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高频SQL50题—-力扣

查询

1757. 可回收且低脂的产品

简单

表：Products

+-------------+---------+
| Column Name | Type    |
+-------------+---------+
| product_id  | int     |
| low_fats    | enum    |
| recyclable  | enum    |
+-------------+---------+
product_id 是该表的主键（具有唯一值的列）。
low_fats 是枚举类型，取值为以下两种 ('Y', 'N')，其中 'Y' 表示该产品是低脂产品，'N' 表示不是低脂产品。
recyclable 是枚举类型，取值为以下两种 ('Y', 'N')，其中 'Y' 表示该产品可回收，而 'N' 表示不可回收。

编写解决方案找出既是低脂又是可回收的产品编号。

返回结果 无顺序要求 。

返回结果格式如下例所示：

示例 1：

输入：
Products 表：
+-------------+----------+------------+
| product_id  | low_fats | recyclable |
+-------------+----------+------------+
| 0           | Y        | N          |
| 1           | Y        | Y          |
| 2           | N        | Y          |
| 3           | Y        | Y          |
| 4           | N        | N          |
+-------------+----------+------------+
输出：
+-------------+
| product_id  |
+-------------+
| 1           |
| 3           |
+-------------+
解释：
只有产品 id 为 1 和 3 的产品，既是低脂又是可回收的产品。

select product_id from Products where low_fats = 'Y' AND recyclable = 'Y'

584. 寻找用户推荐人

简单

表: Customer

+-------------+---------+
| Column Name | Type    |
+-------------+---------+
| id          | int     |
| name        | varchar |
| referee_id  | int     |
+-------------+---------+
在 SQL 中，id 是该表的主键列。
该表的每一行表示一个客户的 id、姓名以及推荐他们的客户的 id。

找出那些 没有被 id = 2 的客户推荐的客户的姓名。

以 任意顺序 返回结果表。

结果格式如下所示。

示例 1：

输入： 
Customer 表:
+----+------+------------+
| id | name | referee_id |
+----+------+------------+
| 1  | Will | null       |
| 2  | Jane | null       |
| 3  | Alex | 2          |
| 4  | Bill | null       |
| 5  | Zack | 1          |
| 6  | Mark | 2          |
+----+------+------------+
输出：
+------+
| name |
+------+
| Will |
| Jane |
| Bill |
| Zack |
+------+

select name
from Customer
where referee_id != 2 or referee_id is null;

注：当数据中有null值时要单独考虑

595. 大的国家

简单

World 表：

+-------------+---------+
| Column Name | Type    |
+-------------+---------+
| name        | varchar |
| continent   | varchar |
| area        | int     |
| population  | int     |
| gdp         | bigint  |
+-------------+---------+
name 是该表的主键（具有唯一值的列）。
这张表的每一行提供：国家名称、所属大陆、面积、人口和 GDP 值。

如果一个国家满足下述两个条件之一，则认为该国是大国：

面积至少为 300 万平方公里（即，3000000 km2），或者
人口至少为 2500 万（即 25000000）

编写解决方案找出大国的国家名称、人口和面积。

按 任意顺序 返回结果表。

返回结果格式如下例所示。

示例：

输入：
World 表：
+-------------+-----------+---------+------------+--------------+
| name        | continent | area    | population | gdp          |
+-------------+-----------+---------+------------+--------------+
| Afghanistan | Asia      | 652230  | 25500100   | 20343000000  |
| Albania     | Europe    | 28748   | 2831741    | 12960000000  |
| Algeria     | Africa    | 2381741 | 37100000   | 188681000000 |
| Andorra     | Europe    | 468     | 78115      | 3712000000   |
| Angola      | Africa    | 1246700 | 20609294   | 100990000000 |
+-------------+-----------+---------+------------+--------------+
输出：
+-------------+------------+---------+
| name        | population | area    |
+-------------+------------+---------+
| Afghanistan | 25500100   | 652230  |
| Algeria     | 37100000   | 2381741 |
+-------------+------------+---------+

  select name,population,area
  from World
  where area>=3000000 or population>= 25000000;

1148. 文章浏览 I

简单

Views 表：

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| article_id    | int     |
| author_id     | int     |
| viewer_id     | int     |
| view_date     | date    |
+---------------+---------+
此表可能会存在重复行。（换句话说，在 SQL 中这个表没有主键）
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。

请查询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：

示例 1：

输入：
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 |
+------------+-----------+-----------+------------+

输出：
+------+
| id   |
+------+
| 4    |
| 7    |
+------+

select DISTINCT author_id as id
from Views
where author_id = viewer_id
order by author_id ASC ;

1683. 无效的推文

简单

表：Tweets

+----------------+---------+
| Column Name    | Type    |
+----------------+---------+
| tweet_id       | int     |
| content        | varchar |
+----------------+---------+
在 SQL 中，tweet_id 是这个表的主键。
这个表包含某社交媒体 App 中所有的推文。

查询所有无效推文的编号（ID）。当推文内容中的字符数严格大于 15 时，该推文是无效的。

以任意顺序返回结果表。

查询结果格式如下所示：

示例 1：

输入：
Tweets 表：
+----------+----------------------------------+
| tweet_id | content                          |
+----------+----------------------------------+
| 1        | Vote for Biden                   |
| 2        | Let us make America great again! |
+----------+----------------------------------+

输出：
+----------+
| tweet_id |
+----------+
| 2        |
+----------+
解释：
推文 1 的长度 length = 14。该推文是有效的。
推文 2 的长度 length = 32。该推文是无效的。

select tweet_id 
from Tweets
where char_length(content) > 15;

注:数据库中某一字段的长度

|1、char_length(str) （1）计算单位：字符（2）不管汉字还是数字或者是字母都算是一个字符 2、length(str) （1）计算单位：字节（2）utf8编码：一个汉字三个字节，一个数字或字母一个字节。（3）gbk编码：一个汉字两个字节，一个数字或字母一个字节。

连接

1378. 使用唯一标识码替换员工ID

简单

Employees 表：

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| id            | int     |
| name          | varchar |
+---------------+---------+
在 SQL 中，id 是这张表的主键。
这张表的每一行分别代表了某公司其中一位员工的名字和 ID 。

EmployeeUNI 表：

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| id            | int     |
| unique_id     | int     |
+---------------+---------+
在 SQL 中，(id, unique_id) 是这张表的主键。
这张表的每一行包含了该公司某位员工的 ID 和他的唯一标识码（unique ID）。

展示每位用户的 唯一标识码（unique ID ）；如果某位员工没有唯一标识码，使用 null 填充即可。

你可以以任意顺序返回结果表。

返回结果的格式如下例所示。

示例 1：

输入：
Employees 表:
+----+----------+
| id | name     |
+----+----------+
| 1  | Alice    |
| 7  | Bob      |
| 11 | Meir     |
| 90 | Winston  |
| 3  | Jonathan |
+----+----------+
EmployeeUNI 表:
+----+-----------+
| id | unique_id |
+----+-----------+
| 3  | 1         |
| 11 | 2         |
| 90 | 3         |
+----+-----------+
输出：
+-----------+----------+
| unique_id | name     |
+-----------+----------+
| null      | Alice    |
| null      | Bob      |
| 2         | Meir     |
| 3         | Winston  |
| 1         | Jonathan |
+-----------+----------+
解释：
Alice and Bob 没有唯一标识码, 因此我们使用 null 替代。
Meir 的唯一标识码是 2 。
Winston 的唯一标识码是 3 。
Jonathan 唯一标识码是 1 。

