盐析白兔

这个屌丝很懒，什么也没留下！

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最详细的力扣sql解析

作者：盐析白兔 | 2024-07-24 00:26:04

踩

力扣sql

https://leetcode-cn.com/problemset/database/

题目都是leetcode 上了可以点击题目会有相应的链接

由于个人比较喜欢用开窗函数，所以都优先用了开窗，当然这些并不一定都是最优解，答案仅供参考

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

我是安顺序刷的题，后续还会继续更新https://leetcode-cn.com/problemset/database/

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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 |
+-------------+---------+
1
2
3
4
5
6
7

PersonId 是上表主键
表2: Address

+-------------+---------+
| 列名         | 类型    |
+-------------+---------+
| AddressId   | int     |
| PersonId    | int     |
| City        | varchar |
| State       | varchar |
+-------------+---------+
1
2
3
4
5
6
7
8

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
1
2
3
4

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    |
+----+--------+
1
2
3
4
5
6
7

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                 |
+---------------------+
1
2
3
4
5

SELECT
    IFNULL(
      (SELECT DISTINCT Salary
       FROM Employee
       ORDER BY Salary DESC
        LIMIT 1 OFFSET 1),
    NULL) AS SecondHighestSalary
1
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5
6
7

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    |
+----+--------+
1
2
3
4
5
6
7

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                    |
+------------------------+
1
2
3
4
5

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
1
2
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10
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13
14

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  |
+----+-------+
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

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    |
+-------+------+
1
2
3
4
5
6
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10

**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
1
2
3

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  |
+----+-----+
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11

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               |
+-----------------+
1
2
3
4
5

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
1
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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      |
+----+-------+--------+-----------+
1
2
3
4
5
6
7
8

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      |
+----------+
1
2
3
4
5

select a.Name  Employee 
from Employee a 
join Employee b
on a.ManagerId = b.id
where a.Salary>b.Salary
1
2
3
4
5

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  | a@b.com |
| 2  | c@d.com |
| 3  | a@b.com |
+----+---------+
1
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3
4
5
6
7

根据以上输入，你的查询应返回以下结果：

+---------+
| Email   |
+---------+
| a@b.com |
+---------+
1
2
3
4
5

**说明：**所有电子邮箱都是小写字母。

select Email
from Person
group by Email
having count(*)>1
1
2
3
4

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   |
+----+-------+
1
2
3
4
5
6
7
8

Orders 表：

+----+------------+
| Id | CustomerId |
+----+------------+
| 1  | 3          |
| 2  | 1          |
+----+------------+
1
2
3
4
5
6

例如给定上述表格，你的查询应返回：

+-----------+
| Customers |
+-----------+
| Henry     |
| Max       |
+-----------+
1
2
3
4
5
6

select  c.Name Customers
from Customers  c left join Orders  o
on c.id = o.CustomerId
where o.id is null
1
2
3
4

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            |
+----+-------+--------+--------------+
1
2
3
4
5
6
7
8

Department 表包含公司所有部门的信息。

+----+----------+
| Id | Name     |
+----+----------+
| 1  | IT       |
| 2  | Sales    |
+----+----------+
1
2
3
4
5
6

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  |
+------------+----------+--------+
1
2
3
4
5
6

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
1
2
3
4
5
6
7
8

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            |
+----+-------+--------+--------------+
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3
4
5
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7
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11

Department 表包含公司所有部门的信息。

+----+----------+
| Id | Name     |
+----+----------+
| 1  | IT       |
| 2  | Sales    |
+----+----------+
1
2
3
4
5
6

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  |
+------------+----------+--------+
1
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3
4
5
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10

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
1
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4
5
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8

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  | john@example.com |
| 2  | bob@example.com  |
| 3  | john@example.com |
+----+------------------+
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2
3
4
5
6
7

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  | john@example.com |
| 2  | bob@example.com  |
+----+------------------+
1
2
3
4
5
6

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
1
2
3
4

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 |
+---------+------------------+------------------+
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5
6
7
8

例如，根据上述给定的 Weather 表格，返回如下 Id:

+----+
| Id |
+----+
|  2 |
|  4 |
+----+
1
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4
5
6

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
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11

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|
+----+-----------+-----------+---------+--------------------+----------+
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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 |
+----------+--------+--------+
1
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5
6
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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        |
+------------+-------------------+
1
2
3
4
5
6
7

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
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2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
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19
20
21
22
23
24

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     |
+--------------+---------+
1
2
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4
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8

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            |
+-----------+-----------+------------+--------------+
1
2
3
4
5
6
7
8
9

Result 表：

+-----------+-------------+
| player_id | first_login |
+-----------+-------------+
| 1         | 2016-03-01  |
| 2         | 2017-06-25  |
| 3         | 2016-03-02  |
+-----------+-------------+
1
2
3
4
5
6
7

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
1
2
3
4
5
6
7

2.最优（选最小日期）

select player_id ,min(event_date) first_login
from Activity
group by player_id 
1
2
3

512. 游戏玩法分析 II

难度简单

SQL架构

Table: Activity

+--------------+---------+
| Column Name  | Type    |
+--------------+---------+
| player_id    | int     |
| device_id    | int     |
| event_date   | date    |
| games_played | int     |
+--------------+---------+
1
2
3
4
5
6
7
8

(player_id, event_date) 是这个表的两个主键
这个表显示的是某些游戏玩家的游戏活动情况
每一行是在某天使用某个设备登出之前登录并玩多个游戏（可能为0）的玩家的记录
请编写一个 SQL 查询，描述每一个玩家首次登陆的设备名称

查询结果格式在以下示例中：

Activity table:

+-----------+-----------+------------+--------------+
| 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            |
+-----------+-----------+------------+--------------+
1
2
3
4
5
6
7
8
9

Result table:

+-----------+-----------+
| player_id | device_id |
+-----------+-----------+
| 1         | 2         |
| 2         | 3         |
| 3         | 1         |
+-----------+-----------+
```https://leetcode-cn.com/problemset/database/

题目都是leetcode 上了可以点击题目会有相应的链接

由于个人比较喜欢用开窗函数，所以都优先用了开窗 ，当然这些并不一定都是最优解，答案仅供参考

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

我是安顺序刷的题，后续还会继续更新

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


```sql
+-------------+---------+
| 列名         | 类型     |
+-------------+---------+
| PersonId    | int     |
| FirstName   | varchar |
| LastName    | varchar |
+-------------+---------+
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36

PersonId 是上表主键
表2: Address

+-------------+---------+
| 列名         | 类型    |
+-------------+---------+
| AddressId   | int     |
| PersonId    | int     |
| City        | varchar |
| State       | varchar |
+-------------+---------+
1
2
3
4
5
6
7
8

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
1
2
3
4

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    |
+----+--------+
1
2
3
4
5
6
7

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                 |
+---------------------+
1
2
3
4
5

SELECT
    IFNULL(
      (SELECT DISTINCT Salary
       FROM Employee
       ORDER BY Salary DESC
        LIMIT 1 OFFSET 1),
    NULL) AS SecondHighestSalary
1
2
3
4
5
6
7

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    |
+----+--------+
1
2
3
4
5
6
7

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                    |
+------------------------+
1
2
3
4
5

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
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14

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  |
+----+-------+
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

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    |
+-------+------+
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

**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
1
2
3

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  |
+----+-----+
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11

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               |
+-----------------+
1
2
3
4
5

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
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

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      |
+----+-------+--------+-----------+
1
2
3
4
5
6
7
8

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      |
+----------+
1
2
3
4
5

select a.Name  Employee 
from Employee a 
join Employee b
on a.ManagerId = b.id
where a.Salary>b.Salary
1
2
3
4
5

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  | a@b.com |
| 2  | c@d.com |
| 3  | a@b.com |
+----+---------+
1
2
3
4
5
6
7

根据以上输入，你的查询应返回以下结果：

+---------+
| Email   |
+---------+
| a@b.com |
+---------+
1
2
3
4
5

**说明：**所有电子邮箱都是小写字母。

select Email
from Person
group by Email
having count(*)>1
1
2
3
4

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   |
+----+-------+
1
2
3
4
5
6
7
8

Orders 表：

+----+------------+
| Id | CustomerId |
+----+------------+
| 1  | 3          |
| 2  | 1          |
+----+------------+
1
2
3
4
5
6

例如给定上述表格，你的查询应返回：

+-----------+
| Customers |
+-----------+
| Henry     |
| Max       |
+-----------+
1
2
3
4
5
6

select  c.Name Customers
from Customers  c left join Orders  o
on c.id = o.CustomerId
where o.id is null
1
2
3
4

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            |
+----+-------+--------+--------------+
1
2
3
4
5
6
7
8

Department 表包含公司所有部门的信息。

+----+----------+
| Id | Name     |
+----+----------+
| 1  | IT       |
| 2  | Sales    |
+----+----------+
1
2
3
4
5
6

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  |
+------------+----------+--------+
1
2
3
4
5
6

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
1
2
3
4
5
6
7
8

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            |
+----+-------+--------+--------------+
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11

Department 表包含公司所有部门的信息。

+----+----------+
| Id | Name     |
+----+----------+
| 1  | IT       |
| 2  | Sales    |
+----+----------+
1
2
3
4
5
6

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  |
+------------+----------+--------+
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

解释：

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
1
2
3
4
5
6
7
8

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  | john@example.com |
| 2  | bob@example.com  |
| 3  | john@example.com |
+----+------------------+
1
2
3
4
5
6
7

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  | john@example.com |
| 2  | bob@example.com  |
+----+------------------+
1
2
3
4
5
6

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
1
2
3
4

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 |
+---------+------------------+------------------+
1
2
3
4
5
6
7
8

例如，根据上述给定的 Weather 表格，返回如下 Id:

+----+
| Id |
+----+
|  2 |
|  4 |
+----+
1
2
3
4
5
6

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
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11

262. 行程和用户

难度困难

SQL架构

+----+-----------+-----------+---------+--------------------+----------+
| 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|
+----+-----------+-----------+---------+--------------------+----------+
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14

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 |
+----------+--------+--------+
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12

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        |
+------------+-------------------+
1
2
3
4
5
6
7

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
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24

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     |
+--------------+---------+
1
2
3
4
5
6
7
8

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            |
+-----------+-----------+------------+--------------+
1
2
3
4
5
6
7
8
9

Result 表：

+-----------+-------------+
| player_id | first_login |
+-----------+-------------+
| 1         | 2016-03-01  |
| 2         | 2017-06-25  |
| 3         | 2016-03-02  |
+-----------+-------------+
1
2
3
4
5
6
7

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
1
2
3
4
5
6
7

2.最优（选最小日期）

select player_id ,min(event_date) first_login
from Activity
group by player_id 
1
2
3

512. 游戏玩法分析 II

难度简单

SQL架构

Table: Activity

+--------------+---------+
| Column Name  | Type    |
+--------------+---------+
| player_id    | int     |
| device_id    | int     |
| event_date   | date    |
| games_played | int     |
+--------------+---------+
1
2
3
4
5
6
7
8

查询结果格式在以下示例中：

Activity table:

+-----------+-----------+------------+--------------+
| 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            |
+-----------+-----------+------------+--------------+
1
2
3
4
5
6
7
8
9

Result table:

+-----------+-----------+
| player_id | device_id |
+-----------+-----------+
| 1         | 2         |
| 2         | 3         |
| 3         | 1         |
+-----------+-----------+
1
2
3
4
5
6
7

select player_id ,device_id
from (
select player_id ,event_date,device_id,
rank() over(partition by player_id order by event_date) rk
from Activity
) tmp
where rk = 1
1
2
3
4
5
6
7

select player_id ,device_id
from (
select player_id ,event_date,device_id,
rank() over(partition by player_id order by event_date) rk
from Activity
) tmp
where rk = 1
1
2
3
4
5
6
7

534. 游戏玩法分析 III

难度中等20收藏分享切换为英文关注反馈

SQL架构

Table: Activity

+--------------+---------+
| Column Name  | Type    |
+--------------+---------+
| player_id    | int     |
| device_id    | int     |
| event_date   | date    |
| games_played | int     |
+--------------+---------+
1
2
3
4
5
6
7
8

