爱喝兽奶帝天荒

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【力扣】SQL题库练习5

作者：爱喝兽奶帝天荒 | 2024-07-31 23:46:04

踩

【力扣】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。
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表：Users

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

SELECT
    c1.visited_on ,
    c1.amount,
    ROUND(c1.amount/7,2) AS average_amount 
FROM
    (
        SELECT
            visited_on,
            (
                SELECT
                    SUM(amount) 
                FROM 
                    Customer ct2 
                WHERE 
                    ct2.visited_on 
                    BETWEEN 
                    ADDDATE(ct1.visited_on,-6) AND ct1.visited_on
            ) AS amount
        FROM
            Customer ct1
        GROUP BY
            visited_on
    ) AS c1
LEFT JOIN
    (
        SELECT
            DISTINCT visited_on
        FROM
            Customer
        WHERE 
            visited_on >= ( SELECT ADDDATE(MIN(visited_on),6) FROM Customer )
    ) AS c2
ON
    c1.visited_on = c2.visited_on
WHERE
    c2.visited_on IS NOT NULL
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602.好友申请II：谁有最多的好友

RequestAccepted 表：

+----------------+---------+
| Column Name    | Type    |
+----------------+---------+
| requester_id   | int     |
| accepter_id    | int     |
| accept_date    | date    |
+----------------+---------+
(requester_id, accepter_id) 是这张表的主键(具有唯一值的列的组合)。
这张表包含发送好友请求的人的 ID ，接收好友请求的人的 ID ，以及好友请求通过的日期。
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编写解决方案，找出拥有最多的好友的人和他拥有的好友数目。

生成的测试用例保证拥有最多好友数目的只有 1 个人。

查询结果格式如下例所示。

示例 1：

输入：
RequestAccepted 表：
+--------------+-------------+-------------+
| requester_id | accepter_id | accept_date |
+--------------+-------------+-------------+
| 1            | 2           | 2016/06/03  |
| 1            | 3           | 2016/06/08  |
| 2            | 3           | 2016/06/08  |
| 3            | 4           | 2016/06/09  |
+--------------+-------------+-------------+
输出：
+----+-----+
| id | num |
+----+-----+
| 3  | 3   |
+----+-----+
解释：
编号为 3 的人是编号为 1 ，2 和 4 的人的好友，所以他总共有 3 个好友，比其他人都多。
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**进阶：**在真实世界里，可能会有多个人拥有好友数相同且最多，你能找到所有这些人吗？

SELECT
    id,
    SUM(num) AS num 
FROM
    (
        (
            SELECT
                requester_id AS id,
                COUNT(1) AS num
            FROM
                RequestAccepted 
            GROUP BY
                requester_id
        )
        UNION ALL
        (
            SELECT
                accepter_id AS id,
                COUNT(1) AS num
            FROM
                RequestAccepted 
            GROUP BY
                accepter_id 
        )
    ) AS ra
GROUP BY
    id
ORDER BY
    num 
DESC
LIMIT 1
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285.2016年的投资

Insurance 表：

+-------------+-------+
| Column Name | Type  |
+-------------+-------+
| pid         | int   |
| tiv_2015    | float |
| tiv_2016    | float |
| lat         | float |
| lon         | float |
+-------------+-------+
pid 是这张表的主键(具有唯一值的列)。
表中的每一行都包含一条保险信息，其中：
pid 是投保人的投保编号。
tiv_2015 是该投保人在 2015 年的总投保金额，tiv_2016 是该投保人在 2016 年的总投保金额。
lat 是投保人所在城市的纬度。题目数据确保 lat 不为空。
lon 是投保人所在城市的经度。题目数据确保 lon 不为空。
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编写解决方案报告 2016 年 (tiv_2016) 所有满足下述条件的投保人的投保金额之和：