#my
select ifnull(e2.unique_id,null) as unique_id,e1.name 
from Employees as e1 
left outer join EmployeeUNI as e2 
on e1.id = e2.id;

#other
SELECT eu.unique_id,e.name 
FROM Employees AS e 
LEFT JOIN EmployeeUNI AS eu ON
e.id=eu.id

注：流程函数：

常用函数:

函数功能

IF(value, t, f) 如果value为true，则返回t，否则返回f
IFNULL(value1, value2) 如果value1不为空，返回value1，否则返回value2
CASE WHEN [ val1 ] THEN [ res1 ] … ELSE [ default ] END 如果val1为true，返回res1，… 否则返回default默认值
CASE [ expr ] WHEN [ val1 ] THEN [ res1 ] … ELSE [ default ] END 如果expr的值等于val1，返回res1，… 否则返回default默认值

函数	功能
IF(value, t, f)	如果value为true，则返回t，否则返回f
IFNULL(value1, value2)	如果value1不为空，返回value1，否则返回value2
CASE WHEN [ val1 ] THEN [ res1 ] … ELSE [ default ] END	如果val1为true，返回res1，… 否则返回default默认值
CASE [ expr ] WHEN [ val1 ] THEN [ res1 ] … ELSE [ default ] END	如果expr的值等于val1，返回res1，… 否则返回default默认值

例子：

select
	name,
	(case when age > 30 then '中年' else '青年' end)
from employee;
select
	name,
	(case workaddress when '北京市' then '一线城市' when '上海市' then '一线城市' else '二线城市' end) as '工作地址'
from employee;

1068. 产品销售分析 I

简单

销售表 Sales：

+-------------+-------+
| Column Name | Type  |
+-------------+-------+
| sale_id     | int   |
| product_id  | int   |
| year        | int   |
| quantity    | int   |
| price       | int   |
+-------------+-------+
(sale_id, year) 是销售表 Sales 的主键（具有唯一值的列的组合）。
product_id 是关联到产品表 Product 的外键（reference 列）。
该表的每一行显示 product_id 在某一年的销售情况。
注意: price 表示每单位价格。

产品表 Product：

+--------------+---------+
| Column Name  | Type    |
+--------------+---------+
| product_id   | int     |
| product_name | varchar |
+--------------+---------+
product_id 是表的主键（具有唯一值的列）。
该表的每一行表示每种产品的产品名称。

编写解决方案，以获取 Sales 表中所有 sale_id 对应的 product_name 以及该产品的所有 year 和 price 。

返回结果表 无顺序要求 。

结果格式示例如下。

示例 1：

输入：
Sales 表：
+---------+------------+------+----------+-------+
| sale_id | product_id | year | quantity | price |
+---------+------------+------+----------+-------+ 
| 1       | 100        | 2008 | 10       | 5000  |
| 2       | 100        | 2009 | 12       | 5000  |
| 7       | 200        | 2011 | 15       | 9000  |
+---------+------------+------+----------+-------+
Product 表：
+------------+--------------+
| product_id | product_name |
+------------+--------------+
| 100        | Nokia        |
| 200        | Apple        |
| 300        | Samsung      |
+------------+--------------+
输出：
+--------------+-------+-------+
| product_name | year  | price |
+--------------+-------+-------+
| Nokia        | 2008  | 5000  |
| Nokia        | 2009  | 5000  |
| Apple        | 2011  | 9000  |
+--------------+-------+-------+

#my
select p.product_name, s.year, s.price
from Sales as s
left join Product as p
on s.product_id = p.product_id;

#other
select product_name, year, price
from sales s
join product p
on s.product_id = p.product_id

注：连接查询

内连接查询:内连接查询的是两张表交集的部分；

SELECT 字段列表 FROM 表1 [ INNER ] JOIN 表2 ON 连接条件 ...;

左外连接：查询左表所有数据，以及两张表交集部分数据；

SELECT 字段列表 FROM 表1 LEFT [ OUTER ] JOIN 表2 ON 条件 ...;

右外连接：查询右表所有数据，以及两张表交集部分数据; SELECT 字段列表 FROM 表1 RIGHT [ OUTER ] JOIN 表2 ON 条件 ...;

自连接查询:当前表与自身的连接查询，自连接必须使用表别名;

SELECT 字段列表 FROM 表A 别名A JOIN 表A 别名B ON 条件 ...;

1581. 进店却未进行过交易的顾客

简单

表：Visits

+-------------+---------+
| Column Name | Type    |
+-------------+---------+
| visit_id    | int     |
| customer_id | int     |
+-------------+---------+
visit_id 是该表中具有唯一值的列。
该表包含有关光临过购物中心的顾客的信息。

表：Transactions

+----------------+---------+
| Column Name    | Type    |
+----------------+---------+
| transaction_id | int     |
| visit_id       | int     |
| amount         | int     |
+----------------+---------+
transaction_id 是该表中具有唯一值的列。
此表包含 visit_id 期间进行的交易的信息。

有一些顾客可能光顾了购物中心但没有进行交易。请你编写一个解决方案，来查找这些顾客的 ID ，以及他们只光顾不交易的次数。

返回以 任何顺序 排序的结果表。

返回结果格式如下例所示。

示例 1：

输入:
Visits
+----------+-------------+
| visit_id | customer_id |
+----------+-------------+
| 1        | 23          |
| 2        | 9           |
| 4        | 30          |
| 5        | 54          |
| 6        | 96          |
| 7        | 54          |
| 8        | 54          |
+----------+-------------+
Transactions
+----------------+----------+--------+
| transaction_id | visit_id | amount |
+----------------+----------+--------+
| 2              | 5        | 310    |
| 3              | 5        | 300    |
| 9              | 5        | 200    |
| 12             | 1        | 910    |
| 13             | 2        | 970    |
+----------------+----------+--------+
输出:
+-------------+----------------+
| customer_id | count_no_trans |
+-------------+----------------+
| 54          | 2              |
| 30          | 1              |
| 96          | 1              |
+-------------+----------------+
解释:
ID = 23 的顾客曾经逛过一次购物中心，并在 ID = 12 的访问期间进行了一笔交易。
ID = 9 的顾客曾经逛过一次购物中心，并在 ID = 13 的访问期间进行了一笔交易。
ID = 30 的顾客曾经去过购物中心，并且没有进行任何交易。
ID = 54 的顾客三度造访了购物中心。在 2 次访问中，他们没有进行任何交易，在 1 次访问中，他们进行了 3 次交易。
ID = 96 的顾客曾经去过购物中心，并且没有进行任何交易。
如我们所见，ID 为 30 和 96 的顾客一次没有进行任何交易就去了购物中心。顾客 54 也两次访问了购物中心并且没有进行任何交易。

# my
select DISTINCT customer_id, count(customer_id) as count_no_trans
from Visits as v
left join Transactions as t 
on v.visit_id = t.visit_id
where transaction_id is null
group by customer_id;

#other
SELECT v.customer_id, COUNT(v.visit_id) AS count_no_trans
FROM Visits v
LEFT JOIN Transactions t ON v.visit_id = t.visit_id
WHERE t.transaction_id IS NULL
GROUP BY v.customer_id;

197. 上升的温度

简单

表： Weather

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| id            | int     |
| recordDate    | date    |
| temperature   | int     |
+---------------+---------+
id 是该表具有唯一值的列。
没有具有相同 recordDate 的不同行。
该表包含特定日期的温度信息