（player_id，event_date）是此表的主键。
这张表显示了某些游戏的玩家的活动情况。
每一行是一个玩家的记录，他在某一天使用某个设备注销之前登录并玩了很多游戏（可能是 0 ）。
编写一个 SQL 查询，同时报告每组玩家和日期，以及玩家到目前为止玩了多少游戏。也就是说，在此日期之前玩家所玩的游戏总数。详细情况请查看示例。

查询结果格式如下所示：

Activity table:

+-----------+-----------+------------+--------------+
| player_id | device_id | event_date | games_played |
+-----------+-----------+------------+--------------+
| 1         | 2         | 2016-03-01 | 5            |
| 1         | 2         | 2016-05-02 | 6            |
| 1         | 3         | 2017-06-25 | 1            |
| 3         | 1         | 2016-03-02 | 0            |
| 3         | 4         | 2018-07-03 | 5            |
+-----------+-----------+------------+--------------+
1
2
3
4
5
6
7
8
9

Result table:

+-----------+------------+---------------------+
| player_id | event_date | games_played_so_far |
+-----------+------------+---------------------+
| 1         | 2016-03-01 | 5                   |
| 1         | 2016-05-02 | 11                  |
| 1         | 2017-06-25 | 12                  |
| 3         | 2016-03-02 | 0                   |
| 3         | 2018-07-03 | 5                   |
+-----------+------------+---------------------+
1
2
3
4
5
6
7
8
9

对于 ID 为 1 的玩家，2016-05-02 共玩了 5+6=11 个游戏，2017-06-25 共玩了 5+6+1=12 个游戏。
对于 ID 为 3 的玩家，2018-07-03 共玩了 0+5=5 个游戏。
请注意，对于每个玩家，我们只关心玩家的登录日期。
开窗

select player_id,event_date ,
sum(games_played) over(partition by player_id order by  event_date )games_played_so_far
from Activity
1
2
3

自连接

select 
    a1.player_id,
    a1.event_date,
    sum(a2.games_played) games_played_so_far
from Activity a1,Activity a2
where a1.player_id=a2.player_id and 
      a1.event_date>=a2.event_date
group by 1,2;
1
2
3
4
5
6
7
8

550. 游戏玩法分析 IV

难度中等17收藏分享切换为英文关注反馈

SQL架构

Table: Activity

+--------------+---------+
| Column Name  | Type    |
+--------------+---------+
| player_id    | int     |
| device_id    | int     |
| event_date   | date    |
| games_played | int     |
+--------------+---------+
1
2
3
4
5
6
7
8

（player_id，event_date）是此表的主键。
这张表显示了某些游戏的玩家的活动情况。
每一行是一个玩家的记录，他在某一天使用某个设备注销之前登录并玩了很多游戏（可能是 0）。
编写一个 SQL 查询，报告在首次登录的第二天再次登录的玩家的分数，四舍五入到小数点后两位。换句话说，您需要计算从首次登录日期开始至少连续两天登录的玩家的数量，然后除以玩家总数。

查询结果格式如下所示：

Activity table:

+-----------+-----------+------------+--------------+
| player_id | device_id | event_date | games_played |
+-----------+-----------+------------+--------------+
| 1         | 2         | 2016-03-01 | 5            |
| 1         | 2         | 2016-03-02 | 6            |
| 2         | 3         | 2017-06-25 | 1            |
| 3         | 1         | 2016-03-02 | 0            |
| 3         | 4         | 2018-07-03 | 5            |
+-----------+-----------+------------+--------------+
1
2
3
4
5
6
7
8
9

Result table:

+-----------+
| fraction  |
+-----------+
| 0.33      |
+-----------+
1
2
3
4
5

只有 ID 为 1 的玩家在第一天登录后才重新登录，所以答案是 1/3 = 0.33

select round(avg(a.event_date is not null), 2) fraction
from 
    (select player_id, min(event_date) as login
    from activity
    group by player_id) p 
left join activity a 
on p.player_id=a.player_id and datediff(a.event_date, p.login)=1
1
2
3
4
5
6
7

这个avg用的妙

is not null判断后，有eventdate值的返回1，null的返回0，avg相当于求和后(即符合条件的id个数)除以总id数即所求比例

569. 员工薪水中位数

难度困难

SQL架构

Employee 表包含所有员工。Employee 表有三列：员工Id，公司名和薪水。

+-----+------------+--------+
|Id   | Company    | Salary |
+-----+------------+--------+
|1    | A          | 2341   |
|2    | A          | 341    |
|3    | A          | 15     |
|4    | A          | 15314  |
|5    | A          | 451    |
|6    | A          | 513    |
|7    | B          | 15     |
|8    | B          | 13     |
|9    | B          | 1154   |
|10   | B          | 1345   |
|11   | B          | 1221   |
|12   | B          | 234    |
|13   | C          | 2345   |
|14   | C          | 2645   |
|15   | C          | 2645   |
|16   | C          | 2652   |
|17   | C          | 65     |
+-----+------------+--------+
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21

请编写SQL查询来查找每个公司的薪水中位数。挑战点：你是否可以在不使用任何内置的SQL函数的情况下解决此问题。

+-----+------------+--------+
|Id   | Company    | Salary |
+-----+------------+--------+
|5    | A          | 451    |
|6    | A          | 513    |
|12   | B          | 234    |
|9    | B          | 1154   |
|14   | C          | 2645   |
+-----+------------+--------+
1
2
3
4
5
6
7
8
9

select Id,Company,Salary
from (
select Id,Company,Salary,
ROW_NUMBER() over(partition by Company order by Salary) rk,
count(*) over(partition by Company) cnt
from Employee
)t1
where rk IN (FLOOR((cnt + 1)/2), FLOOR((cnt + 2)/2))
1
2
3
4
5
6
7
8

中位数：

+1向下取整 +2 向下取整数

570. 至少有5名直接下属的经理

难度中等

SQL架构

Employee 表包含所有员工和他们的经理。每个员工都有一个 Id，并且还有一列是经理的 Id。

+------+----------+-----------+----------+
|Id    |Name 	  |Department |ManagerId |
+------+----------+-----------+----------+
|101   |John 	  |A 	      |null      |
|102   |Dan 	  |A 	      |101       |
|103   |James 	  |A 	      |101       |
|104   |Amy 	  |A 	      |101       |
|105   |Anne 	  |A 	      |101       |
|106   |Ron 	  |B 	      |101       |
+------+----------+-----------+----------+
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

给定 Employee 表，请编写一个SQL查询来查找至少有5名直接下属的经理。对于上表，您的SQL查询应该返回：

+-------+
| Name  |
+-------+
| John  |
+-------+
1
2
3
4
5

注意: 没有人是自己的下属。

select Name
from Employee
where Id in (
select ManagerId
from Employee
group by ManagerId
having count(*)>=5
)
1
2
3
4
5
6
7
8

571. 给定数字的频率查询中位数

难度困难

SQL架构

Numbers 表保存数字的值及其频率。

+----------+-------------+
|  Number  |  Frequency  |
+----------+-------------|
|  0       |  7          |
|  1       |  1          |
|  2       |  3          |
|  3       |  1          |
+----------+-------------+
1
2
3
4
5
6
7
8

在此表中，数字为 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 2, 2, 2, 3，所以中位数是 (0 + 0) / 2 = 0。

+--------+
| median |
+--------|
| 0.0000 |
+--------+
1
2
3
4
5

请编写一个查询来查找所有数字的中位数并将结果命名为 median 。

select 
    avg(cast(number as float)) median
from 
    (
        select 
            Number,
            Frequency,
            sum(Frequency) over(order by Number) - Frequency prev_sum,
            sum(Frequency) over(order by Number) curr_sum
        from Numbers
    ) t1,
    (
        select 
            sum(Frequency) total_sum
        from Numbers
    ) t2
where 
    t1.prev_sum <= (cast(t2.total_sum as float) / 2) and 
    t1.curr_sum >= (cast(t2.total_sum as float) / 2)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19

如果 n1.Number 为中位数，n1.Number（包含本身）前累计的数字应大于等于总数/2 同时n1.Number（不包含本身）前累计数字应小于等于总数/2

例如：0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 2, 2, 2, 3 共12个数

中位数0（包含本身）前累计的数字 7 >=6 0（不包含本身）前累计数字 0 <=6 例如：0，0，0，3，3，3 共6个数

中位数0（包含本身）前累计的数字 3 >=3 0（不包含本身）前累计数字 0 <=3

中位数3（包含本身）前累计的数字 6 >=3 3（不包含本身）前累计数字 3 <=3

SELECT 
AVG(Number)median 
FROM
(SELECT n1.Number FROM Numbers n1 JOIN Numbers n2 ON n1.Number>=n2.Number 
 GROUP BY 
 n1.Number 
 HAVING 
 SUM(n2.Frequency)>=(SELECT SUM(Frequency) FROM Numbers)/2 
 AND 
 SUM(n2.Frequency)-AVG(n1.Frequency)<=(SELECT SUM(Frequency) FROM Numbers)/2
)s
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11

574. 当选者

难度中等

SQL架构

表: Candidate

+-----+---------+
| id  | Name    |
+-----+---------+
| 1   | A       |
| 2   | B       |
| 3   | C       |
| 4   | D       |
| 5   | E       |
+-----+---------+  
1
2
3
4
5
6
7
8
9

表: Vote

+-----+--------------+
| id  | CandidateId  |
+-----+--------------+
| 1   |     2        |
| 2   |     4        |
| 3   |     3        |
| 4   |     2        |
| 5   |     5        |
+-----+--------------+
1
2
3
4
5
6
7
8
9

id 是自动递增的主键，
CandidateId 是 Candidate 表中的 id.
请编写 sql 语句来找到当选者的名字，上面的例子将返回当选者 B.

+------+
| Name |
+------+
| B    |
+------+
1
2
3
4
5

用了order by 全局排序不够好

select 
    Name
from Candidate c
    left join Vote v
    on c.id = v.CandidateId
    group by Name
    order by count(*) desc
    limit 1   
1
2
3
4
5
6
7
8

先过滤再效率高很多

select Name
from Candidate
where id =
(
select CandidateId
    from    
        (
        select CandidateId, 
        count(*) over(partition by CandidateId ) cnt
        from Vote
        order by cnt desc 
        limit 1
        )t1
)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14

577. 员工奖金

难度简单

SQL架构

选出所有 bonus < 1000 的员工的 name 及其 bonus。

Employee 表单

+-------+--------+-----------+--------+
| empId |  name  | supervisor| salary |
+-------+--------+-----------+--------+
|   1   | John   |  3        | 1000   |
|   2   | Dan    |  3        | 2000   |
|   3   | Brad   |  null     | 4000   |
|   4   | Thomas |  3        | 4000   |
+-------+--------+-----------+--------+
1
2
3
4
5
6
7
8

empId 是这张表单的主关键字
Bonus 表单

+-------+-------+
| empId | bonus |
+-------+-------+
| 2     | 500   |
| 4     | 2000  |
+-------+-------+
1
2
3
4
5
6

empId 是这张表单的主关键字
输出示例：

+-------+-------+
| name  | bonus |
+-------+-------+
| John  | null  |
| Dan   | 500   |
| Brad  | null  |
+-------+-------+
1
2
3
4
5
6
7

select name,bonus
from Employee e
left join Bonus b on  e.empId=b.empId
where bonus<1000 or bonus is null
1
2
3
4

578. 查询回答率最高的问题

难度中等3收藏分享切换为英文关注反馈

SQL架构

从 survey_log 表中获得回答率最高的问题，survey_log 表包含这些列**：id**, action, question_id, answer_id, q_num, timestamp。

id 表示用户 id；action 有以下几种值：“show”，“answer”，“skip”；当 action 值为 “answer” 时 answer_id 非空，而 action 值为 “show” 或者 “skip” 时 answer_id 为空；q_num 表示当前会话中问题的编号。

请编写 SQL 查询来找到具有最高回答率的问题。

示例：

输入：

+------+-----------+--------------+------------+-----------+------------+
| id   | action    | question_id  | answer_id  | q_num     | timestamp  |
+------+-----------+--------------+------------+-----------+------------+
| 5    | show      | 285          | null       | 1         | 123        |
| 5    | answer    | 285          | 124124     | 1         | 124        |
| 5    | show      | 369          | null       | 2         | 125        |
| 5    | skip      | 369          | null       | 2         | 126        |
+------+-----------+--------------+------------+-----------+------------+
1
2
3
4
5
6
7
8