他在 2015 年的投保额 (tiv_2015) 至少跟一个其他投保人在 2015 年的投保额相同。
他所在的城市必须与其他投保人都不同（也就是说 (lat, lon) 不能跟其他任何一个投保人完全相同）。

tiv_2016 四舍五入的 两位小数 。

查询结果格式如下例所示。

示例 1：

输入：
Insurance 表：
+-----+----------+----------+-----+-----+
| pid | tiv_2015 | tiv_2016 | lat | lon |
+-----+----------+----------+-----+-----+
| 1   | 10       | 5        | 10  | 10  |
| 2   | 20       | 20       | 20  | 20  |
| 3   | 10       | 30       | 20  | 20  |
| 4   | 10       | 40       | 40  | 40  |
+-----+----------+----------+-----+-----+
输出：
+----------+
| tiv_2016 |
+----------+
| 45.00    |
+----------+
解释：
表中的第一条记录和最后一条记录都满足两个条件。
tiv_2015 值为 10 与第三条和第四条记录相同，且其位置是唯一的。

第二条记录不符合任何一个条件。其 tiv_2015 与其他投保人不同，并且位置与第三条记录相同，这也导致了第三条记录不符合题目要求。
因此，结果是第一条记录和最后一条记录的 tiv_2016 之和，即 45 。
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解答：

SELECT
    ROUND(SUM(tiv_2016),2) AS tiv_2016 
FROM
    (
        SELECT
            tiv_2016,
            (
                SELECT
                    COUNT(1)
                FROM
                    Insurance is1
                WHERE
                    CONCAT(is1.lat,is1.lon) = CONCAT(i1.lat,i1.lon)
                    AND
                    is1.pid != i1.pid
            ) AS lat_lon,
            (
                SELECT
                    COUNT(1)
                FROM
                    Insurance is1
                WHERE
                    is1.tiv_2015 = i1.tiv_2015
                    AND
                    is1.pid != i1.pid
            ) AS tiv_2015
        FROM
            Insurance i1
    ) AS tmp
WHERE
    lat_lon = 0
    AND
    tiv_2015 > 0
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SELECT
	ROUND(SUM(tiv_2016),2) AS tiv_2016
FROM
	Insurance 
WHERE
	tiv_2015 
	IN(
    	SELECT
        	tiv_2015
    	FROM
        	Insurance
    	GROUP BY
        	tiv_2015
    	HAVING
        	COUNT(*)>1
	)
	AND
    (lat, lon) 
    IN(
        SELECT
        	lat, lon
        FROM
        	Insurance
        GROUP BY
        	lat, lon
        HAVING
        	COUNT(*)=1
);
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185.部门工资前三高的所有员工

表: Employee

+--------------+---------+
| Column Name  | Type    |
+--------------+---------+
| id           | int     |
| name         | varchar |
| salary       | int     |
| departmentId | int     |
+--------------+---------+
id 是该表的主键列(具有唯一值的列)。
departmentId 是 Department 表中 ID 的外键（reference 列）。
该表的每一行都表示员工的ID、姓名和工资。它还包含了他们部门的ID。
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表: Department

+-------------+---------+
| Column Name | Type    |
+-------------+---------+
| id          | int     |
| name        | varchar |
+-------------+---------+
id 是该表的主键列(具有唯一值的列)。
该表的每一行表示部门ID和部门名。
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公司的主管们感兴趣的是公司每个部门中谁赚的钱最多。一个部门的 高收入者 是指一个员工的工资在该部门的不同工资中 排名前三 。

编写解决方案，找出每个部门中 收入高的员工 。

以 任意顺序 返回结果表。

返回结果格式如下所示。

示例 1:

输入: 
Employee 表:
+----+-------+--------+--------------+
| 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:
+----+-------+
| id | name  |
+----+-------+
| 1  | IT    |
| 2  | Sales |
+----+-------+
输出: 
+------------+----------+--------+
| Department | Employee | Salary |
+------------+----------+--------+
| IT         | Max      | 90000  |
| IT         | Joe      | 85000  |
| IT         | Randy    | 85000  |
| IT         | Will     | 70000  |
| Sales      | Henry    | 80000  |
| Sales      | Sam      | 60000  |
+------------+----------+--------+
解释:
在IT部门:
- Max的工资最高
- 兰迪和乔都赚取第二高的独特的薪水
- 威尔的薪水是第三高的