编写解决方案，找出与之前（昨天的）日期相比温度更高的所有日期的 id 。

返回结果 无顺序要求 。

结果格式如下例子所示。

示例 1：

输入：
Weather 表：
+----+------------+-------------+
| id | recordDate | Temperature |
+----+------------+-------------+
| 1  | 2015-01-01 | 10          |
| 2  | 2015-01-02 | 25          |
| 3  | 2015-01-03 | 20          |
| 4  | 2015-01-04 | 30          |
+----+------------+-------------+
输出：
+----+
| id |
+----+
| 2  |
| 4  |
+----+
解释：
2015-01-02 的温度比前一天高（10 -> 25）
2015-01-04 的温度比前一天高（20 -> 30）

# my
select a.id as Id
from Weather as a
inner join Weather as b
on datediff(a.recordDate,b.recordDate)=1
where a.temperature > b.temperature;

#other

注：时间函数

日期函数

常用函数：

函数功能

CURDATE() 返回当前日期
CURTIME() 返回当前时间
NOW() 返回当前日期和时间
YEAR(date) 获取指定date的年份
MONTH(date) 获取指定date的月份
DAY(date) 获取指定date的日期
DATE_ADD(date, INTERVAL expr type) 返回一个日期/时间值加上一个时间间隔expr后的时间值
DATEDIFF(date1, date2) 返回起始时间date1和结束时间date2之间的天数

DATEDIFF(end_date, start_date)

end_date：表示要计算的时间段的结束日期。

start_date：表示要计算的时间段的开始日期。

自连接（Self-Join）: 为了比较每一天和它前一天的温度，我们可以使用 SQL 的自连接功能。通过自连接，我们可以把同一个表当作两个不同的表来处理，这样就能比较不同行之间的数据。

日期比较: 使用 DATEDIFF 函数来找出相差一天的记录。DATEDIFF(W1.recordDate, W2.recordDate) = 1 这个条件确保我们比较的是连续两天的数据。

温度比较: 在连接后的表中，我们可以使用 WHERE 子句来过滤出温度比前一天高的记录

函数	功能
CURDATE()	返回当前日期
CURTIME()	返回当前时间
NOW()	返回当前日期和时间
YEAR(date)	获取指定date的年份
MONTH(date)	获取指定date的月份
DAY(date)	获取指定date的日期
DATE_ADD(date, INTERVAL expr type)	返回一个日期/时间值加上一个时间间隔expr后的时间值
DATEDIFF(date1, date2)	返回起始时间date1和结束时间date2之间的天数

1661. 每台机器的进程平均运行时间

简单

表: Activity

+----------------+---------+
| Column Name    | Type    |
+----------------+---------+
| machine_id     | int     |
| process_id     | int     |
| activity_type  | enum    |
| timestamp      | float   |
+----------------+---------+
该表展示了一家工厂网站的用户活动。
(machine_id, process_id, activity_type) 是当前表的主键（具有唯一值的列的组合）。
machine_id 是一台机器的ID号。
process_id 是运行在各机器上的进程ID号。
activity_type 是枚举类型 ('start', 'end')。
timestamp 是浮点类型,代表当前时间(以秒为单位)。
'start' 代表该进程在这台机器上的开始运行时间戳 , 'end' 代表该进程在这台机器上的终止运行时间戳。
同一台机器，同一个进程都有一对开始时间戳和结束时间戳，而且开始时间戳永远在结束时间戳前面。

现在有一个工厂网站由几台机器运行，每台机器上运行着 相同数量的进程 。编写解决方案，计算每台机器各自完成一个进程任务的平均耗时。

完成一个进程任务的时间指进程的'end' 时间戳 减去 'start' 时间戳。平均耗时通过计算每台机器上所有进程任务的总耗费时间除以机器上的总进程数量获得。

结果表必须包含machine_id（机器ID） 和对应的 average time（平均耗时） 别名 processing_time，且四舍五入保留3位小数。

以 任意顺序 返回表。

具体参考例子如下。

示例 1:

输入：
Activity table:
+------------+------------+---------------+-----------+
| machine_id | process_id | activity_type | timestamp |
+------------+------------+---------------+-----------+
| 0          | 0          | start         | 0.712     |
| 0          | 0          | end           | 1.520     |
| 0          | 1          | start         | 3.140     |
| 0          | 1          | end           | 4.120     |
| 1          | 0          | start         | 0.550     |
| 1          | 0          | end           | 1.550     |
| 1          | 1          | start         | 0.430     |
| 1          | 1          | end           | 1.420     |
| 2          | 0          | start         | 4.100     |
| 2          | 0          | end           | 4.512     |
| 2          | 1          | start         | 2.500     |
| 2          | 1          | end           | 5.000     |
+------------+------------+---------------+-----------+
输出：
+------------+-----------------+
| machine_id | processing_time |
+------------+-----------------+
| 0          | 0.894           |
| 1          | 0.995           |
| 2          | 1.456           |
+------------+-----------------+
解释：
一共有3台机器,每台机器运行着两个进程.
机器 0 的平均耗时: ((1.520 - 0.712) + (4.120 - 3.140)) / 2 = 0.894
机器 1 的平均耗时: ((1.550 - 0.550) + (1.420 - 0.430)) / 2 = 0.995
机器 2 的平均耗时: ((4.512 - 4.100) + (5.000 - 2.500)) / 2 = 1.456

 #my
select a.machine_id,round(sum(b.timestamp - a.timestamp)/count(a.process_id),3) as processing_time
from Activity as a
inner join Activity as b
on a.machine_id = b.machine_id and a.process_id = b.process_id and a.activity_type != b.activity_type
where a.activity_type = 'start'
group by machine_id;

#other
 SELECT 
    machine_id, 
    ROUND(SUM(CASE WHEN activity_type = 'end' THEN timestamp ELSE -timestamp END) / 
count(distinct process_id), 3) AS processing_time
FROM activity
GROUP BY machine_id

#2
SELECT a.machine_id ,
ROUND(AVG(a.timestamp - b.timestamp),3) AS processing_time
FROM Activity a
JOIN Activity b 
ON
a.machine_id = b.machine_id AND
a.process_id = b.process_id AND
a.activity_type = 'end' AND
b.activity_type = 'start'
GROUP BY a.machine_id;

注：运行顺序以及一些聚合函数

DQL执行顺序：FROM -> WHERE -> GROUP BY -> SELECT -> ORDER BY -> LIMIT

1、求个数/记录数/项目数等：count()

例如: 统计员工个数?
select count( ) from Company --包括空值
select count(*) from Company --不包括空值
2、求某一列平均数 :avg()

例如：求某个班平均成绩？求某个公司员工的平均工资？
select avg(score) from Scores ---平均成绩
select avg(salary) from Company --平均工资
注意：

若某行的score值为null时，计算平均值时会忽略带有null值得那一行。

如果想要把null当做0，那么可以使用IsNull函数把null转换成0，语法如下：
 avg(IsNull(score，0)） as ’Average Score‘
3、求总和，总分等：sum() –必须为数字列

例如：求某个班的总成绩？求公司总薪资支出？
select sum(score) from Scores
select sum(salary) from Company
SELECT department_id,SUM(salary) FROM employees GROUP BY department_id;
4、求最大值，最高分，最高工资等：max()

例如：求班里最高分，公司员工最高工资？
select max(Score) from Scores
select max(salary) from Company
5、求最小值，最低分，最低工资等：max()

例如：求班里最低分，公司员工最低工资？
select min(Score) from Scores
select min(salary) from Company
聚合函数怎么正确的使用？

1、 select 语句的选择列表（子查询或外部查询）；

2、having 子句；

3、compute 或 compute by 子句中等；

注意： 在实际应用中，聚合函数常和分组函数group by结合使用，用来查询.where 子句的作用对象一般只是行，用来作为过滤数据的条件。

其他聚合函数（aggregate function）

6、 count_big()返回指定组中的项目数量。

与count()函数区别:count_big()返回bigint值，而count()返回的是int值。

例如：
select count_big(prd_no) from sales
7、 grouping()产生一个附加的列。

当用cube或rollup运算符添加行时，输出值为1；

当所添加的行不是由cube或rollup产生时，输出值为0.