输出：

+-------------+
| survey_log  |
+-------------+
|    285      |
+-------------+
1
2
3
4
5

解释：
问题 285 的回答率为 1/1，而问题 369 回答率为 0/1，因此输出 285 。

select question_id  survey_log
from (
  select
      question_id,
      sum(if(action = 'answer', 1, 0)) as AnswerCnt,
      sum(if(action = 'show', 1, 0)) as ShowCnt
  from
      survey_log
  group by question_id
) as tbl
order by (AnswerCnt / ShowCnt) desc
limit 1
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12

直接不嵌套

select question_id  survey_log
from survey_log
group by question_id
order by sum(if(action = 'answer', 1, 0)) / sum(if(action = 'show', 1, 0)) desc
limit 1
1
2
3
4
5

579. 查询员工的累计薪水

难度困难

SQL架构

Employee 表保存了一年内的薪水信息。

请你编写 SQL 语句，对于每个员工，查询他除最近一个月（即最大月）之外，剩下每个月的近三个月的累计薪水（不足三个月也要计算）。

结果请按 Id 升序，然后按 Month 降序显示。

示例：输入：

Id	Month	Salary
1	1	20
2	1	20
1	2	30
2	2	30
3	2	40
1	3	40
3	3	60
1	4	60
3	4	70
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

输出：

Id	Month	Salary
1	3	90
1	2	50
1	1	20
2	1	20
3	3	100
3	2	40
1
2
3
4
5
6
7

解释：

员工 ‘1’ 除去最近一个月（月份 ‘4’），有三个月的薪水记录：月份 ‘3’ 薪水为 40，月份 ‘2’ 薪水为 30，月份 ‘1’ 薪水为 20。

所以近 3 个月的薪水累计分别为 (40 + 30 + 20) = 90，(30 + 20) = 50 和 20。

Id	Month	Salary
1	3	90
1	2	50
1	1	20
1
2
3
4

员工 ‘2’ 除去最近的一个月（月份 ‘2’）的话，只有月份 ‘1’ 这一个月的薪水记录。

Id	Month	Salary
2	1	20
1
2

员工 ‘3’ 除去最近一个月（月份 ‘4’）后有两个月，分别为：月份 ‘4’ 薪水为 60 和月份 ‘2’ 薪水为 40。所以各月的累计情况如下：

Id	Month	Salary
3	3	100
3	2	40
1
2
3

select Id,Month,
sum(Salary) over(partition by Id order by Month ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW) Salary
from 
(
    select Id,Month,Salary,
    lead(Month,1,0) over(partition by Id order by Month) lm
    from Employee 
)t1
where lm != 0
order by  Id,Month desc
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

580. 统计各专业学生人数

难度中等

SQL架构

一所大学有 2 个数据表，分别是 student 和 department ，这两个表保存着每个专业的学生数据和院系数据。

写一个查询语句，查询 department 表中每个专业的学生人数（即使没有学生的专业也需列出）。

将你的查询结果按照学生人数降序排列。如果有两个或两个以上专业有相同的学生数目，将这些部门按照部门名字的字典序从小到大排列。

student 表格如下：

Column_Name	Type
student_id	Integer
student_name	String
gender	Character
dept_id	Integer
1
2
3
4
5

其中， student_id 是学生的学号， student_name 是学生的姓名， gender 是学生的性别， dept_id 是学生所属专业的专业编号。

department 表格如下：

Column Name	Type
dept_id	Integer
dept_name	String
1
2
3

dept_id 是专业编号， dept_name 是专业名字。

这里是一个示例输入： student 表格：

student_id	student_name	gender	dept_id
1	Jack	M	1
2	Jane	F	1
3	Mark	M	2
1
2
3
4

department 表格：

dept_id	dept_name
1	Engineering
2	Science
3	Law
1
2
3
4

示例输出为：

dept_name	student_number
Engineering	2
Science	1
Law	0
1
2
3
4

select  dept_name ,count(student_id) student_number
from department d left join student s
on d.dept_id=s.dept_id 
group by dept_name
order by student_number desc
1
2
3
4
5

584. 寻找用户推荐人

难度简单9收藏分享切换为英文关注反馈

SQL架构

给定表 customer ，里面保存了所有客户信息和他们的推荐人。

+------+------+-----------+
| id   | name | referee_id|
+------+------+-----------+
|    1 | Will |      NULL |
|    2 | Jane |      NULL |
|    3 | Alex |         2 |
|    4 | Bill |      NULL |
|    5 | Zack |         1 |
|    6 | Mark |         2 |
+------+------+-----------+
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

写一个查询语句，返回一个编号列表，列表中编号的推荐人的编号都不是 2。

对于上面的示例数据，结果为：

+------+
| name |
+------+
| Will |
| Jane |
| Bill |
| Zack |
+------+
1
2
3
4
5
6
7
8

SELECT name FROM customer WHERE referee_id != 2 OR referee_id IS NULL;
1

MySQL 使用三值逻辑 —— TRUE, FALSE 和 UNKNOWN。任何与 NULL 值进行的比较都会与第三种值 UNKNOWN 做比较。这个“任何值”包括 NULL 本身！这就是为什么 MySQL 提供 IS NULL 和 IS NOT NULL 两种操作来对 NULL 特殊判断。

因此，在 WHERE 语句中我们需要做一个额外的条件判断 `referee_id IS NULL’。

585. 2016年的投资

难度中等14收藏分享切换为英文关注反馈

SQL架构

写一个查询语句，将 2016 年 (TIV_2016) 所有成功投资的金额加起来，保留 2 位小数。

对于一个投保人，他在 2016 年成功投资的条件是：

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（也就是说维度和经度不能跟其他任何一个投保人完全相同）。
输入格式: 表 insurance 格式如下：

Column Name	Type
PID	INTEGER(11)
TIV_2015	NUMERIC(15,2)
TIV_2016	NUMERIC(15,2)
LAT	NUMERIC(5,2)
LON	NUMERIC(5,2)
1
2
3
4
5
6

PID 字段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年的投保金额， LAT 是投保人所在城市的维度， LON 是投保人所在城市的经度。

样例输入

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
1
2
3
4
5

样例输出

TIV_2016
45.00
1
2

解释

就如最后一个投保人，第一个投保人同时满足两个条件：

他在 2015 年的投保金额 TIV_2015 为 ‘10’ ，与第三个和第四个投保人在 2015 年的投保金额相同。
他所在城市的经纬度是独一无二的。

第二个投保人两个条件都不满足。他在 2015 年的投资 TIV_2015 与其他任何投保人都不相同。
且他所在城市的经纬度与第三个投保人相同。基于同样的原因，第三个投保人投资失败。

所以返回的结果是第一个投保人和最后一个投保人的 TIV_2016 之和，结果是 45 。

select sum(TIV_2016) TIV_2016
from (
    select PID,TIV_2016,cnt,
    count(*) over(partition by loc ) lcnt
    from (
        select PID,TIV_2016,
        count(TIV_2015) over(partition by TIV_2015 ) cnt,
        concat_ws(",",LAT,LON) loc
        from insurance 
    )t1
)t2
where lcnt=1 and cnt!=1
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12

注意去重顺序不要先对TIV_2015去重不然 local去重时会丢失数据
优化窗口

SELECT 
    ROUND(SUM(TIV_2016), 2) as TIV_2016
FROM(
    SELECT
        *,
        count(*) over(partition by TIV_2015) as cnt_1,
        count(*) over(partition by LAT, LON) as cnt_2
    FROM
        insurance
) a 
WHERE a.cnt_1 > 1 AND a.cnt_2 < 2
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11

586. 订单最多的客户

难度简单

SQL架构

在表 orders 中找到订单数最多客户对应的 customer_number 。

数据保证订单数最多的顾客恰好只有一位。

表 orders 定义如下：

Column	Type
order_number (PK)	int
customer_number	int
order_date	date
required_date	date
shipped_date	date
status	char(15)
comment	char(200)
1
2
3
4
5
6
7
8

样例输入

order_number	customer_number	order_date	required_date	shipped_date	status	comment
1	1	2017-04-09	2017-04-13	2017-04-12	Closed	
2	2	2017-04-15	2017-04-20	2017-04-18	Closed	
3	3	2017-04-16	2017-04-25	2017-04-20	Closed	
4	3	2017-04-18	2017-04-28	2017-04-25	Closed	
1
2
3
4
5

样例输出

customer_number
3
1
2

解释

customer_number 为 ‘3’ 的顾客有两个订单，比顾客 ‘1’ 或者 ‘2’ 都要多，因为他们只有一个订单
所以结果是该顾客的 customer_number ，也就是 3 。
进阶：如果有多位顾客订单数并列最多，你能找到他们所有的 customer_number 吗？

select customer_number
from orders
group by customer_number 
order by count(*)  desc
limit 1
1
2
3
4
5

如果数据量很大 order by 不太好

595. 大的国家
1

难度简单

SQL架构

这里有张 World 表

+-----------------+------------+------------+--------------+---------------+
| name            | continent  | area       | population   | gdp           |
+-----------------+------------+------------+--------------+---------------+
| Afghanistan     | Asia       | 652230     | 25500100     | 20343000      |
| Albania         | Europe     | 28748      | 2831741      | 12960000      |
| Algeria         | Africa     | 2381741    | 37100000     | 188681000     |
| Andorra         | Europe     | 468        | 78115        | 3712000       |
| Angola          | Africa     | 1246700    | 20609294     | 100990000     |
+-----------------+------------+------------+--------------+---------------+
1
2
3
4
5
6
7
8
9

如果一个国家的面积超过300万平方公里，或者人口超过2500万，那么这个国家就是大国家。

编写一个SQL查询，输出表中所有大国家的名称、人口和面积。

例如，根据上表，我们应该输出:

+--------------+-------------+--------------+
| name         | population  | area         |
+--------------+-------------+--------------+
| Afghanistan  | 25500100    | 652230       |
| Algeria      | 37100000    | 2381741      |
+--------------+-------------+--------------+
1
2
3
4
5
6

select  name ,population,area  
from World
where area  >3000000 or population >25000000
1
2
3

596. 超过5名学生的课
1

难度简单

SQL架构

有一个courses 表，有: student (学生) 和 class (课程)。

请列出所有超过或等于5名学生的课。

例如,表:

+---------+------------+
| student | class      |
+---------+------------+
| A       | Math       |
| B       | English    |
| C       | Math       |
| D       | Biology    |
| E       | Math       |
| F       | Computer   |
| G       | Math       |
| H       | Math       |
| I       | Math       |
+---------+------------+
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13

应该输出:

+---------+
| class   |
+---------+
| Math    |
+---------+
1
2
3
4
5

Note: 学生在每个课中不应被重复计算。

select  class 
from courses
group by class 
having count(distinct student)>=5
1
2
3
4

一个学生可能多次选课。。记得distinct

597. 好友申请 I ：总体通过率

难度简单21收藏分享切换为英文关注反馈

SQL架构

在 Facebook 或者 Twitter 这样的社交应用中，人们经常会发好友申请也会收到其他人的好友申请。现在给如下两个表：

表： friend_request

sender_id	send_to_id	request_date
1	2	2016_06-01
1	3	2016_06-01
1	4	2016_06-01
2	3	2016_06-02
3	4	2016-06-09
1
2
3
4
5
6

表： request_accepted

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
3	4	2016-06-10
1
2
3
4
5
6

写一个查询语句，求出好友申请的通过率，用 2 位小数表示。通过率由接受好友申请的数目除以申请总数。

对于上面的样例数据，你的查询语句应该返回如下结果。

accept_rate
0.80
1
2

注意:

通过的好友申请不一定都在表 friend_request 中。在这种情况下，你只需要统计总的被通过的申请数（不管它们在不在原来的申请中），并将它除以申请总数，得到通过率一个好友申请发送者有可能会给接受者发几条好友申请，也有可能一个好友申请会被通过好几次。这种情况下，重复的好友申请只统计一次。如果一个好友申请都没有，通过率为 0.00 。

解释：总共有 5 个申请，其中 4 个是不重复且被通过的好友申请，所以成功率是 0.80 。

进阶:

你能写一个查询语句得到每个月的通过率吗？你能求出每一天的累计通过率吗？

select
round(
    ifnull(
    (select count(*) from (select distinct requester_id, accepter_id from request_accepted) as A)
    /
    (select count(*) from (select distinct sender_id, send_to_id from friend_request) as B),
    0)
, 2) as accept_rate;
1
2
3
4
5
6
7
8

601. 体育馆的人流量

难度困难113收藏分享切换为英文关注反馈

SQL架构

X 市建了一个新的体育馆，每日人流量信息被记录在这三列信息中：序号 (id)、日期 (visit_date)、人流量 (people)。

请编写一个查询语句，找出人流量的高峰期。高峰期时，至少连续三行记录中的人流量不少于100。

例如，表 stadium：

+------+------------+-----------+
| id   | visit_date | people    |
+------+------------+-----------+
| 1    | 2017-01-01 | 10        |
| 2    | 2017-01-02 | 109       |
| 3    | 2017-01-03 | 150       |
| 4    | 2017-01-04 | 99        |
| 5    | 2017-01-05 | 145       |
| 6    | 2017-01-06 | 1455      |
| 7    | 2017-01-07 | 199       |
| 8    | 2017-01-08 | 188       |
+------+------------+-----------+
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12

对于上面的示例数据，输出为：

+------+------------+-----------+
| id   | visit_date | people    |
+------+------------+-----------+
| 5    | 2017-01-05 | 145       |
| 6    | 2017-01-06 | 1455      |
| 7    | 2017-01-07 | 199       |
| 8    | 2017-01-08 | 188       |
+------+------------+-----------+ 
1
2
3
4
5
6
7
8

提示：每天只有一行记录，日期随着 id 的增加而增加。

3表相连(244 ms)

select distinct t1.*
from stadium t1, stadium t2, stadium t3
where t1.people >= 100 and t2.people >= 100 and t3.people >= 100
and
(
		(t1.id - t2.id = 1 and t1.id - t3.id = 2 and t2.id - t3.id =1)  -- t1, t2, t3
    or
    (t2.id - t1.id = 1 and t2.id - t3.id = 2 and t1.id - t3.id =1) -- t2, t1, t3
    or
    (t3.id - t2.id = 1 and t2.id - t1.id =1 and t3.id - t1.id = 2) -- t3, t2, t1
)
order by t1.id
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12

窗口函数(272 ms)

select id,visit_date,people from
(
    select id
    ,lead(people,1) over(order by id) ld
    ,lead(people,2) over(order by id) ld2
    ,visit_date
    ,lag(people,1) over(order by id) lg
    ,lag(people,2) over(order by id) lg2
    ,people
    from stadium
    ) a
where (a.ld>=100 and a.lg>=100 and a.people>=100)
or (a.ld>=100 and a.ld2>=100 and a.people>=100)
or (a.lg>=100 and a.lg2>=100 and a.people>=100)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14

602. 好友申请 II ：谁有最多的好友

难度中等

SQL架构

在 Facebook 或者 Twitter 这样的社交应用中，人们经常会发好友申请也会收到其他人的好友申请。

表 request_accepted 存储了所有好友申请通过的数据记录，其中， requester_id 和 accepter_id 都是用户的编号。

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
1
2
3
4
5

写一个查询语句，求出谁拥有最多的好友和他拥有的好友数目。对于上面的样例数据，结果为：

id	num
3	3
1
2

注意：

保证拥有最多好友数目的只有 1 个人。
好友申请只会被接受一次，所以不会有 requester_id 和 accepter_id 值都相同的重复记录。
解释：

编号为 ‘3’ 的人是编号为 ‘1’，‘2’ 和 ‘4’ 的好友，所以他总共有 3 个好友，比其他人都多。

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 rid as `id`,count(aid) as `num`
from
(
    select R1.requester_id as rid,R1.accepter_id as aid
    from request_accepted as R1
    UNION all
    select R2.accepter_id as rid,R2.requester_id as aid
    from request_accepted as R2
) as A
group by rid
order by num desc
limit 0,1
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12

603. 连续空余座位

难度简单

SQL架构

几个朋友来到电影院的售票处，准备预约连续空余座位。

你能利用表 cinema ，帮他们写一个查询语句，获取所有空余座位，并将它们按照 seat_id 排序后返回吗？

seat_id	free
1	1
2	0
3	1
4	1
5	1
1
2
3
4
5
6

对于如上样例，你的查询语句应该返回如下结果。

seat_id
3
4
5
1
2
3
4

注意：

seat_id 字段是一个自增的整数，free 字段是布尔类型（‘1’ 表示空余， ‘0’ 表示已被占据）。
连续空余座位的定义是大于等于 2 个连续空余的座位。

select seat_id
from (
select seat_id,
lag(seat_id,1,-99) over(order by seat_id) ls,
lead(seat_id,1,-99) over(order by seat_id) rs
from cinema
where free=1
)t1
where  seat_id-ls = 1 or rs-seat_id =1
1
2
3
4
5
6
7
8
9

607. 销售员

难度简单

SQL架构

描述

给定 3 个表： salesperson， company， orders。输出所有表 salesperson 中，没有向公司 ‘RED’ 销售任何东西的销售员。

示例：输入

表： salesperson

+----------+------+--------+-----------------+-----------+
| sales_id | name | salary | commission_rate | hire_date |
+----------+------+--------+-----------------+-----------+
|   1      | John | 100000 |     6           | 4/1/2006  |
|   2      | Amy  | 120000 |     5           | 5/1/2010  |
|   3      | Mark | 65000  |     12          | 12/25/2008|
|   4      | Pam  | 25000  |     25          | 1/1/2005  |
|   5      | Alex | 50000  |     10          | 2/3/2007  |
+----------+------+--------+-----------------+-----------+
1
2
3
4
5
6
7
8
9

表 salesperson 存储了所有销售员的信息。每个销售员都有一个销售员编号 sales_id 和他的名字 name 。

表： company

+---------+--------+------------+
| com_id  |  name  |    city    |
+---------+--------+------------+
|   1     |  RED   |   Boston   |
|   2     | ORANGE |   New York |
|   3     | YELLOW |   Boston   |
|   4     | GREEN  |   Austin   |
+---------+--------+------------+
1
2
3
4
5
6
7
8

表 company 存储了所有公司的信息。每个公司都有一个公司编号 com_id 和它的名字 name 。

表： orders

+----------+------------+---------+----------+--------+
| order_id | order_date | com_id  | sales_id | amount |
+----------+------------+---------+----------+--------+
| 1        |   1/1/2014 |    3    |    4     | 100000 |
| 2        |   2/1/2014 |    4    |    5     | 5000   |
| 3        |   3/1/2014 |    1    |    1     | 50000  |
| 4        |   4/1/2014 |    1    |    4     | 25000  |
+----------+----------+---------+----------+--------+
1
2
3
4
5
6
7
8

表 orders 存储了所有的销售数据，包括销售员编号 sales_id 和公司编号 com_id 。

输出

+------+
| name | 
+------+
| Amy  | 
| Mark | 
| Alex |
+------+
1
2
3
4
5
6
7

解释

根据表 orders 中的订单 ‘3’ 和 ‘4’ ，容易看出只有 ‘John’ 和 ‘Pam’ 两个销售员曾经向公司 ‘RED’ 销售过。

所以我们需要输出表 salesperson 中所有其他人的名字。\

select name
from salesperson
where sales_id not in
(
    select sales_id
    from orders
    where com_id =
            (
            select com_id 
            from company
            where name ='RED'
            )
)
1
2
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608. 树节点

难度中等

SQL架构

给定一个表 tree，id 是树节点的编号， p_id 是它父节点的 id 。

+----+------+
| id | p_id |
+----+------+
| 1  | null |
| 2  | 1    |
| 3  | 1    |
| 4  | 2    |
| 5  | 2    |
+----+------+
1
2
3
4
5
6
7
8
9

树中每个节点属于以下三种类型之一：

叶子：如果这个节点没有任何孩子节点。
根：如果这个节点是整棵树的根，即没有父节点。
内部节点：如果这个节点既不是叶子节点也不是根节点。
写一个查询语句，输出所有节点的编号和节点的类型，并将结果按照节点编号排序。上面样例的结果为：

+----+------+
| id | Type |
+----+------+
| 1  | Root |
| 2  | Inner|
| 3  | Leaf |
| 4  | Leaf |
| 5  | Leaf |
+----+------+
1
2
3
4
5
6
7
8
9

解释

节点 ‘1’ 是根节点，因为它的父节点是 NULL ，同时它有孩子节点 ‘2’ 和 ‘3’ 。

节点 ‘2’ 是内部节点，因为它有父节点 ‘1’ ，也有孩子节点 ‘4’ 和 ‘5’ 。

节点 ‘3’, ‘4’ 和 ‘5’ 都是叶子节点，因为它们都有父节点同时没有孩子节点。

样例中树的形态如下：

注意

如果树中只有一个节点，你只需要输出它的根属性。

select id,
    (case when p_id is null then "Root"
    when id not in (select ifnull(p_id,0) from tree) then "Leaf"
    else "Inner" end)  Type
from tree
1
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3
4
5

610. 判断三角形

难度简单

SQL架构

一个小学生 Tim 的作业是判断三条线段是否能形成一个三角形。

然而，这个作业非常繁重，因为有几百组线段需要判断。

假设表 triangle 保存了所有三条线段的三元组 x, y, z ，你能帮 Tim 写一个查询语句，来判断每个三元组是否可以组成一个三角形吗？

对于如上样例数据，你的查询语句应该返回如下结果：

x	y	z	triangle
13	15	30	No
10	20	15	Yes
1
2
3

select x,y,z, 
if(x+y>z && x+z>y && y+z>x,'Yes','No') triangle
from triangle
1
2
3

612. 平面上的最近距离

难度中等

SQL架构

表 point_2d 保存了所有点（多于 2 个点）的坐标 (x,y) ，这些点在平面上两两不重合。

写一个查询语句找到两点之间的最近距离，保留 2 位小数。

x	y
-1	-1
0	0
-1	-2
1
2
3
4

最近距离在点 (-1,-1) 和(-1,2) 之间，距离为 1.00 。所以输出应该为：

shortest
1.00
1
2

**注意：**任意点之间的最远距离小于 10000 。

SELECT
    ROUND(SQRT(MIN((POW(p1.x - p2.x, 2) + POW(p1.y - p2.y, 2)))), 2) AS shortest
FROM
    point_2d p1
        JOIN
    point_2d p2 ON p1.x != p2.x OR p1.y != p2.y
1
2
3
4
5
6

优化：减少重复计算

SELECT
    ROUND(SQRT(MIN((POW(p1.x - p2.x, 2) + POW(p1.y - p2.y, 2)))),2) AS shortest
FROM
    point_2d p1
        JOIN
    point_2d p2 ON (p1.x <= p2.x AND p1.y < p2.y)
        OR (p1.x <= p2.x AND p1.y > p2.y)
        OR (p1.x < p2.x AND p1.y = p2.y)
1
2
3
4
5
6
7
8

直线上的最近距离

难度简单

SQL架构

表 point 保存了一些点在 x 轴上的坐标，这些坐标都是整数。

写一个查询语句，找到这些点中最近两个点之间的距离。

最近距离显然是 ‘1’ ，是点 ‘-1’ 和 ‘0’ 之间的距离。所以输出应该如下：

shortest
1
1
2

**注意：**每个点都与其他点坐标不同，表 table 不会有重复坐标出现。

**进阶：**如果这些点在 x 轴上从左到右都有一个编号，输出结果时需要输出最近点对的编号呢？

开窗方法 178m

select min(l-x) shortest
from( 
select x,lead(x,1,null) over(order by x) l
from point
)t1
join方法 268m
1
2
3
4
5
6

SELECT
    MIN(ABS(p1.x - p2.x)) AS shortest
FROM
    point p1
        JOIN
    point p2 ON p1.x != p2.x
;
1
2
3
4
5
6
7

614. 二级关注者

难度中等

SQL架构

在 facebook 中，表 follow 会有 2 个字段： followee, follower ，分别表示被关注者和关注者。

请写一个 sql 查询语句，对每一个关注者，查询关注他的关注者的数目。

比方说：

+-------------+------------+
| followee    | follower   |
+-------------+------------+
|     A       |     B      |
|     B       |     C      |
|     B       |     D      |
|     D       |     E      |
+-------------+------------+
1
2
3
4
5
6
7
8