在销售部:
- 亨利的工资最高
- 山姆的薪水第二高
- 没有第三高的工资，因为只有两名员工
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解答：

SELECT
    d.name AS Department,
    e.name AS Employee,
    e.salary AS Salary 
FROM
    Department  d
LEFT JOIN
    Employee e 
ON
    e.departmentId  = d.id 
WHERE
    e.salary IN
    (
        # 嵌套一层查询，IN不能直接与LIMIT使用
        SELECT
            *
        FROM
            (
                # 先查询对应部门前三的薪资
                SELECT 
                    salary
                FROM
                    Employee emp1
                WHERE
                    emp1.departmentId = e.departmentId
                GROUP BY
                    emp1.salary
                ORDER BY
                    emp1.salary DESC
                LIMIT 3
            ) AS tmp
    )
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高级字符串函数/正则表达式/子句

1667.修复表中的名字

表： Users

+----------------+---------+
| Column Name    | Type    |
+----------------+---------+
| user_id        | int     |
| name           | varchar |
+----------------+---------+
user_id 是该表的主键(具有唯一值的列)。
该表包含用户的 ID 和名字。名字仅由小写和大写字符组成。
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编写解决方案，修复名字，使得只有第一个字符是大写的，其余都是小写的。

返回按 user_id 排序的结果表。

返回结果格式示例如下。

示例 1：

输入：
Users table:
+---------+-------+
| user_id | name  |
+---------+-------+
| 1       | aLice |
| 2       | bOB   |
+---------+-------+
输出：
+---------+-------+
| user_id | name  |
+---------+-------+
| 1       | Alice |
| 2       | Bob   |
+---------+-------+
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解答：

SELECT
    user_id,
    # CONCAT(s1,s2...sn)	字符串 s1,s2 等多个字符串合并为一个字符串
    CONCAT(
        # UPPER(s)	将字符串转换为大写
        # LEFT(s,n)	返回字符串 s 的前 n 个字符
        UPPER(LEFT(name,1)),
        # LOWER(s)	将字符串 s 的所有字母变成小写字母
        # SUBSTR(s, start, length)	从字符串 s 的 start 位置截取长度为 length 的子字符串
        # CHAR_LENGTH(s)	返回字符串 s 的字符数
        LOWER(SUBSTR(name, 2, CHAR_LENGTH(name)))
        ) AS name 
FROM
    Users
ORDER BY
    user_id 
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1527.患某种疾病的患者

患者信息表： Patients

+--------------+---------+
| Column Name  | Type    |
+--------------+---------+
| patient_id   | int     |
| patient_name | varchar |
| conditions   | varchar |
+--------------+---------+
在 SQL 中，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。
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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。

示例 1:

输入：
Patients表：
+------------+--------------+--------------+
| patient_id | patient_name | conditions   |
+------------+--------------+--------------+
| 1          | Daniel       | YFEV COUGH   |
| 2          | Alice        |              |
| 3          | Bob          | DIAB100 MYOP |
| 4          | George       | ACNE DIAB100 |
| 5          | Alain        | DIAB201      |
+------------+--------------+--------------+
输出：
+------------+--------------+--------------+
| patient_id | patient_name | conditions   |
+------------+--------------+--------------+
| 3          | Bob          | DIAB100 MYOP |
| 4          | George       | ACNE DIAB100 | 
+------------+--------------+--------------+
解释：Bob 和 George 都患有代码以 DIAB1 开头的疾病。
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解答：

SELECT
    *
FROM
    Patients
WHERE
    conditions LIKE "DIAB1%"
    OR
    conditions LIKE "% DIAB1%"
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196.删除重复的电子邮件

表: Person

+-------------+---------+
| Column Name | Type    |
+-------------+---------+
| id          | int     |
| email       | varchar |
+-------------+---------+
id 是该表的主键列(具有唯一值的列)。
该表的每一行包含一封电子邮件。电子邮件将不包含大写字母。
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编写解决方案删除所有重复的电子邮件，只保留一个具有最小 id 的唯一电子邮件。