例如：
select prd_no,sum(qty),grouping(prd_no) from sales group by prd_no with rollup
8、binary_checksum() 返回对表中的行或表达式列表计算的二进制校验值，用于检测表中行的更改。

例如：
select prd_no,binary_checksum(qty) from sales group by prd_no
9、checksum_agg() 返回指定数据的校验值，空值被忽略。

例如：
select prd_no,checksum_agg(binary_checksum(*)) from sales group by prd_no
10、checksum() 返回在表的行上或在表达式列表上计算的校验值，用于生成哈希索引。

11、stdev()返回给定表达式中所有值的统计标准偏差。

例如：
select stdev(prd_no) from sales
12、stdevp() 返回给定表达式中的所有值的填充统计标准偏差。

例如：
select stdevp(prd_no) from sales
13、 var() 返回给定表达式中所有值的统计方差。

例如：
select var(prd_no) from sales
14、 varp()返回给定表达式中所有值的填充的统计方差。

例如：
select varp(prd_no) from sales

577. 员工奖金

简单

表：Employee

+-------------+---------+
| Column Name | Type    |
+-------------+---------+
| empId       | int     |
| name        | varchar |
| supervisor  | int     |
| salary      | int     |
+-------------+---------+
empId 是该表中具有唯一值的列。
该表的每一行都表示员工的姓名和 id，以及他们的工资和经理的 id。

表：Bonus

+-------------+------+
| Column Name | Type |
+-------------+------+
| empId       | int  |
| bonus       | int  |
+-------------+------+
empId 是该表具有唯一值的列。
empId 是 Employee 表中 empId 的外键(reference 列)。
该表的每一行都包含一个员工的 id 和他们各自的奖金。

编写解决方案，报告每个奖金少于 1000 的员工的姓名和奖金数额。

以 任意顺序 返回结果表。

结果格式如下所示。

示例 1：

输入：
Employee table:
+-------+--------+------------+--------+
| empId | name   | supervisor | salary |
+-------+--------+------------+--------+
| 3     | Brad   | null       | 4000   |
| 1     | John   | 3          | 1000   |
| 2     | Dan    | 3          | 2000   |
| 4     | Thomas | 3          | 4000   |
+-------+--------+------------+--------+
Bonus table:
+-------+-------+
| empId | bonus |
+-------+-------+
| 2     | 500   |
| 4     | 2000  |
+-------+-------+
输出：
+------+-------+
| name | bonus |
+------+-------+
| Brad | null  |
| John | null  |
| Dan  | 500   |
+------+-------+

select e.name, b.bonus
from Employee as e
left join Bonus as b
on e.empId = b.empId
where b.bonus < 1000 or b.bonus is null;

注：当数据中有null值时要单独考虑

1280. 学生们参加各科测试的次数

简单

学生表: Students

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| student_id    | int     |
| student_name  | varchar |
+---------------+---------+
在 SQL 中，主键为 student_id（学生ID）。
该表内的每一行都记录有学校一名学生的信息。

科目表: Subjects

+--------------+---------+
| Column Name  | Type    |
+--------------+---------+
| subject_name | varchar |
+--------------+---------+
在 SQL 中，主键为 subject_name（科目名称）。
每一行记录学校的一门科目名称。

考试表: Examinations

+--------------+---------+
| Column Name  | Type    |
+--------------+---------+
| student_id   | int     |
| subject_name | varchar |
+--------------+---------+
这个表可能包含重复数据（换句话说，在 SQL 中，这个表没有主键）。
学生表里的一个学生修读科目表里的每一门科目。
这张考试表的每一行记录就表示学生表里的某个学生参加了一次科目表里某门科目的测试。

查询出每个学生参加每一门科目测试的次数，结果按 student_id 和 subject_name 排序。

查询结构格式如下所示。

示例 1：

输入：
Students table:
+------------+--------------+
| student_id | student_name |
+------------+--------------+
| 1          | Alice        |
| 2          | Bob          |
| 13         | John         |
| 6          | Alex         |
+------------+--------------+
Subjects table:
+--------------+
| subject_name |
+--------------+
| Math         |
| Physics      |
| Programming  |
+--------------+
Examinations table:
+------------+--------------+
| student_id | subject_name |
+------------+--------------+
| 1          | Math         |
| 1          | Physics      |
| 1          | Programming  |
| 2          | Programming  |
| 1          | Physics      |
| 1          | Math         |
| 13         | Math         |
| 13         | Programming  |
| 13         | Physics      |
| 2          | Math         |
| 1          | Math         |
+------------+--------------+
输出：
+------------+--------------+--------------+----------------+
| student_id | student_name | subject_name | attended_exams |
+------------+--------------+--------------+----------------+
| 1          | Alice        | Math         | 3              |
| 1          | Alice        | Physics      | 2              |
| 1          | Alice        | Programming  | 1              |
| 2          | Bob          | Math         | 1              |
| 2          | Bob          | Physics      | 0              |
| 2          | Bob          | Programming  | 1              |
| 6          | Alex         | Math         | 0              |
| 6          | Alex         | Physics      | 0              |
| 6          | Alex         | Programming  | 0              |
| 13         | John         | Math         | 1              |
| 13         | John         | Physics      | 1              |
| 13         | John         | Programming  | 1              |
+------------+--------------+--------------+----------------+
解释：
结果表需包含所有学生和所有科目（即便测试次数为0）：
Alice 参加了 3 次数学测试, 2 次物理测试，以及 1 次编程测试；
Bob 参加了 1 次数学测试, 1 次编程测试，没有参加物理测试；
Alex 啥测试都没参加；
John  参加了数学、物理、编程测试各 1 次。

#my
select s.student_id, s.student_name,s.subject_name, ifnull(e.attended_exams,0) as attended_exams
from
(select student_id, student_name, subject_name
from  Students
join Subjects ) as s
left join 
(select e1.student_id, e1.subject_name, count(1) as attended_exams
from Examinations as e1
group by e1.student_id, e1.subject_name
) as e
on s.student_id = e.student_id and s.subject_name = e.subject_name
group by s.student_id,s.student_name,s.subject_name
order by student_id ASC;

# other
SELECT st.student_id, st.student_name, su.subject_name, COUNT(e.subject_name) AS 'attended_exams'
FROM Students st CROSS JOIN Subjects su
    LEFT JOIN Examinations e ON (st.student_id = e.student_id AND su.subject_name = e.subject_name)
GROUP BY st.student_id, su.subject_name
ORDER BY st.student_id, su.subject_name;