应该输出：

+-------------+------------+
| follower    | num        |
+-------------+------------+
|     B       |  2         |
|     D       |  1         |
+-------------+------------+
1
2
3
4
5
6

解释：

B 和 D 都在在 follower 字段中出现，作为被关注者，B 被 C 和 D 关注，D 被 E 关注。A 不在 follower 字段内，所以A不在输出列表中。

注意：

被关注者永远不会被他 / 她自己关注。
将结果按照字典序返回。

select followee follower,count(distinct follower) num
from follow
where followee  in (
    select follower
    from follow
    group by follower
)
group by followee
order by follower 
1
2
3
4
5
6
7
8
9

这里出现了重复关注，需要去重

615. 平均工资：部门与公司比较

难度困难

SQL架构

给如下两个表，写一个查询语句，求出在每一个工资发放日，每个部门的平均工资与公司的平均工资的比较结果（高 / 低 / 相同）。

表： salary

id	employee_id	amount	pay_date
1	1	9000	2017-03-31
2	2	6000	2017-03-31
3	3	10000	2017-03-31
4	1	7000	2017-02-28
5	2	6000	2017-02-28
6	3	8000	2017-02-28
1
2
3
4
5
6
7

employee_id 字段是表 employee 中 employee_id 字段的外键。

employee_id	department_id
1	1
2	2
3	2
1
2
3
4

对于如上样例数据，结果为：

pay_month	department_id	comparison
2017-03	1	higher
2017-03	2	lower
2017-02	1	same
2017-02	2	same
1
2
3
4
5

解释

在三月，公司的平均工资是 (9000+6000+10000)/3 = 8333.33…

由于部门 ‘1’ 里只有一个 employee_id 为 ‘1’ 的员工，所以部门 ‘1’ 的平均工资就是此人的工资 9000 。因为 9000 > 8333.33 ，所以比较结果是 ‘higher’。

第二个部门的平均工资为 employee_id 为 ‘2’ 和 ‘3’ 两个人的平均工资，为 (6000+10000)/2=8000 。因为 8000 < 8333.33 ，所以比较结果是 ‘lower’ 。

在二月用同样的公式求平均工资并比较，比较结果为 ‘same’ ，因为部门 ‘1’ 和部门 ‘2’ 的平均工资与公司的平均工资相同，都是 7000 。

select 
    pay_month,
    department_id,
     (case when avgs>ts then 'higher'
            when avgs<ts then 'lower'
            else 'same' end) as comparison
from 
(
    select 
        date_format(pay_date,'%Y-%m')pay_month,
        department_id,
        avg(amount) over(partition by date_format(pay_date,'%Y-%m') )ts,
        avg(amount) over(partition by date_format(pay_date,'%Y-%m'),department_id) avgs
    from salary s
    left join employee e
    on s.employee_id = e.employee_id
   
)t1
 group by pay_month, department_id
也可以用if
IF(avgs>ts,'higher',IF(avgs=ts,'same','lower')) AS comparison
1
2
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618. 学生地理信息报告

难度困难

SQL架构

一所美国大学有来自亚洲、欧洲和美洲的学生，他们的地理信息存放在如下 student 表中。

name	continent
Jack	America
Pascal	Europe
Xi	Asia
Jane	America
1
2
3
4
5

写一个查询语句实现对大洲（continent）列的透视表操作，使得每个学生按照姓名的字母顺序依次排列在对应的大洲下面。输出的标题应依次为美洲（America）、亚洲（Asia）和欧洲（Europe）。数据保证来自美洲的学生不少于来自亚洲或者欧洲的学生。

对于样例输入，它的对应输出是：

America	Asia	Europe
Jack	Xi	Pascal
Jane		
1
2
3

**进阶：**如果不能确定哪个大洲的学生数最多，你可以写出一个查询去生成上述学生报告吗？

开窗

select
max(if(continent='America',name,null)) America,
max(if(continent='Asia',name,null)) Asia,
max(if(continent='Europe',name,null)) Europe
from 
    (select *, row_number() over(partition by continent order by name) rk
    from student) t
group by rk
1
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8

变量

SELECT 
    America, Asia, Europe
FROM
    (SELECT @as:=0, @am:=0, @eu:=0) t,
    (SELECT 
        @as:=@as + 1 AS asid, name AS Asia
    FROM
        student
    WHERE
        continent = 'Asia'
    ORDER BY Asia) AS t1
        RIGHT JOIN
    (SELECT 
        @am:=@am + 1 AS amid, name AS America
    FROM
        student
    WHERE
        continent = 'America'
    ORDER BY America) AS t2 ON asid = amid
        LEFT JOIN
    (SELECT 
        @eu:=@eu + 1 AS euid, name AS Europe
    FROM
        student
    WHERE
        continent = 'Europe'
    ORDER BY Europe) AS t3 ON amid = euid
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官方给出的。。同下方开窗

select America,Asia,Europe 
from(
    select row_number() over(order by name) as rn,name as America from student
    where continent='America'
) a
left join(
    select row_number() over(order by name) as rn,name as Asia from student
    where continent='Asia'
) b on a.rn=b.rn
left join(
    select row_number() over(order by name) as rn,name as Europe from student
    where continent='Europe'
) c on a.rn=c.rn
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619. 只出现一次的最大数字

难度简单

SQL架构

表 my_numbers 的 num 字段包含很多数字，其中包括很多重复的数字。

你能写一个 SQL 查询语句，找到只出现过一次的数字中，最大的一个数字吗？

+---+
|num|
+---+
| 8 |
| 8 |
| 3 |
| 3 |
| 1 |
| 4 |
| 5 |
| 6 | 
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对于上面给出的样例数据，你的查询语句应该返回如下结果：

+---+
|num|
+---+
| 6 |
1
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3
4

注意：

如果没有只出现一次的数字，输出 null 。

SELECT
    MAX(num) AS num
FROM
    (SELECT
        num
    FROM
        my_numbers
    GROUP BY num
    HAVING COUNT(num) = 1) t1
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620. 有趣的电影

难度简单86收藏分享切换为英文关注反馈

SQL架构

某城市开了一家新的电影院，吸引了很多人过来看电影。该电影院特别注意用户体验，专门有个 LED显示板做电影推荐，上面公布着影评和相关电影描述。

作为该电影院的信息部主管，您需要编写一个 SQL查询，找出所有影片描述为非 boring (不无聊) 的并且 id 为奇数的影片，结果请按等级 rating 排列。

例如，下表 cinema:

+---------+-----------+--------------+-----------+
|   id    | movie     |  description |  rating   |
+---------+-----------+--------------+-----------+
|   1     | War       |   great 3D   |   8.9     |
|   2     | Science   |   fiction    |   8.5     |
|   3     | irish     |   boring     |   6.2     |
|   4     | Ice song  |   Fantacy    |   8.6     |
|   5     | House card|   Interesting|   9.1     |
+---------+-----------+--------------+-----------+
1
2
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4
5
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9

对于上面的例子，则正确的输出是为：

+---------+-----------+--------------+-----------+
|   id    | movie     |  description |  rating   |
+---------+-----------+--------------+-----------+
|   5     | House card|   Interesting|   9.1     |
|   1     | War       |   great 3D   |   8.9     |
+---------+-----------+--------------+-----------+
1
2
3
4
5
6

select  id,movie,description,rating 
from cinema
where id%2=1 and description !='boring'
order by rating desc,id,movie,description
1
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3
4

626. 换座位

难度中等

SQL架构

小美是一所中学的信息科技老师，她有一张 seat 座位表，平时用来储存学生名字和与他们相对应的座位 id。

其中纵列的 id 是连续递增的

小美想改变相邻俩学生的座位。

你能不能帮她写一个 SQL query 来输出小美想要的结果呢？

示例：

+---------+---------+
|    id   | student |
+---------+---------+
|    1    | Abbot   |
|    2    | Doris   |
|    3    | Emerson |
|    4    | Green   |
|    5    | Jeames  |
+---------+---------+
1
2
3
4
5
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8
9

假如数据输入的是上表，则输出结果如下：

+---------+---------+
|    id   | student |
+---------+---------+
|    1    | Doris   |
|    2    | Abbot   |
|    3    | Green   |
|    4    | Emerson |
|    5    | Jeames  |
+---------+---------+
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8
9

注意：

如果学生人数是奇数，则不需要改变最后一个同学的座位。

开窗

select id,
(case when id%2=0 then f
      when id%2=1 && b is not null then b
      else student end) student
from(
    select id,student,
    lag(student,1,null) over(order by id) f,
    lead(student,1,null) over(order by id) b
    from seat
)t1
1
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8
9
10

非嵌套

select 
    if(id%2=0,
        id-1,
        if(id=(select count(distinct id) from seat),
            id,
            id+1)) 
    as id,student 
from seat 
order by id;
1
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9

用异或

select b.id,a.student from 
seat as a,seat as b,(select count(*) as cnt from seat) as c 
where b.id=1^(a.id-1)+1
-- where a.id=1^(b.id-1)+1; 也可以这样写，更容易理解
 || (c.cnt%2 && b.id=c.cnt && a.id=c.cnt);
1
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5

627. 交换工资

难度简单

SQL架构

给定一个 salary 表，如下所示，有 m = 男性和 f = 女性的值。交换所有的 f 和 m 值（例如，将所有 f 值更改为 m，反之亦然）。要求只使用一个更新（Update）语句，并且没有中间的临时表。

注意，您必只能写一个 Update 语句，请不要编写任何 Select 语句。

例如：

id	name	sex	salary
1	A	m	2500
2	B	f	1500
3	C	m	5500
4	D	f	500
1
2
3
4
5

运行你所编写的更新语句之后，将会得到以下表:

id	name	sex	salary
1	A	f	2500
2	B	m	1500
3	C	f	5500
4	D	m	500
1
2
3
4
5

UPDATE salary
SET
    sex = CASE sex
        WHEN 'm' THEN 'f'
        ELSE 'm'
    END;
1
2
3
4
5
6

Update 和set的使用

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 |
+-------------+---------+
1
2
3
4
5
6
7

PersonId 是上表主键
表2: Address

+-------------+---------+
| 列名         | 类型    |
+-------------+---------+
| AddressId   | int     |
| PersonId    | int     |
| City        | varchar |
| State       | varchar |
+-------------+---------+
1
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4
5
6
7
8

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
1
2
3
4

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    |
+----+--------+
1
2
3
4
5
6
7

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                 |
+---------------------+
1
2
3
4
5

SELECT
    IFNULL(
      (SELECT DISTINCT Salary
       FROM Employee
       ORDER BY Salary DESC
        LIMIT 1 OFFSET 1),
    NULL) AS SecondHighestSalary
1
2
3
4
5
6
7

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    |
+----+--------+
1
2
3
4
5
6
7

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                    |
+------------------------+
1
2
3
4
5

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
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14

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  |
+----+-------+
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

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    |
+-------+------+
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

**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
1
2
3

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  |
+----+-----+
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11

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               |
+-----------------+
1
2
3
4
5

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
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

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      |
+----+-------+--------+-----------+
1
2
3
4
5
6
7
8

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      |
+----------+
1
2
3
4
5

select a.Name  Employee 
from Employee a 
join Employee b
on a.ManagerId = b.id
where a.Salary>b.Salary
1
2
3
4
5

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  | a@b.com |
| 2  | c@d.com |
| 3  | a@b.com |
+----+---------+
1
2
3
4
5
6
7

根据以上输入，你的查询应返回以下结果：

+---------+
| Email   |
+---------+
| a@b.com |
+---------+
1
2
3
4
5

**说明：**所有电子邮箱都是小写字母。

select Email
from Person
group by Email
having count(*)>1
1
2
3
4

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   |
+----+-------+
1
2
3
4
5
6
7
8

Orders 表：

+----+------------+
| Id | CustomerId |
+----+------------+
| 1  | 3          |
| 2  | 1          |
+----+------------+
1
2
3
4
5
6