（对于 SQL 用户，请注意你应该编写一个 DELETE 语句而不是 SELECT 语句。）

（对于 Pandas 用户，请注意你应该直接修改 Person 表。）

运行脚本后，显示的答案是 Person 表。驱动程序将首先编译并运行您的代码片段，然后再显示 Person 表。Person 表的最终顺序 无关紧要 。

返回结果格式如下示例所示。

示例 1:

输入: 
Person 表:
+----+------------------+
| id | email            |
+----+------------------+
| 1  | john@example.com |
| 2  | bob@example.com  |
| 3  | john@example.com |
+----+------------------+
输出: 
+----+------------------+
| id | email            |
+----+------------------+
| 1  | john@example.com |
| 2  | bob@example.com  |
+----+------------------+
解释: john@example.com重复两次。我们保留最小的Id = 1。
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解答：

DELETE
    p1 
FROM
    Person p1
    ,Person p2
WHERE
    p1.id > p2.id
    AND
    p1.email = p2.email
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DELETE FROM
	Person
WHERE
	ID NOT IN (
        SELECT
        	*
		FROM (
            SELECT
            	MIN(id)
			FROM Person
			GROUP BY email
        ) AS P1);
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176.第二高的薪水

Employee 表：

+-------------+------+
| Column Name | Type |
+-------------+------+
| id          | int  |
| salary      | int  |
+-------------+------+
在 SQL 中，id 是这个表的主键。
表的每一行包含员工的工资信息。
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查询并返回 Employee 表中第二高的薪水。如果不存在第二高的薪水，查询应该返回 null(Pandas 则返回 None) 。

查询结果如下例所示。

示例 1：

输入：
Employee 表：
+----+--------+
| id | salary |
+----+--------+
| 1  | 100    |
| 2  | 200    |
| 3  | 300    |
+----+--------+
输出：
+---------------------+
| SecondHighestSalary |
+---------------------+
| 200                 |
+---------------------+
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示例 2：

输入：
Employee 表：
+----+--------+
| id | salary |
+----+--------+
| 1  | 100    |
+----+--------+
输出：
+---------------------+
| SecondHighestSalary |
+---------------------+
| null                |
+---------------------+
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解答：

SELECT
    MAX(salary) AS SecondHighestSalary 
FROM
    Employee
WHERE
    salary <(
            SELECT
                MAX(salary)
            FROM
                Employee
    )
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1484.按日期分组销售产品

表 Activities：

+-------------+---------+
| 列名         | 类型    |
+-------------+---------+
| sell_date   | date    |
| product     | varchar |
+-------------+---------+
该表没有主键(具有唯一值的列)。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。
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编写解决方案找出每个日期、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。
结果表结果格式如下例所示。

示例 1:

输入：
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     |
+------------+-------------+
输出：
+------------+----------+------------------------------+
| sell_date  | num_sold | products                     |
+------------+----------+------------------------------+
| 2020-05-30 | 3        | Basketball,Headphone,T-shirt |
| 2020-06-01 | 2        | Bible,Pencil                 |
| 2020-06-02 | 1        | Mask                         |
+------------+----------+------------------------------+
解释：
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。
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解答：

SELECT
    sell_date,
    COUNT(DISTINCT product) AS num_sold,
    GROUP_CONCAT(DISTINCT product ORDER BY product) AS products 
FROM
    Activities
GROUP BY
    sell_date 
ORDER BY
    sell_date 
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1327.列出指定时间段内所有的下单产品

表: Products

+------------------+---------+
| Column Name      | Type    |
+------------------+---------+
| product_id       | int     |
| product_name     | varchar |
| product_category | varchar |
+------------------+---------+
product_id 是该表主键(具有唯一值的列)。
该表包含该公司产品的数据。
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表: Orders

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| product_id    | int     |
| order_date    | date    |
| unit          | int     |
+---------------+---------+
该表可能包含重复行。
product_id 是表单 Products 的外键（reference 列）。
unit 是在日期 order_date 内下单产品的数目。
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写一个解决方案，要求获取在 2020 年 2 月份下单的数量不少于 100 的产品的名字和数目。

返回结果表单的 顺序无要求 。

查询结果的格式如下。

示例 1:

输入：
Products 表:
+-------------+-----------------------+------------------+
| product_id  | product_name          | product_category |
+-------------+-----------------------+------------------+
| 1           | Leetcode Solutions    | Book             |
| 2           | Jewels of Stringology | Book             |
| 3           | HP                    | Laptop           |
| 4           | Lenovo                | Laptop           |
| 5           | Leetcode Kit          | T-shirt          |
+-------------+-----------------------+------------------+
Orders 表:
+--------------+--------------+----------+
| product_id   | order_date   | unit     |
+--------------+--------------+----------+
| 1            | 2020-02-05   | 60       |
| 1            | 2020-02-10   | 70       |
| 2            | 2020-01-18   | 30       |
| 2            | 2020-02-11   | 80       |
| 3            | 2020-02-17   | 2        |
| 3            | 2020-02-24   | 3        |
| 4            | 2020-03-01   | 20       |
| 4            | 2020-03-04   | 30       |
| 4            | 2020-03-04   | 60       |
| 5            | 2020-02-25   | 50       |
| 5            | 2020-02-27   | 50       |
| 5            | 2020-03-01   | 50       |
+--------------+--------------+----------+
输出：
+--------------------+---------+
| product_name       | unit    |
+--------------------+---------+
| Leetcode Solutions | 130     |
| Leetcode Kit       | 100     |
+--------------------+---------+
解释：
2020 年 2 月份下单 product_id = 1 的产品的数目总和为 (60 + 70) = 130 。
2020 年 2 月份下单 product_id = 2 的产品的数目总和为 80 。
2020 年 2 月份下单 product_id = 3 的产品的数目总和为 (2 + 3) = 5 。
2020 年 2 月份 product_id = 4 的产品并没有下单。
2020 年 2 月份下单 product_id = 5 的产品的数目总和为 (50 + 50) = 100 。
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解答：

SELECT
    p.product_name,
    SUM(o.unit) AS unit 
FROM
    Orders o
LEFT JOIN
    Products p
ON 
    o.product_id  = p.product_id    
WHERE
    DATE_FORMAT(o.order_date,"%Y-%m") = "2020-02"
GROUP BY
    o.product_id
HAVING
    SUM(o.unit) >= 100
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1517.查找拥有有效邮件的用户

表: Users

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| user_id       | int     |
| name          | varchar |
| mail          | varchar |
+---------------+---------+
user_id 是该表的主键（具有唯一值的列）。
该表包含了网站已注册用户的信息。有一些电子邮件是无效的。
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编写一个解决方案，以查找具有有效电子邮件的用户。

一个有效的电子邮件具有前缀名称和域，其中：

前缀名称是一个字符串，可以包含字母（大写或小写），数字，下划线 '_' ，点 '.' 和/或破折号 '-' 。前缀名称必须以字母开头。
域为 '@leetcode.com' 。

以任何顺序返回结果表。

结果的格式如以下示例所示：

示例 1：

输入：
Users 表:
+---------+-----------+-------------------------+
| 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#2020@leetcode.com |
| 6       | David     | david69@gmail.com       |
| 7       | Shapiro   | .shapo@leetcode.com     |
+---------+-----------+-------------------------+
输出：
+---------+-----------+-------------------------+
| user_id | name      | mail                    |
+---------+-----------+-------------------------+
| 1       | Winston   | winston@leetcode.com    |
| 3       | Annabelle | bella-@leetcode.com     |
| 4       | Sally     | sally.come@leetcode.com |
+---------+-----------+-------------------------+
解释：
用户 2 的电子邮件没有域。 
用户 5 的电子邮件带有不允许的 '#' 符号。
用户 6 的电子邮件没有 leetcode 域。 
用户 7 的电子邮件以点开头。
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解答：

SELECT 
    user_id,
    name,
    mail
FROM
    Users
WHERE
	# 使用 REGEXP 和 RLIKE都可进行正则表达式匹配，以'^'开始，以'$'结束
    mail RLIKE "^[A-Za-z][a-zA-Z0-9\\_\\.\\-]*@leetcode\\.com$"
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