注：解题思路

1.直接将两个表外连接，即使其没有相同字段——–相当于拼接了

2.group by后可以跟多个字段，表示对多个列进行筛选，筛选多列字段都相同的行

3.关于判断字段是否为0

1.isnull(exper) 判断exper是否为空，是则返回1，否则返回0

2.ifnull(exper1,exper2)判断exper1是否为空，是则用exper2代替

3.nullif(exper1,exper2)如果expr1= expr2 成立，那么返回值为NULL，否则返回值为 expr1

4.关于count的使用

COUNT(1): 计算查询结果集中的行数，性能与 COUNT(*) 基本相同。

COUNT(*): 计算查询结果集中的总行数，包括所有列，不忽略任何行，通常是最常用和推荐的方式。

COUNT(列名): 计算查询结果集中某一列非 NULL 值的行数，适用于统计特定列中的有效数据。

5.join等价于inner join，不用关联条件的join等价于cross join

570. 至少有5名直接下属的经理

中等

表: Employee

+-------------+---------+
| Column Name | Type    |
+-------------+---------+
| id          | int     |
| name        | varchar |
| department  | varchar |
| managerId   | int     |
+-------------+---------+
id 是此表的主键（具有唯一值的列）。
该表的每一行表示雇员的名字、他们的部门和他们的经理的id。
如果managerId为空，则该员工没有经理。
没有员工会成为自己的管理者。

编写一个解决方案，找出至少有五个直接下属的经理。

以 任意顺序 返回结果表。

查询结果格式如下所示。

示例 1:

输入: 
Employee 表:
+-----+-------+------------+-----------+
| 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       |
+-----+-------+------------+-----------+
输出: 
+------+
| name |
+------+
| John |
+------+

#my
select ifnull(e2.name,null) as name 
from Employee as e1
join (select id, name from Employee) as e2
on e1.managerId = e2.id
group by e1.managerId
having e1.managerId is not null and count(e1.managerId)>=5;

#other
SELECT e.name
FROM Employee e
INNER JOIN (
    SELECT managerId
    FROM Employee
    GROUP BY managerId
    HAVING COUNT(DISTINCT id)>=5
) m
ON e.id = m.managerId;

注：条件查询，函数、where与having

select与having后可接聚合函数.where后不能接聚合函数

一个条件一个输出，要记得使用筛选条件—where和having

一个条件多个输出，可以用函数

if(xx,out1,out2)

case when xx>1 then xxx end

case xxx when ‘ ‘ then xxx else xxx end

DQL执行顺序

FROM -> WHERE -> GROUP BY -> SELECT -> ORDER BY -> LIMIT

1934. 确认率

中等

表: Signups

+----------------+----------+
| Column Name    | Type     |
+----------------+----------+
| user_id        | int      |
| time_stamp     | datetime |
+----------------+----------+
User_id是该表的主键。
每一行都包含ID为user_id的用户的注册时间信息。

表: Confirmations

+----------------+----------+
| Column Name    | Type     |
+----------------+----------+
| user_id        | int      |
| time_stamp     | datetime |
| action         | ENUM     |
+----------------+----------+
(user_id, time_stamp)是该表的主键。
user_id是一个引用到注册表的外键。
action是类型为('confirmed'， 'timeout')的ENUM
该表的每一行都表示ID为user_id的用户在time_stamp请求了一条确认消息，该确认消息要么被确认('confirmed')，要么被过期('timeout')。

用户的 确认率 是 'confirmed' 消息的数量除以请求的确认消息的总数。没有请求任何确认消息的用户的确认率为 0 。确认率四舍五入到 小数点后两位 。

编写一个SQL查询来查找每个用户的确认率。

以任意顺序返回结果表。

查询结果格式如下所示。

示例1:

输入：
Signups 表:
+---------+---------------------+
| user_id | time_stamp          |
+---------+---------------------+
| 3       | 2020-03-21 10:16:13 |
| 7       | 2020-01-04 13:57:59 |
| 2       | 2020-07-29 23:09:44 |
| 6       | 2020-12-09 10:39:37 |
+---------+---------------------+
Confirmations 表:
+---------+---------------------+-----------+
| user_id | time_stamp          | action    |
+---------+---------------------+-----------+
| 3       | 2021-01-06 03:30:46 | timeout   |
| 3       | 2021-07-14 14:00:00 | timeout   |
| 7       | 2021-06-12 11:57:29 | confirmed |
| 7       | 2021-06-13 12:58:28 | confirmed |
| 7       | 2021-06-14 13:59:27 | confirmed |
| 2       | 2021-01-22 00:00:00 | confirmed |
| 2       | 2021-02-28 23:59:59 | timeout   |
+---------+---------------------+-----------+
输出: 
+---------+-------------------+
| user_id | confirmation_rate |
+---------+-------------------+
| 6       | 0.00              |
| 3       | 0.00              |
| 7       | 1.00              |
| 2       | 0.50              |
+---------+-------------------+
解释:
用户 6 没有请求任何确认消息。确认率为 0。
用户 3 进行了 2 次请求，都超时了。确认率为 0。
用户 7 提出了 3 个请求，所有请求都得到了确认。确认率为 1。
用户 2 做了 2 个请求，其中一个被确认，另一个超时。确认率为 1 / 2 = 0.5。

#my
select 
    s.user_id,
    round(sum(if(c.action='confirmed',1,0))/count(1),2) as confirmation_rate
from Signups as s 
left join Confirmations as c
on s.user_id = c.user_id
group by s.user_id;

#other
SELECT
    s.user_id,
    ROUND(IFNULL(AVG(c.action='confirmed'), 0), 2) AS confirmation_rate
FROM
    Signups AS s
LEFT JOIN
    Confirmations AS c
ON
    s.user_id = c.user_id
GROUP BY
    s.user_id

注：连接查询后的group by

连接查询后的group by,后面要对更全的表进行group by

avg里面也可以写过滤

AVG等同SUM/COUNT了

聚合函数

620. 有趣的电影

简单

表：cinema

+----------------+----------+
| Column Name    | Type     |
+----------------+----------+
| id             | int      |
| movie          | varchar  |
| description    | varchar  |
| rating         | float    |
+----------------+----------+
id 是该表的主键(具有唯一值的列)。
每行包含有关电影名称、类型和评级的信息。
评级为 [0,10] 范围内的小数点后 2 位浮点数。

编写解决方案，找出所有影片描述为非 boring (不无聊) 的并且 id 为奇数 的影片。

返回结果按 rating 降序排列。

结果格式如下示例。

示例 1：

输入：
+---------+-----------+--------------+-----------+
|   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     |
+---------+-----------+--------------+-----------+
输出：
+---------+-----------+--------------+-----------+
|   id    | movie     |  description |  rating   |
+---------+-----------+--------------+-----------+
|   5     | House card|   Interesting|   9.1     |
|   1     | War       |   great 3D   |   8.9     |
+---------+-----------+--------------+-----------+
解释：
我们有三部电影，它们的 id 是奇数:1、3 和 5。id = 3 的电影是 boring 的，所以我们不把它包括在答案中。

#my
select id, movie, description, rating
from cinema
where description != 'boring' and mod(id,2) =1
order by rating DESC;

1251. 平均售价

简单

表：Prices

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| product_id    | int     |
| start_date    | date    |
| end_date      | date    |
| price         | int     |
+---------------+---------+
(product_id，start_date，end_date) 是 prices 表的主键（具有唯一值的列的组合）。
prices 表的每一行表示的是某个产品在一段时期内的价格。
每个产品的对应时间段是不会重叠的，这也意味着同一个产品的价格时段不会出现交叉。

表：UnitsSold

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| product_id    | int     |
| purchase_date | date    |
| units         | int     |
+---------------+---------+
该表可能包含重复数据。
该表的每一行表示的是每种产品的出售日期，单位和产品 id。