例如给定上述表格，你的查询应返回：

+-----------+
| Customers |
+-----------+
| Henry     |
| Max       |
+-----------+
1
2
3
4
5
6

select  c.Name Customers
from Customers  c left join Orders  o
on c.id = o.CustomerId
where o.id is null
1
2
3
4

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            |
+----+-------+--------+--------------+
1
2
3
4
5
6
7
8

Department 表包含公司所有部门的信息。

+----+----------+
| Id | Name     |
+----+----------+
| 1  | IT       |
| 2  | Sales    |
+----+----------+
1
2
3
4
5
6

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  |
+------------+----------+--------+
1
2
3
4
5
6

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
1
2
3
4
5
6
7
8

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            |
+----+-------+--------+--------------+
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11

Department 表包含公司所有部门的信息。

+----+----------+
| Id | Name     |
+----+----------+
| 1  | IT       |
| 2  | Sales    |
+----+----------+
1
2
3
4
5
6

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  |
+------------+----------+--------+
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

解释：

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
1
2
3
4
5
6
7
8

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  | john@example.com |
| 2  | bob@example.com  |
| 3  | john@example.com |
+----+------------------+
1
2
3
4
5
6
7

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  | john@example.com |
| 2  | bob@example.com  |
+----+------------------+
1
2
3
4
5
6

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
1
2
3
4

注意:是删除，不是查询

571. 给定数字的频率查询中位数

难度困难

SQL架构

Numbers 表保存数字的值及其频率。

+----------+-------------+
|  Number  |  Frequency  |
+----------+-------------|
|  0       |  7          |
|  1       |  1          |
|  2       |  3          |
|  3       |  1          |
+----------+-------------+
1
2
3
4
5
6
7
8

在此表中，数字为 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 2, 2, 2, 3，所以中位数是 (0 + 0) / 2 = 0。

+--------+
| median |
+--------|
| 0.0000 |
+--------+
1
2
3
4
5

请编写一个查询来查找所有数字的中位数并将结果命名为 median 。

select 
    avg(cast(number as float)) median
from 
    (
        select 
            Number,
            Frequency,
            sum(Frequency) over(order by Number) - Frequency prev_sum,
            sum(Frequency) over(order by Number) curr_sum
        from Numbers
    ) t1,
    (
        select 
            sum(Frequency) total_sum
        from Numbers
    ) t2
where 
    t1.prev_sum <= (cast(t2.total_sum as float) / 2) and 
    t1.curr_sum >= (cast(t2.total_sum as float) / 2)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
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13
14
15
16
17
18
19

如果 n1.Number 为中位数，n1.Number（包含本身）前累计的数字应大于等于总数/2 同时n1.Number（不包含本身）前累计数字应小于等于总数/2

例如：0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 2, 2, 2, 3 共12个数

中位数0（包含本身）前累计的数字 7 >=6 0（不包含本身）前累计数字 0 <=6 例如：0，0，0，3，3，3 共6个数

中位数0（包含本身）前累计的数字 3 >=3 0（不包含本身）前累计数字 0 <=3

中位数3（包含本身）前累计的数字 6 >=3 3（不包含本身）前累计数字 3 <=3

SELECT 
AVG(Number)median 
FROM
(SELECT n1.Number FROM Numbers n1 JOIN Numbers n2 ON n1.Number>=n2.Number 
 GROUP BY 
 n1.Number 
 HAVING 
 SUM(n2.Frequency)>=(SELECT SUM(Frequency) FROM Numbers)/2 
 AND 
 SUM(n2.Frequency)-AVG(n1.Frequency)<=(SELECT SUM(Frequency) FROM Numbers)/2
)s
1
2
3
4
5
6
7
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9
10
11

574. 当选者

难度中等

SQL架构

表: Candidate

+-----+---------+
| id  | Name    |
+-----+---------+
| 1   | A       |
| 2   | B       |
| 3   | C       |
| 4   | D       |
| 5   | E       |
+-----+---------+  
1
2
3
4
5
6
7
8
9

表: Vote

+-----+--------------+
| id  | CandidateId  |
+-----+--------------+
| 1   |     2        |
| 2   |     4        |
| 3   |     3        |
| 4   |     2        |
| 5   |     5        |
+-----+--------------+
1
2
3
4
5
6
7
8
9

id 是自动递增的主键，
CandidateId 是 Candidate 表中的 id.
请编写 sql 语句来找到当选者的名字，上面的例子将返回当选者 B.

+------+
| Name |
+------+
| B    |
+------+
1
2
3
4
5

用了order by 全局排序不够好

select 
    Name
from Candidate c
    left join Vote v
    on c.id = v.CandidateId
    group by Name
    order by count(*) desc
    limit 1   
1
2
3
4
5
6
7
8

先过滤再效率高很多

select Name
from Candidate
where id =
(
select CandidateId
    from    
        (
        select CandidateId, 
        count(*) over(partition by CandidateId ) cnt
        from Vote
        order by cnt desc 
        limit 1
        )t1
)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
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12
13
14

577. 员工奖金

难度简单

SQL架构

选出所有 bonus < 1000 的员工的 name 及其 bonus。

Employee 表单

+-------+--------+-----------+--------+
| empId |  name  | supervisor| salary |
+-------+--------+-----------+--------+
|   1   | John   |  3        | 1000   |
|   2   | Dan    |  3        | 2000   |
|   3   | Brad   |  null     | 4000   |
|   4   | Thomas |  3        | 4000   |
+-------+--------+-----------+--------+
1
2
3
4
5
6
7
8

empId 是这张表单的主关键字
Bonus 表单

+-------+-------+
| empId | bonus |
+-------+-------+
| 2     | 500   |
| 4     | 2000  |
+-------+-------+
1
2
3
4
5
6

empId 是这张表单的主关键字
输出示例：

+-------+-------+
| name  | bonus |
+-------+-------+
| John  | null  |
| Dan   | 500   |
| Brad  | null  |
+-------+-------+
1
2
3
4
5
6
7

select name,bonus
from Employee e
left join Bonus b on  e.empId=b.empId
where bonus<1000 or bonus is null
1
2
3
4

578. 查询回答率最高的问题

难度中等3收藏分享切换为英文关注反馈

SQL架构

从 survey_log 表中获得回答率最高的问题，survey_log 表包含这些列**：id**, action, question_id, answer_id, q_num, timestamp。

请编写 SQL 查询来找到具有最高回答率的问题。

示例：

输入：

+------+-----------+--------------+------------+-----------+------------+
| id   | action    | question_id  | answer_id  | q_num     | timestamp  |
+------+-----------+--------------+------------+-----------+------------+
| 5    | show      | 285          | null       | 1         | 123        |
| 5    | answer    | 285          | 124124     | 1         | 124        |
| 5    | show      | 369          | null       | 2         | 125        |
| 5    | skip      | 369          | null       | 2         | 126        |
+------+-----------+--------------+------------+-----------+------------+
1
2
3
4
5
6
7
8

输出：

+-------------+
| survey_log  |
+-------------+
|    285      |
+-------------+
1
2
3
4
5

解释：
问题 285 的回答率为 1/1，而问题 369 回答率为 0/1，因此输出 285 。

select question_id  survey_log
from (
  select
      question_id,
      sum(if(action = 'answer', 1, 0)) as AnswerCnt,
      sum(if(action = 'show', 1, 0)) as ShowCnt
  from
      survey_log
  group by question_id
) as tbl
order by (AnswerCnt / ShowCnt) desc
limit 1
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12

直接不嵌套

select question_id  survey_log
from survey_log
group by question_id
order by sum(if(action = 'answer', 1, 0)) / sum(if(action = 'show', 1, 0)) desc
limit 1
1
2
3
4
5

579. 查询员工的累计薪水

难度困难

SQL架构

Employee 表保存了一年内的薪水信息。

请你编写 SQL 语句，对于每个员工，查询他除最近一个月（即最大月）之外，剩下每个月的近三个月的累计薪水（不足三个月也要计算）。

结果请按 Id 升序，然后按 Month 降序显示。

示例：输入：

Id	Month	Salary
1	1	20
2	1	20
1	2	30
2	2	30
3	2	40
1	3	40
3	3	60
1	4	60
3	4	70
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

输出：

Id	Month	Salary
1	3	90
1	2	50
1	1	20
2	1	20
3	3	100
3	2	40
1
2
3
4
5
6
7

解释：

员工 ‘1’ 除去最近一个月（月份 ‘4’），有三个月的薪水记录：月份 ‘3’ 薪水为 40，月份 ‘2’ 薪水为 30，月份 ‘1’ 薪水为 20。

所以近 3 个月的薪水累计分别为 (40 + 30 + 20) = 90，(30 + 20) = 50 和 20。

Id	Month	Salary
1	3	90
1	2	50
1	1	20
1
2
3
4

员工 ‘2’ 除去最近的一个月（月份 ‘2’）的话，只有月份 ‘1’ 这一个月的薪水记录。

Id	Month	Salary
2	1	20
1
2

员工 ‘3’ 除去最近一个月（月份 ‘4’）后有两个月，分别为：月份 ‘4’ 薪水为 60 和月份 ‘2’ 薪水为 40。所以各月的累计情况如下：

Id	Month	Salary
3	3	100
3	2	40
1
2
3

select Id,Month,
sum(Salary) over(partition by Id order by Month ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW) Salary
from 
(
    select Id,Month,Salary,
    lead(Month,1,0) over(partition by Id order by Month) lm
    from Employee 
)t1
where lm != 0
order by  Id,Month desc
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

584. 寻找用户推荐人

难度简单9收藏分享切换为英文关注反馈

SQL架构

给定表 customer ，里面保存了所有客户信息和他们的推荐人。

+------+------+-----------+
| id   | name | referee_id|
+------+------+-----------+
|    1 | Will |      NULL |
|    2 | Jane |      NULL |
|    3 | Alex |         2 |
|    4 | Bill |      NULL |
|    5 | Zack |         1 |
|    6 | Mark |         2 |
+------+------+-----------+
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

写一个查询语句，返回一个编号列表，列表中编号的推荐人的编号都不是 2。

对于上面的示例数据，结果为：

+------+
| name |
+------+
| Will |
| Jane |
| Bill |
| Zack |
+------+
1
2
3
4
5
6
7
8

SELECT name FROM customer WHERE referee_id != 2 OR referee_id IS NULL;
1

因此，在 WHERE 语句中我们需要做一个额外的条件判断 `referee_id IS NULL’。

585. 2016年的投资

难度中等14收藏分享切换为英文关注反馈

SQL架构

写一个查询语句，将 2016 年 (TIV_2016) 所有成功投资的金额加起来，保留 2 位小数。

对于一个投保人，他在 2016 年成功投资的条件是：

Column Name	Type
PID	INTEGER(11)
TIV_2015	NUMERIC(15,2)
TIV_2016	NUMERIC(15,2)
LAT	NUMERIC(5,2)
LON	NUMERIC(5,2)
1
2
3
4
5
6

样例输入

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
1
2
3
4
5

样例输出

TIV_2016
45.00
1
2

解释

就如最后一个投保人，第一个投保人同时满足两个条件：

他在 2015 年的投保金额 TIV_2015 为 ‘10’ ，与第三个和第四个投保人在 2015 年的投保金额相同。
他所在城市的经纬度是独一无二的。

所以返回的结果是第一个投保人和最后一个投保人的 TIV_2016 之和，结果是 45 。

select sum(TIV_2016) TIV_2016
from (
    select PID,TIV_2016,cnt,
    count(*) over(partition by loc ) lcnt
    from (
        select PID,TIV_2016,
        count(TIV_2015) over(partition by TIV_2015 ) cnt,
        concat_ws(",",LAT,LON) loc
        from insurance 
    )t1
)t2
where lcnt=1 and cnt!=1
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12

注意去重顺序不要先对TIV_2015去重不然 local去重时会丢失数据
优化窗口

SELECT 
    ROUND(SUM(TIV_2016), 2) as TIV_2016
FROM(
    SELECT
        *,
        count(*) over(partition by TIV_2015) as cnt_1,
        count(*) over(partition by LAT, LON) as cnt_2
    FROM
        insurance
) a 
WHERE a.cnt_1 > 1 AND a.cnt_2 < 2
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11

1132. 报告的记录 II

难度中等

SQL架构

动作表： Actions

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| user_id       | int     |
| post_id       | int     |
| action_date   | date    |
| action        | enum    |
| extra         | varchar |
+---------------+---------+
1
2
3
4
5
6
7
8
9

