------+--------------+-------------+
输出：
Result 表：
+--------------+
| results      |
+--------------+
| Daniel       |
| Frozen 2     |
+--------------+
解释：
Daniel 和 Monica 都点评了 3 部电影（"Avengers", "Frozen 2" 和 "Joker"） 但是 Daniel 字典序比较小。
Frozen 2 和 Joker 在 2 月的评分都是 3.5，但是 Frozen 2 的字典序比较小。

解答：

# Write your MySQL query statement below
(
    SELECT
        u.name  AS results      
    FROM
        MovieRating m
    LEFT JOIN
        Users u
    ON
        m.user_id = u.user_id
    GROUP BY
        u.user_id
    ORDER BY
        count(m.movie_id) DESC,name
    LIMIT 1 
)
UNION ALL
(
    SELECT
        m1.title AS results
    FROM
        MovieRating m
    LEFT JOIN
        Movies  m1
    ON
        m.movie_id  = m1.movie_id
    WHERE
        DATE_FORMAT(created_at,"%Y-%m")  = "2020-02"
    GROUP BY
        m.movie_id    
    ORDER BY
        AVG(rating) DESC,results
    LIMIT 1
)

1321.餐馆营业额变化增长

表: Customer

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| customer_id   | int     |
| name          | varchar |
| visited_on    | date    |
| amount        | int     |
+---------------+---------+
在 SQL 中，(customer_id, visited_on) 是该表的主键。
该表包含一家餐馆的顾客交易数据。
visited_on 表示 (customer_id) 的顾客在 visited_on 那天访问了餐馆。
amount 是一个顾客某一天的消费总额。

你是餐馆的老板，现在你想分析一下可能的营业额变化增长（每天至少有一位顾客）。

计算以 7 天（某日期 + 该日期前的 6 天）为一个时间段的顾客消费平均值。average_amount 要 保留两位小数。

结果按 visited_on 升序排序。

返回结果格式的例子如下。

示例 1:

输入：
Customer 表:
+-------------+--------------+--------------+-------------+
| customer_id | name         | visited_on   | amount      |
+-------------+--------------+--------------+-------------+
| 1           | Jhon         | 2019-01-01   | 100         |
| 2           | Daniel       | 2019-01-02   | 110         |
| 3           | Jade         | 2019-01-03   | 120         |
| 4           | Khaled       | 2019-01-04   | 130         |
| 5           | Winston      | 2019-01-05   | 110         | 
| 6           | Elvis        | 2019-01-06   | 140         | 
| 7           | Anna         | 2019-01-07   | 150         |
| 8           | Maria        | 2019-01-08   | 80          |
| 9           | Jaze         | 2019-01-09   | 110         | 
| 1           | Jhon         | 2019-01-10   | 130         | 
| 3           | Jade         | 2019-01-10   | 150         | 
+-------------+--------------+--------------+-------------+
输出：
+--------------+--------------+----------------+
| visited_on   | amount       | average_amount |
+--------------+--------------+----------------+
| 2019-01-07   | 860          | 122.86         |
| 2019-01-08   | 840          | 120            |
| 2019-01-09   | 840          | 120            |
| 2019-01-10   | 1000         | 142.86         |
+--------------+--------------+----------------+
解释：
第一个七天消费平均值从 2019-01-01 到 2019-01-07 是restaurant-growth/restaurant-growth/ (100 + 110 + 120 + 130 + 110 + 140 + 150)/7 = 122.86
第二个七天消费平均值从 2019-01-02 到 2019-01-08 是 (110 + 120 + 130 + 110 + 140 + 150 + 80)/7 = 120
第三个七天消费平均值从 2019-01-03 到 2019-01-09 是 (120 + 130 + 110 + 140 + 150 + 80 + 110)/7 = 120
第四个七天消费平均值从 2019-01-04 到 2019-01-10 是 (130 + 110 + 140 + 150 + 80 + 110 + 130 + 150)/7 = 142.86

解答：

SELECT
    c1.visited_on ,
    c1.amount,
    ROUND(c1.amount/7,