编写解决方案以查找每种产品的平均售价。average_price 应该 四舍五入到小数点后两位。

返回结果表 无顺序要求 。

结果格式如下例所示。

示例 1：

输入：
Prices table:
+------------+------------+------------+--------+
| product_id | start_date | end_date   | price  |
+------------+------------+------------+--------+
| 1          | 2019-02-17 | 2019-02-28 | 5      |
| 1          | 2019-03-01 | 2019-03-22 | 20     |
| 2          | 2019-02-01 | 2019-02-20 | 15     |
| 2          | 2019-02-21 | 2019-03-31 | 30     |
+------------+------------+------------+--------+
UnitsSold table:
+------------+---------------+-------+
| product_id | purchase_date | units |
+------------+---------------+-------+
| 1          | 2019-02-25    | 100   |
| 1          | 2019-03-01    | 15    |
| 2          | 2019-02-10    | 200   |
| 2          | 2019-03-22    | 30    |
+------------+---------------+-------+
输出：
+------------+---------------+
| product_id | average_price |
+------------+---------------+
| 1          | 6.96          |
| 2          | 16.96         |
+------------+---------------+
解释：
平均售价 = 产品总价 / 销售的产品数量。
产品 1 的平均售价 = ((100 * 5)+(15 * 20) )/ 115 = 6.96
产品 2 的平均售价 = ((200 * 15)+(30 * 30) )/ 230 = 16.96

# my
# Write your MySQL query statement below

select p.product_id, ifnull(round(sum(p.price * u.units)/sum(u.units),2),0) as average_price
from Prices as p
left join UnitsSold as u
on p.product_id = u.product_id and datediff(u.purchase_date,p.end_date)<=0 and datediff(u.purchase_date,p.start_date)>=0
group by product_id;

注：条件查询。在一个范围之间使用between and

比较运算符	功能
>	大于
>=	大于等于
<	小于
<=	小于等于
=	等于
<> 或 !=	不等于
BETWEEN … AND …	在某个范围内（含最小、最大值）
IN(…)	在in之后的列表中的值，多选一
LIKE 占位符	模糊匹配（_匹配单个字符，%匹配任意个字符）
IS NULL	是NULL

逻辑运算符	功能
AND 或 &&	并且（多个条件同时成立）
OR 或 \|\|	或者（多个条件任意一个成立）
NOT 或 !	非，不是

1075. 项目员工 I

简单

项目表 Project：

+-------------+---------+
| Column Name | Type    |
+-------------+---------+
| project_id  | int     |
| employee_id | int     |
+-------------+---------+
主键为 (project_id, employee_id)。
employee_id 是员工表 Employee 表的外键。
这张表的每一行表示 employee_id 的员工正在 project_id 的项目上工作。

员工表 Employee：

+------------------+---------+
| Column Name      | Type    |
+------------------+---------+
| employee_id      | int     |
| name             | varchar |
| experience_years | int     |
+------------------+---------+
主键是 employee_id。数据保证 experience_years 非空。
这张表的每一行包含一个员工的信息。

请写一个 SQL 语句，查询每一个项目中员工的平均工作年限，精确到小数点后两位。

以任意顺序返回结果表。

查询结果的格式如下。

示例 1:

输入：
Project 表：
+-------------+-------------+
| project_id  | employee_id |
+-------------+-------------+
| 1           | 1           |
| 1           | 2           |
| 1           | 3           |
| 2           | 1           |
| 2           | 4           |
+-------------+-------------+

Employee 表：
+-------------+--------+------------------+
| employee_id | name   | experience_years |
+-------------+--------+------------------+
| 1           | Khaled | 3                |
| 2           | Ali    | 2                |
| 3           | John   | 1                |
| 4           | Doe    | 2                |
+-------------+--------+------------------+

输出：
+-------------+---------------+
| project_id  | average_years |
+-------------+---------------+
| 1           | 2.00          |
| 2           | 2.50          |
+-------------+---------------+
解释：第一个项目中，员工的平均工作年限是 (3 + 2 + 1) / 3 = 2.00；第二个项目中，员工的平均工作年限是 (3 + 2) / 2 = 2.50

# my
select project_id,  round(sum(e.experience_years)/count(1),2) as average_years
from Project as p 
left join Employee as e 
on p.employee_id = e.employee_id
group by project_id

#other
SELECT
    project_id,
    ROUND(AVG(e.experience_years),2)  AS average_years
FROM
    Project as p 
LEFT JOIN
    Employee as e
ON
    p.employee_id = e.employee_id
GROUP BY
    p.project_id；

注：计算平均值可使用avg函数

常见聚合函数：

函数	功能
count	统计数量
max	最大值
min	最小值
avg	平均值
sum	求和

1633. 各赛事的用户注册率

简单

用户表： Users

+-------------+---------+
| Column Name | Type    |
+-------------+---------+
| user_id     | int     |
| user_name   | varchar |
+-------------+---------+
user_id 是该表的主键(具有唯一值的列)。
该表中的每行包括用户 ID 和用户名。

注册表： Register

+-------------+---------+
| Column Name | Type    |
+-------------+---------+
| contest_id  | int     |
| user_id     | int     |
+-------------+---------+
(contest_id, user_id) 是该表的主键(具有唯一值的列的组合)。
该表中的每行包含用户的 ID 和他们注册的赛事。

编写解决方案统计出各赛事的用户注册百分率，保留两位小数。

返回的结果表按 percentage 的降序排序，若相同则按 contest_id 的升序排序。

返回结果如下示例所示。

示例 1：

输入：
Users 表：
+---------+-----------+
| user_id | user_name |
+---------+-----------+
| 6       | Alice     |
| 2       | Bob       |
| 7       | Alex      |
+---------+-----------+

Register 表：
+------------+---------+
| contest_id | user_id |
+------------+---------+
| 215        | 6       |
| 209        | 2       |
| 208        | 2       |
| 210        | 6       |
| 208        | 6       |
| 209        | 7       |
| 209        | 6       |
| 215        | 7       |
| 208        | 7       |
| 210        | 2       |
| 207        | 2       |
| 210        | 7       |
+------------+---------+
输出：
+------------+------------+
| contest_id | percentage |
+------------+------------+
| 208        | 100.0      |
| 209        | 100.0      |
| 210        | 100.0      |
| 215        | 66.67      |
| 207        | 33.33      |
+------------+------------+
解释：
所有用户都注册了 208、209 和 210 赛事，因此这些赛事的注册率为 100% ，我们按 contest_id 的降序排序加入结果表中。
Alice 和 Alex 注册了 215 赛事，注册率为 ((2/3) * 100) = 66.67%
Bob 注册了 207 赛事，注册率为 ((1/3) * 100) = 33.33%

# my
select r.contest_id, round(r.num1*100/u.num,2) as percentage
from (select user_id, user_name,count(1) as num from Users) as u
join (select contest_id, count(user_id) as num1 from Register group by contest_id) as r
order by percentage DESC,r.contest_id ASC;

#other
SELECT R.contest_id, ROUND(COUNT(U.user_id) / (SELECT COUNT(user_id) FROM Users) *100, 2) AS percentage
FROM Users AS U
LEFT JOIN Register AS R
ON U.user_id = R.user_id
GROUP BY R.contest_id
HAVING R.contest_id IS NOT NULL
ORDER BY percentage DESC, R.contest_id ASC;