这张表没有主键，并有可能存在重复的行。
action 列的类型是 ENUM，可能的值为 (‘view’, ‘like’, ‘reaction’, ‘comment’, ‘report’, ‘share’)。
extra 列拥有一些可选信息，例如：报告理由（a reason for report）或反应类型（a type of reaction）等。
移除表： Removals

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| post_id       | int     |
| remove_date   | date    | 
+---------------+---------+
1
2
3
4
5
6

这张表的主键是 post_id。
这张表的每一行表示一个被移除的帖子，原因可能是由于被举报或被管理员审查。
编写一段 SQL 来查找：在被报告为垃圾广告的帖子中，被移除的帖子的每日平均占比，四舍五入到小数点后 2 位。

查询结果的格式如下：

Actions table:

+---------+---------+-------------+--------+--------+
| user_id | post_id | action_date | action | extra  |
+---------+---------+-------------+--------+--------+
| 1       | 1       | 2019-07-01  | view   | null   |
| 1       | 1       | 2019-07-01  | like   | null   |
| 1       | 1       | 2019-07-01  | share  | null   |
| 2       | 2       | 2019-07-04  | view   | null   |
| 2       | 2       | 2019-07-04  | report | spam   |
| 3       | 4       | 2019-07-04  | view   | null   |
| 3       | 4       | 2019-07-04  | report | spam   |
| 4       | 3       | 2019-07-02  | view   | null   |
| 4       | 3       | 2019-07-02  | report | spam   |
| 5       | 2       | 2019-07-03  | view   | null   |
| 5       | 2       | 2019-07-03  | report | racism |
| 5       | 5       | 2019-07-03  | view   | null   |
| 5       | 5       | 2019-07-03  | report | racism |
+---------+---------+-------------+--------+--------+
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17

Removals table:

+---------+-------------+
| post_id | remove_date |
+---------+-------------+
| 2       | 2019-07-20  |
| 3       | 2019-07-18  |
+---------+-------------+
1
2
3
4
5
6

Result table:

+-----------------------+
| average_daily_percent |
+-----------------------+
| 75.00                 |
+-----------------------+
1
2
3
4
5

2019-07-04 的垃圾广告移除率是 50%，因为有两张帖子被报告为垃圾广告，但只有一个得到移除。
2019-07-02 的垃圾广告移除率是 100%，因为有一张帖子被举报为垃圾广告并得到移除。
其余几天没有收到垃圾广告的举报，因此平均值为：(50 + 100) / 2 = 75%
注意，输出仅需要一个平均值即可，我们并不关注移除操作的日期。

SELECT ROUND(AVG(proportion) * 100, 2) AS average_daily_percent  
FROM (
    SELECT actions.action_date, COUNT(DISTINCT removals.post_id)/COUNT(DISTINCT actions.post_id) AS proportion
    FROM actions
    LEFT JOIN removals
    ON actions.post_id = removals.post_id
    WHERE extra = 'spam' 
    GROUP BY actions.action_date
) a
1
2
3
4
5
6
7
8
9

要理解spam的含义

1126. 查询活跃业务

难度中等

SQL架构

事件表：Events

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| business_id   | int     |
| event_type    | varchar |
| occurences    | int     | 
+---------------+---------+
1
2
3
4
5
6
7

此表的主键是 (business_id, event_type)。
表中的每一行记录了某种类型的事件在某些业务中多次发生的信息。
写一段 SQL 来查询所有活跃的业务。

如果一个业务的某个事件类型的发生次数大于此事件类型在所有业务中的平均发生次数，并且该业务至少有两个这样的事件类型，那么该业务就可被看做是活跃业务。

查询结果格式如下所示：

Events table:

+-------------+------------+------------+
| business_id | event_type | occurences |
+-------------+------------+------------+
| 1           | reviews    | 7          |
| 3           | reviews    | 3          |
| 1           | ads        | 11         |
| 2           | ads        | 7          |
| 3           | ads        | 6          |
| 1           | page views | 3          |
| 2           | page views | 12         |
+-------------+------------+------------+
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11

结果表

+-------------+
| business_id |
+-------------+
| 1           |
+-------------+ 
1
2
3
4
5

‘reviews’、 ‘ads’ 和 ‘page views’ 的总平均发生次数分别是 (7+3)/2=5, (11+7+6)/3=8, (3+12)/2=7.5。
id 为 1 的业务有 7 个 ‘reviews’ 事件（大于 5）和 11 个 ‘ads’ 事件（大于 8），所以它是活跃业务。

select business_id
from (
    select business_id,occurences,
    avg(occurences) over(partition by event_type) avo
    from Events
)t1
where  occurences > avo
group by business_id
having count(*)>=2
1
2
3
4
5
6
7
8
9

1127. 用户购买平台

难度困难

SQL架构

支出表: Spending

+-------------+---------+
| Column Name | Type    |
+-------------+---------+
| user_id     | int     |
| spend_date  | date    |
| platform    | enum    | 
| amount      | int     |
+-------------+---------+
1
2
3
4
5
6
7
8

这张表记录了用户在一个在线购物网站的支出历史，该在线购物平台同时拥有桌面端（‘desktop’）和手机端（‘mobile’）的应用程序。
这张表的主键是 (user_id, spend_date, platform)。
平台列 platform 是一种 ENUM ，类型为（‘desktop’, ‘mobile’）。
写一段 SQL 来查找每天仅使用手机端用户、仅使用桌面端用户和同时使用桌面端和手机端的用户人数和总支出金额。

查询结果格式如下例所示：

Spending table:

+---------+------------+----------+--------+
| user_id | spend_date | platform | amount |
+---------+------------+----------+--------+
| 1       | 2019-07-01 | mobile   | 100    |
| 1       | 2019-07-01 | desktop  | 100    |
| 2       | 2019-07-01 | mobile   | 100    |
| 2       | 2019-07-02 | mobile   | 100    |
| 3       | 2019-07-01 | desktop  | 100    |
| 3       | 2019-07-02 | desktop  | 100    |
+---------+------------+----------+--------+
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

Result table:

+------------+----------+--------------+-------------+
| spend_date | platform | total_amount | total_users |
+------------+----------+--------------+-------------+
| 2019-07-01 | desktop  | 100          | 1           |
| 2019-07-01 | mobile   | 100          | 1           |
| 2019-07-01 | both     | 200          | 1           |
| 2019-07-02 | desktop  | 100          | 1           |
| 2019-07-02 | mobile   | 100          | 1           |
| 2019-07-02 | both     | 0            | 0           |
+------------+----------+--------------+-------------+ 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

在 2019-07-01, 用户1 同时使用桌面端和手机端购买, 用户2 仅使用了手机端购买，而用户3 仅使用了桌面端购买。
在 2019-07-02, 用户2 仅使用了手机端购买, 用户3 仅使用了桌面端购买，且没有用户同时使用桌面端和手机端购买。

select
    spend_date, platform,
    ifnull(sum(total_am),0) total_amount,
    ifnull(sum(total_u),0) total_users
from
(
    select p.spend_date, p.platform, t.total_am, t.total_u
    from
    (
        select distinct spend_date, "desktop" platform from Spending
        union
        select distinct spend_date, "mobile" platform from Spending
        union
        select distinct spend_date, "both" platform from Spending
    ) p
    left join
    (
        select spend_date, 
            if(count(distinct platform)=1, platform, 'both') plat,
            sum(amount) total_am,
            count(distinct user_id) total_u
        from Spending
        group by spend_date, user_id
    ) t
    on p.platform = t.plat and p.spend_date = t.spend_date
) temp
group by spend_date, platform
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27

必须保证 desktop mobile both的顺序，所以先列出三个字段

1141. 查询近30天活跃用户数

难度简单

SQL架构

活动记录表：Activity

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| user_id       | int     |
| session_id    | int     |
| activity_date | date    |
| activity_type | enum    |
+---------------+---------+
1
2
3
4
5
6
7
8

该表是用户在社交网站的活动记录。
该表没有主键，可能包含重复数据。
activity_type 字段为以下四种值 (‘open_session’, ‘end_session’, ‘scroll_down’, ‘send_message’)。
每个 session_id 只属于一个用户。
请写SQL查询出截至 2019-07-27（包含2019-07-27），近 30天的每日活跃用户数（当天只要有一条活动记录，即为活跃用户）。

查询结果示例如下：

Activity table:

+---------+------------+---------------+---------------+
| user_id | session_id | activity_date | activity_type |
+---------+------------+---------------+---------------+
| 1       | 1          | 2019-07-20    | open_session  |
| 1       | 1          | 2019-07-20    | scroll_down   |
| 1       | 1          | 2019-07-20    | end_session   |
| 2       | 4          | 2019-07-20    | open_session  |
| 2       | 4          | 2019-07-21    | send_message  |
| 2       | 4          | 2019-07-21    | end_session   |
| 3       | 2          | 2019-07-21    | open_session  |
| 3       | 2          | 2019-07-21    | send_message  |
| 3       | 2          | 2019-07-21    | end_session   |
| 4       | 3          | 2019-06-25    | open_session  |
| 4       | 3          | 2019-06-25    | end_session   |
+---------+------------+---------------+---------------+
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15

Result table:

+------------+--------------+ 
| day        | active_users |
+------------+--------------+ 
| 2019-07-20 | 2            |
| 2019-07-21 | 2            |
+------------+--------------+ 
1
2
3
4
5
6

非活跃用户的记录不需要展示。

select activity_date day,count(distinct user_id) active_users
from Activity
where activity_date > date_add('2019-07-27',INTERVAL -1 MONTH)
group by activity_date
1
2
3
4

1142. 过去30天的用户活动 II

难度简单7收藏分享切换为英文关注反馈

SQL架构

Table: Activity

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| user_id       | int     |
| session_id    | int     |
| activity_date | date    |
| activity_type | enum    |
+---------------+---------+
1
2
3
4
5
6
7
8

该表没有主键，它可能有重复的行。
activity_type列是一种类型的ENUM（“ open_session”，“ end_session”，“ scroll_down”，“ send_message”）。
该表显示了社交媒体网站的用户活动。
请注意，每个会话完全属于一个用户。
编写SQL查询以查找截至2019年7月27日（含）的30天内每个用户的平均会话数，四舍五入到小数点后两位。我们只统计那些会话期间用户至少进行一项活动的有效会话。

查询结果格式如下例所示：

Activity table:

+---------+------------+---------------+---------------+
| user_id | session_id | activity_date | activity_type |
+---------+------------+---------------+---------------+
| 1       | 1          | 2019-07-20    | open_session  |
| 1       | 1          | 2019-07-20    | scroll_down   |
| 1       | 1          | 2019-07-20    | end_session   |
| 2       | 4          | 2019-07-20    | open_session  |
| 2       | 4          | 2019-07-21    | send_message  |
| 2       | 4          | 2019-07-21    | end_session   |
| 3       | 2          | 2019-07-21    | open_session  |
| 3       | 2          | 2019-07-21    | send_message  |
| 3       | 2          | 2019-07-21    | end_session   |
| 3       | 5          | 2019-07-21    | open_session  |
| 3       | 5          | 2019-07-21    | scroll_down   |
| 3       | 5          | 2019-07-21    | end_session   |
| 4       | 3          | 2019-06-25    | open_session  |
| 4       | 3          | 2019-06-25    | end_session   |
+---------+------------+---------------+---------------+
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18

Result table:

+---------------------------+ 
| average_sessions_per_user |
+---------------------------+ 
| 1.33                      |
+---------------------------+ 
1
2
3
4
5

User 1 和 2 在过去30天内各自进行了1次会话，而用户3进行了2次会话，因此平均值为（1 +1 + 2）/ 3 = 1.33。

SELECT IFNULL(ROUND(COUNT(DISTINCT session_id) / COUNT(DISTINCT user_id), 2), 0) AS average_sessions_per_user
from Activity
where activity_date > date_add('2019-07-27',INTERVAL -1 MONTH)
1
2
3

1个session id 代表一次会话

1148. 文章浏览 I

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SQL架构

Views 表：

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| article_id    | int     |
| author_id     | int     |
| viewer_id     | int     |
| view_date     | date    |
+---------------+---------+
1
2
3
4
5
6
7
8