1211. 查询结果的质量和占比

简单

Queries 表：

+-------------+---------+
| Column Name | Type    |
+-------------+---------+
| query_name  | varchar |
| result      | varchar |
| position    | int     |
| rating      | int     |
+-------------+---------+
此表可能有重复的行。
此表包含了一些从数据库中收集的查询信息。
“位置”（position）列的值为 1 到 500 。
“评分”（rating）列的值为 1 到 5 。评分小于 3 的查询被定义为质量很差的查询。

将查询结果的质量 quality 定义为：

各查询结果的评分与其位置之间比率的平均值。

将劣质查询百分比 poor_query_percentage 为：

评分小于 3 的查询结果占全部查询结果的百分比。

编写解决方案，找出每次的 query_name 、 quality 和 poor_query_percentage。

quality 和 poor_query_percentage 都应 四舍五入到小数点后两位 。

以 任意顺序 返回结果表。

结果格式如下所示：

示例 1：

输入：
Queries table:
+------------+-------------------+----------+--------+
| query_name | result            | position | rating |
+------------+-------------------+----------+--------+
| Dog        | Golden Retriever  | 1        | 5      |
| Dog        | German Shepherd   | 2        | 5      |
| Dog        | Mule              | 200      | 1      |
| Cat        | Shirazi           | 5        | 2      |
| Cat        | Siamese           | 3        | 3      |
| Cat        | Sphynx            | 7        | 4      |
+------------+-------------------+----------+--------+
输出：
+------------+---------+-----------------------+
| query_name | quality | poor_query_percentage |
+------------+---------+-----------------------+
| Dog        | 2.50    | 33.33                 |
| Cat        | 0.66    | 33.33                 |
+------------+---------+-----------------------+
解释：
Dog 查询结果的质量为 ((5 / 1) + (5 / 2) + (1 / 200)) / 3 = 2.50
Dog 查询结果的劣质查询百分比为 (1 / 3) * 100 = 33.33

Cat 查询结果的质量为 ((2 / 5) + (3 / 3) + (4 / 7)) / 3 = 0.66
Cat 查询结果的劣质查询百分比为 (1 / 3) * 100 = 33.33

# my
select 
    query_name,
    round(sum(rating/position)/count(1),2) as quality,
    round(sum(if(rating>=3,0,1))/count(1)*100,2) as poor_query_percentage
from Queries
group by query_name
having query_name is not null;

#other
# Write your MySQL query statement below
SELECT query_name, ROUND(
	AVG(rating/`position`), 2) quality,
	ROUND(
		100*AVG(IF(rating < 3, 1, 0))
	, 2) poor_query_percentage
FROM Queries
WHERE  query_name IS NOT NULL
GROUP BY query_name;

1193. 每月交易 I

中等

表：Transactions

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| id            | int     |
| country       | varchar |
| state         | enum    |
| amount        | int     |
| trans_date    | date    |
+---------------+---------+
id 是这个表的主键。
该表包含有关传入事务的信息。
state 列类型为 ["approved", "declined"] 之一。

编写一个 sql 查询来查找每个月和每个国家/地区的事务数及其总金额、已批准的事务数及其总金额。

以 任意顺序 返回结果表。

查询结果格式如下所示。

示例 1:

输入：
Transactions table:
+------+---------+----------+--------+------------+
| id   | country | state    | amount | trans_date |
+------+---------+----------+--------+------------+
| 121  | US      | approved | 1000   | 2018-12-18 |
| 122  | US      | declined | 2000   | 2018-12-19 |
| 123  | US      | approved | 2000   | 2019-01-01 |
| 124  | DE      | approved | 2000   | 2019-01-07 |
+------+---------+----------+--------+------------+
输出：
+----------+---------+-------------+----------------+--------------------+-----------------------+
| month    | country | trans_count | approved_count | trans_total_amount | approved_total_amount |
+----------+---------+-------------+----------------+--------------------+-----------------------+
| 2018-12  | US      | 2           | 1              | 3000               | 1000                  |
| 2019-01  | US      | 1           | 1              | 2000               | 2000                  |
| 2019-01  | DE      | 1           | 1              | 2000               | 2000                  |
+----------+---------+-------------+----------------+--------------------+-----------------------+

#my
select 
    substring(trans_date,1,7) as month,
    country,
    count(1) trans_count,
    sum(if(state = 'approved',1,0)) as approved_count,
    sum(amount) as trans_total_amount,
    sum(if(state = 'approved',amount,0)) as approved_total_amount
from Transactions
group by country,substring(trans_date,1,7)

#other
SELECT DATE_FORMAT(trans_date, '%Y-%m') AS month,
    country,
    COUNT(*) AS trans_count,
    COUNT(IF(state = 'approved', 1, NULL)) AS approved_count,
    SUM(amount) AS trans_total_amount,
    SUM(IF(state = 'approved', amount, 0)) AS approved_total_amount
FROM Transactions
GROUP BY month, country

注：字符串函数与日期函数 –DATE_FORMAT

日期函数

常用函数：

函数功能

CURDATE() 返回当前日期
CURTIME() 返回当前时间
NOW() 返回当前日期和时间
YEAR(date) 获取指定date的年份
MONTH(date) 获取指定date的月份
DAY(date) 获取指定date的日期
DATE_ADD(date, INTERVAL expr type) 返回一个日期/时间值加上一个时间间隔expr后的时间值
DATEDIFF(date1, date2) 返回起始时间date1和结束时间date2之间的天数
DATE_FORMAT(date,format) 返回字符集和规则设置的字符串。如%Y-%m-%d

字符串函数

常用函数：

函数功能

CONCAT(s1, s2, …, sn) 字符串拼接，将s1, s2, …, sn拼接成一个字符串
LOWER(str) 将字符串全部转为小写
UPPER(str) 将字符串全部转为大写
LPAD(str, n, pad) 左填充，用字符串pad对str的左边进行填充，达到n个字符串长度
RPAD(str, n, pad) 右填充，用字符串pad对str的右边进行填充，达到n个字符串长度
TRIM(str) 去掉字符串头部和尾部的空格
SUBSTRING(str, start, len) 返回从字符串str从start位置起的len个长度的字符串从1开始
REPLACE(column, source, replace) 替换字符串

函数	功能
CURDATE()	返回当前日期
CURTIME()	返回当前时间
NOW()	返回当前日期和时间
YEAR(date)	获取指定date的年份
MONTH(date)	获取指定date的月份
DAY(date)	获取指定date的日期
DATE_ADD(date, INTERVAL expr type)	返回一个日期/时间值加上一个时间间隔expr后的时间值
DATEDIFF(date1, date2)	返回起始时间date1和结束时间date2之间的天数
DATE_FORMAT(date,format)	返回字符集和规则设置的字符串。如%Y-%m-%d

函数	功能
CONCAT(s1, s2, …, sn)	字符串拼接，将s1, s2, …, sn拼接成一个字符串
LOWER(str)	将字符串全部转为小写
UPPER(str)	将字符串全部转为大写
LPAD(str, n, pad)	左填充，用字符串pad对str的左边进行填充，达到n个字符串长度
RPAD(str, n, pad)	右填充，用字符串pad对str的右边进行填充，达到n个字符串长度
TRIM(str)	去掉字符串头部和尾部的空格
SUBSTRING(str, start, len)	返回从字符串str从start位置起的len个长度的字符串从1开始
REPLACE(column, source, replace)	替换字符串

1174. 即时食物配送 II

中等

配送表: Delivery

+-----------------------------+---------+
| Column Name                 | Type    |
+-----------------------------+---------+
| delivery_id                 | int     |
| customer_id                 | int     |
| order_date                  | date    |
| customer_pref_delivery_date | date    |
+-----------------------------+---------+
delivery_id 是该表中具有唯一值的列。
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」。

「首次订单」是顾客最早创建的订单。我们保证一个顾客只会有一个「首次订单」。

编写解决方案以获取即时订单在所有用户的首次订单中的比例。保留两位小数。

结果示例如下所示：

示例 1：

输入：
Delivery 表：
+-------------+-------------+------------+-----------------------------+
| delivery_id | customer_id | order_date | customer_pref_delivery_date |
+-------------+-------------+------------+-----------------------------+
| 1           | 1           | 2019-08-01 | 2019-08-02                  |
| 2           | 2           | 2019-08-02 | 2019-08-02                  |
| 3           | 1           | 2019-08-11 | 2019-08-12                  |
| 4           | 3           | 2019-08-24 | 2019-08-24                  |
| 5           | 3           | 2019-08-21 | 2019-08-22                  |
| 6           | 2           | 2019-08-11 | 2019-08-13                  |
| 7           | 4           | 2019-08-09 | 2019-08-09                  |
+-------------+-------------+------------+-----------------------------+
输出：
+----------------------+
| immediate_percentage |
+----------------------+
| 50.00                |
+----------------------+
解释：
1 号顾客的 1 号订单是首次订单，并且是计划订单。
2 号顾客的 2 号订单是首次订单，并且是即时订单。
3 号顾客的 5 号订单是首次订单，并且是计划订单。
4 号顾客的 7 号订单是首次订单，并且是即时订单。
因此，一半顾客的首次订单是即时的。

#my

550. 游戏玩法分析 IV

中等

Table: Activity

+--------------+---------+
| Column Name  | Type    |
+--------------+---------+
| player_id    | int     |
| device_id    | int     |
| event_date   | date    |
| games_played | int     |
+--------------+---------+
（player_id，event_date）是此表的主键（具有唯一值的列的组合）。
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）。

编写解决方案，报告在首次登录的第二天再次登录的玩家的比率，四舍五入到小数点后两位。换句话说，你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。

结果格式如下所示：

示例 1：

输入：
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            |
+-----------+-----------+------------+--------------+
输出：
+-----------+
| fraction  |
+-----------+
| 0.33      |
+-----------+
解释：
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

#my

排序和分组

2356. 每位教师所教授的科目种类的数量

简单

表: Teacher

+-------------+------+
| Column Name | Type |
+-------------+------+
| teacher_id  | int  |
| subject_id  | int  |
| dept_id     | int  |
+-------------+------+
在 SQL 中，(subject_id, dept_id) 是该表的主键。
该表中的每一行都表示带有 teacher_id 的教师在系 dept_id 中教授科目 subject_id。

查询每位老师在大学里教授的科目种类的数量。

以 任意顺序 返回结果表。

查询结果格式示例如下。

示例 1:

输入: 
Teacher 表:
+------------+------------+---------+
| teacher_id | subject_id | dept_id |
+------------+------------+---------+
| 1          | 2          | 3       |
| 1          | 2          | 4       |
| 1          | 3          | 3       |
| 2          | 1          | 1       |
| 2          | 2          | 1       |
| 2          | 3          | 1       |
| 2          | 4          | 1       |
+------------+------------+---------+
输出:  
+------------+-----+
| teacher_id | cnt |
+------------+-----+
| 1          | 2   |
| 2          | 4   |
+------------+-----+
解释: 
教师 1:
  - 他在 3、4 系教科目 2。
  - 他在 3 系教科目 3。
教师 2:
  - 他在 1 系教科目 1。
  - 他在 1 系教科目 2。
  - 他在 1 系教科目 3。
  - 他在 1 系教科目 4。

#my
select
    teacher_id,
    count(DISTINCT subject_id) as cnt
from Teacher 
group by teacher_id;

1141. 查询近30天活跃用户数

简单

表：Activity

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| user_id       | int     |
| session_id    | int     |
| activity_date | date    |
| activity_type | enum    |
+---------------+---------+
该表没有包含重复数据。
activity_type 列是 ENUM(category) 类型， 从 ('open_session'， 'end_session'， 'scroll_down'， 'send_message') 取值。
该表记录社交媒体网站的用户活动。
注意，每个会话只属于一个用户。

编写解决方案，统计截至 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）。

以 任意顺序 返回结果表。

结果示例如下。

示例 1:

输入：
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   |
+---------+------------+---------------+---------------+
输出：
+------------+--------------+ 
| day        | active_users |
+------------+--------------+ 
| 2019-07-20 | 2            |
| 2019-07-21 | 2            |
+------------+--------------+ 
解释：注意非活跃用户的记录不需要展示。

#my

1084. 销售分析III

简单

表： Product

+--------------+---------+
| Column Name  | Type    |
+--------------+---------+
| product_id   | int     |
| product_name | varchar |
| unit_price   | int     |
+--------------+---------+
product_id 是该表的主键（具有唯一值的列）。
该表的每一行显示每个产品的名称和价格。

表：Sales

+-------------+---------+
| Column Name | Type    |
+-------------+---------+
| seller_id   | int     |
| product_id  | int     |
| buyer_id    | int     |
| sale_date   | date    |
| quantity    | int     |
| price       | int     |
+------ ------+---------+
这个表可能有重复的行。
product_id 是 Product 表的外键（reference 列）。
该表的每一行包含关于一个销售的一些信息。

编写解决方案，报告 2019年春季 才售出的产品。即仅在 **2019-01-01** （含）至 **2019-03-31** （含）之间出售的商品。

以 任意顺序 返回结果表。

结果格式如下所示。

示例 1:

输入：
Product table:
+------------+--------------+------------+
| product_id | product_name | unit_price |
+------------+--------------+------------+
| 1          | S8           | 1000       |
| 2          | G4           | 800        |
| 3          | iPhone       | 1400       |
+------------+--------------+------------+
Sales table:
+-----------+------------+----------+------------+----------+-------+
| seller_id | product_id | buyer_id | sale_date  | quantity | price |
+-----------+------------+----------+------------+----------+-------+
| 1         | 1          | 1        | 2019-01-21 | 2        | 2000  |
| 1         | 2          | 2        | 2019-02-17 | 1        | 800   |
| 2         | 2          | 3        | 2019-06-02 | 1        | 800   |
| 3         | 3          | 4        | 2019-05-13 | 2        | 2800  |
+-----------+------------+----------+------------+----------+-------+
输出：
+-------------+--------------+
| product_id  | product_name |
+-------------+--------------+
| 1           | S8           |
+-------------+--------------+
解释:
id 为 1 的产品仅在 2019 年春季销售。
id 为 2 的产品在 2019 年春季销售，但也在 2019 年春季之后销售。
id 为 3 的产品在 2019 年春季之后销售。
我们只返回 id 为 1 的产品，因为它是 2019 年春季才销售的产品。

#my

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高频SQL50题—-力扣

查询

注：当数据中有null值时要单独考虑

注:数据库中某一字段的长度

连接

注：流程函数：

注：连接查询

注：时间函数

日期函数

注：运行顺序以及一些聚合函数

聚合函数怎么正确的使用？

其他聚合函数（aggregate function）

注：当数据中有null值时要单独考虑

注：解题思路

注：条件查询，函数、where与having

注：连接查询后的group by

聚合函数

注：条件查询。在一个范围之间使用between and

注：计算平均值可使用avg函数

注：字符串函数与日期函数 –DATE_FORMAT

日期函数

字符串函数

排序和分组

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