此表无主键，因此可能会存在重复行。
此表的每一行都表示某人在某天浏览了某位作者的某篇文章。
请注意，同一人的 author_id 和 viewer_id 是相同的。
请编写一条 SQL 查询以找出所有浏览过自己文章的作者，结果按照 id 升序排列。

查询结果的格式如下所示：

Views 表：

+------------+-----------+-----------+------------+
| article_id | author_id | viewer_id | view_date  |
+------------+-----------+-----------+------------+
| 1          | 3         | 5         | 2019-08-01 |
| 1          | 3         | 6         | 2019-08-02 |
| 2          | 7         | 7         | 2019-08-01 |
| 2          | 7         | 6         | 2019-08-02 |
| 4          | 7         | 1         | 2019-07-22 |
| 3          | 4         | 4         | 2019-07-21 |
| 3          | 4         | 4         | 2019-07-21 |
+------------+-----------+-----------+------------+
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11

结果表：

+------+
| id   |
+------+
| 4    |
| 7    |
+------+
1
2
3
4
5
6

select distinct author_id id
from Views
where author_id=  viewer_id
order by id
1
2
3
4

1149. 文章浏览 II

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SQL架构

Table: Views

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| article_id    | int     |
| author_id     | int     |
| viewer_id     | int     |
| view_date     | date    |
+---------------+---------+
1
2
3
4
5
6
7
8

此表无主键，因此可能会存在重复行。此表的每一行都表示某人在某天浏览了某位作者的某篇文章。请注意，同一人的 author_id 和 viewer_id 是相同的。
编写一条 SQL 查询来找出在同一天阅读至少两篇文章的人，结果按照 id 升序排序。

查询结果的格式如下：

Views table:

+------------+-----------+-----------+------------+
| article_id | author_id | viewer_id | view_date  |
+------------+-----------+-----------+------------+
| 1          | 3         | 5         | 2019-08-01 |
| 3          | 4         | 5         | 2019-08-01 |
| 1          | 3         | 6         | 2019-08-02 |
| 2          | 7         | 7         | 2019-08-01 |
| 2          | 7         | 6         | 2019-08-02 |
| 4          | 7         | 1         | 2019-07-22 |
| 3          | 4         | 4         | 2019-07-21 |
| 3          | 4         | 4         | 2019-07-21 |
+------------+-----------+-----------+------------+
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12

Result table:

+------+
| id   |
+------+
| 5    |
| 6    |
+------+
1
2
3
4
5
6

SELECT DISTINCT viewer_id AS id
FROM Views
GROUP BY view_date, viewer_id
HAVING COUNT(DISTINCT article_id) >= 2
ORDER BY viewer_id
1
2
3
4
5

1158. 市场分析 I

难度中等

SQL架构

Table: Users

+----------------+---------+
| Column Name    | Type    |
+----------------+---------+
| user_id        | int     |
| join_date      | date    |
| favorite_brand | varchar |
+----------------+---------+
1
2
3
4
5
6
7

此表主键是 user_id，表中描述了购物网站的用户信息，用户可以在此网站上进行商品买卖。
Table: Orders

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| order_id      | int     |
| order_date    | date    |
| item_id       | int     |
| buyer_id      | int     |
| seller_id     | int     |
+---------------+---------+
1
2
3
4
5
6
7
8
9

此表主键是 order_id，外键是 item_id 和（buyer_id，seller_id）。
Table: Item

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| item_id       | int     |
| item_brand    | varchar |
+---------------+---------+
1
2
3
4
5
6

此表主键是 item_id。
请写出一条SQL语句以查询每个用户的注册日期和在 2019 年作为买家的订单总数。

查询结果格式如下：

Users table:

+---------+------------+----------------+
| user_id | join_date  | favorite_brand |
+---------+------------+----------------+
| 1       | 2018-01-01 | Lenovo         |
| 2       | 2018-02-09 | Samsung        |
| 3       | 2018-01-19 | LG             |
| 4       | 2018-05-21 | HP             |
+---------+------------+----------------+
1
2
3
4
5
6
7
8

Orders table:

+----------+------------+---------+----------+-----------+
| order_id | order_date | item_id | buyer_id | seller_id |
+----------+------------+---------+----------+-----------+
| 1        | 2019-08-01 | 4       | 1        | 2         |
| 2        | 2018-08-02 | 2       | 1        | 3         |
| 3        | 2019-08-03 | 3       | 2        | 3         |
| 4        | 2018-08-04 | 1       | 4        | 2         |
| 5        | 2018-08-04 | 1       | 3        | 4         |
| 6        | 2019-08-05 | 2       | 2        | 4         |
+----------+------------+---------+----------+-----------+
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

Items table:

+---------+------------+
| item_id | item_brand |
+---------+------------+
| 1       | Samsung    |
| 2       | Lenovo     |
| 3       | LG         |
| 4       | HP         |
+---------+------------+
1
2
3
4
5
6
7
8

Result table:

+-----------+------------+----------------+
| buyer_id  | join_date  | orders_in_2019 |
+-----------+------------+----------------+
| 1         | 2018-01-01 | 1              |
| 2         | 2018-02-09 | 2              |
| 3         | 2018-01-19 | 0              |
| 4         | 2018-05-21 | 0              |
+-----------+------------+----------------+
1
2
3
4
5
6
7
8

select user_id buyer_id,join_date, ifnull(cnt,0)orders_in_2019
from Users u left join 
(select buyer_id,count(*) cnt
from Orders
where year(order_date) = 2019
group by  buyer_id
)t1
on u.user_id =t1.buyer_id
1
2
3
4
5
6
7
8

1159. 市场分析 II

难度困难

SQL架构

表: Users

+----------------+---------+
| Column Name    | Type    |
+----------------+---------+
| user_id        | int     |
| join_date      | date    |
| favorite_brand | varchar |
+----------------+---------+
1
2
3
4
5
6
7

user_id 是该表的主键
表中包含一位在线购物网站用户的个人信息，用户可以在该网站出售和购买商品。
表: Orders

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| order_id      | int     |
| order_date    | date    |
| item_id       | int     |
| buyer_id      | int     |
| seller_id     | int     |
+---------------+---------+
1
2
3
4
5
6
7
8
9

order_id 是该表的主键
item_id 是 Items 表的外键
buyer_id 和 seller_id 是 Users 表的外键
表: Items

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| item_id       | int     |
| item_brand    | varchar |
+---------------+---------+
1
2
3
4
5
6

item_id 是该表的主键
写一个 SQL 查询确定每一个用户按日期顺序卖出的第二件商品的品牌是否是他们最喜爱的品牌。如果一个用户卖出少于两件商品，查询的结果是 no 。

题目保证没有一个用户在一天中卖出超过一件商品

下面是查询结果格式的例子：

Users table:

+---------+------------+----------------+
| user_id | join_date  | favorite_brand |
+---------+------------+----------------+
| 1       | 2019-01-01 | Lenovo         |
| 2       | 2019-02-09 | Samsung        |
| 3       | 2019-01-19 | LG             |
| 4       | 2019-05-21 | HP             |
+---------+------------+----------------+
1
2
3
4
5
6
7
8

Orders table:

+----------+------------+---------+----------+-----------+
| order_id | order_date | item_id | buyer_id | seller_id |
+----------+------------+---------+----------+-----------+
| 1        | 2019-08-01 | 4       | 1        | 2         |
| 2        | 2019-08-02 | 2       | 1        | 3         |
| 3        | 2019-08-03 | 3       | 2        | 3         |
| 4        | 2019-08-04 | 1       | 4        | 2         |
| 5        | 2019-08-04 | 1       | 3        | 4         |
| 6        | 2019-08-05 | 2       | 2        | 4         |
+----------+------------+---------+----------+-----------+
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

Items table:

+---------+------------+
| item_id | item_brand |
+---------+------------+
| 1       | Samsung    |
| 2       | Lenovo     |
| 3       | LG         |
| 4       | HP         |
+---------+------------+
1
2
3
4
5
6
7
8

Result table:

+-----------+--------------------+
| seller_id | 2nd_item_fav_brand |
+-----------+--------------------+
| 1         | no                 |
| 2         | yes                |
| 3         | yes                |
| 4         | no                 |
+-----------+--------------------+
1
2
3
4
5
6
7
8

id 为 1 的用户的查询结果是 no，因为他什么也没有卖出
id为 2 和 3 的用户的查询结果是 yes，因为他们卖出的第二件商品的品牌是他们自己最喜爱的品牌
id为 4 的用户的查询结果是 no，因为他卖出的第二件商品的品牌不是他最喜爱的品牌

select user_id seller_id, if(item_brand=favorite_brand,'yes','no') 2nd_item_fav_brand 
from Users u
left join 
(
    select i.item_id,seller_id,item_brand
    from Items i
    join 
    (
        select seller_id,item_id,rank() over(partition by seller_id  order by order_date ) rk
        from Orders 
    )t1 
    on i.item_id = t1.item_id 
    where rk  =2
)t2
on u.user_id = t2.seller_id
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15

1164. 指定日期的产品价格

难度中等

SQL架构

产品数据表: Products

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| product_id    | int     |
| new_price     | int     |
| change_date   | date    |
+---------------+---------+
1
2
3
4
5
6
7

这张表的主键是 (product_id, change_date)。
这张表的每一行分别记录了某产品在某个日期更改后的新价格。
写一段 SQL来查找在 2019-08-16 时全部产品的价格，假设所有产品在修改前的价格都是 10。

查询结果格式如下例所示：

Products table:

+------------+-----------+-------------+
| product_id | new_price | change_date |
+------------+-----------+-------------+
| 1          | 20        | 2019-08-14  |
| 2          | 50        | 2019-08-14  |
| 1          | 30        | 2019-08-15  |
| 1          | 35        | 2019-08-16  |
| 2          | 65        | 2019-08-17  |
| 3          | 20        | 2019-08-18  |
+------------+-----------+-------------+
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

Result table:

+------------+-------+
| product_id | price |
+------------+-------+
| 2          | 50    |
| 1          | 35    |
| 3          | 10    |
+------------+-------+
1
2
3
4
5
6
7

select distinct p.product_id,ifnull(t1.new_price,10) price
from Products p
left join 
(
    select product_id,new_price
    from (
        select product_id,new_price,change_date,Max(change_date) over(partition by product_id  ) md
        from  Products
        where change_date<='2019-08-16'
    )tmp
    where change_date = md
)t1
on p. product_id = t1.product_id
order by price desc
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14

1173. 即时食物配送 I

难度简单

SQL架构

配送表: Delivery

+-----------------------------+---------+
| Column Name                 | Type    |
+-----------------------------+---------+
| delivery_id                 | int     |
| customer_id                 | int     |
| order_date                  | date    |
| customer_pref_delivery_date | date    |
+-----------------------------+---------+
1
2
3
4
5
6
7
8

delivery_id 是表的主键。
该表保存着顾客的食物配送信息，顾客在某个日期下了订单，并指定了一个期望的配送日期（和下单日期相同或者在那之后）。
如果顾客期望的配送日期和下单日期相同，则该订单称为「即时订单」，否则称为「计划订单」。

写一条 SQL 查询语句获取即时订单所占的百分比，保留两位小数。

查询结果如下所示：

Delivery 表:

+-------------+-------------+------------+-----------------------------+
| delivery_id | customer_id | order_date | customer_pref_delivery_date |
+-------------+-------------+------------+-----------------------------+
| 1           | 1           | 2019-08-01 | 2019-08-02                  |
| 2           | 5           | 2019-08-02 | 2019-08-02                  |
| 3           | 1           | 2019-08-11 | 2019-08-11                  |
| 4           | 3           | 2019-08-24 | 2019-08-26                  |
| 5           | 4           | 2019-08-21 | 2019-08-22                  |
| 6           | 2           | 2019-08-11 | 2019-08-13                  |
+-------------+-------------+------------+-----------------------------+
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

Result 表:

+----------------------+
| immediate_percentage |
+----------------------+
| 33.33                |
+----------------------+
1
2
3
4
5

2 和 3 号订单为即时订单，其他的为计划订单。

select round(sum(if(order_date=customer_pref_delivery_date,1,0))/count(*)*100,2) immediate_percentage
from Delivery
1
2

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