sql刷题笔记(六)

2021-06-25  本文已影响0人  顾子豪

题目选自leetcode 上的题库

可能不一定都是最优解,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

祝大家面试取得好的成绩

1350. 院系无效的学生

难度简单

SQL架构

院系表: Departments

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| id            | int     |
| name          | varchar |
+---------------+---------+
id 是该表的主键
该表包含一所大学每个院系的 id 信息

学生表: Students

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| id            | int     |
| name          | varchar |
| department_id | int     |
+---------------+---------+
id 是该表的主键
该表包含一所大学每个学生的 id 和他/她就读的院系信息

写一条 SQL 语句以查询那些所在院系不存在的学生的 id 和姓名

可以以任何顺序返回结果

下面是返回结果格式的例子

Departments 表:
+------+--------------------------+
| id   | name                     |
+------+--------------------------+
| 1    | Electrical Engineering   |
| 7    | Computer Engineering     |
| 13   | Bussiness Administration |
+------+--------------------------+

Students 表:
+------+----------+---------------+
| id   | name     | department_id |
+------+----------+---------------+
| 23   | Alice    | 1             |
| 1    | Bob      | 7             |
| 5    | Jennifer | 13            |
| 2    | John     | 14            |
| 4    | Jasmine  | 77            |
| 3    | Steve    | 74            |
| 6    | Luis     | 1             |
| 8    | Jonathan | 7             |
| 7    | Daiana   | 33            |
| 11   | Madelynn | 1             |
+------+----------+---------------+

结果表:
+------+----------+
| id   | name     |
+------+----------+
| 2    | John     |
| 7    | Daiana   |
| 4    | Jasmine  |
| 3    | Steve    |
+------+----------+

John, Daiana, Steve 和 Jasmine 所在的院系分别是 14, 33, 74 和 77, 其中 14, 33, 74 和 77 并不存在于院系表
select id,name  
from Students 
where department_id not in 
(
    select id 
    from Departments
)

1355. 活动参与者

难度中等

SQL架构

表: Friends

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| id            | int     |
| name          | varchar |
| activity      | varchar |
+---------------+---------+
id 是朋友的 id 和该表的主键
name 是朋友的名字
activity 是朋友参加的活动的名字

表: Activities

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| id            | int     |
| name          | varchar |
+---------------+---------+
id 是该表的主键
name 是活动的名字

写一条 SQL 查询那些既没有最多,也没有最少参与者的活动的名字

可以以任何顺序返回结果,Activities 表的每项活动的参与者都来自 Friends 表

下面是查询结果格式的例子:

Friends 表:
+------+--------------+---------------+
| id   | name         | activity      |
+------+--------------+---------------+
| 1    | Jonathan D.  | Eating        |
| 2    | Jade W.      | Singing       |
| 3    | Victor J.    | Singing       |
| 4    | Elvis Q.     | Eating        |
| 5    | Daniel A.    | Eating        |
| 6    | Bob B.       | Horse Riding  |
+------+--------------+---------------+

Activities 表:
+------+--------------+
| id   | name         |
+------+--------------+
| 1    | Eating       |
| 2    | Singing      |
| 3    | Horse Riding |
+------+--------------+

Result 表:
+--------------+
| activity     |
+--------------+
| Singing      |
+--------------+

Eating 活动有三个人参加, 是最多人参加的活动 (Jonathan D. , Elvis Q. and Daniel A.)
Horse Riding 活动有一个人参加, 是最少人参加的活动 (Bob B.)
Singing 活动有两个人参加 (Victor J. and Jade W.)
    select activity
    from (
        select activity,
        rank()over(order by cnt) rk1,
        rank()over(order by cnt desc) rk2
        from
        (
            select  activity  ,count(*) cnt
            from  Friends
            group by  activity 
        )t1
    )t2
    where rk1 !=1 and rk2 != 1

不需要关联 Activities表,因为 至少有一人参加

1364. 顾客的可信联系人数量

难度中等

SQL架构

顾客表:Customers

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| customer_id   | int     |
| customer_name | varchar |
| email         | varchar |
+---------------+---------+
customer_id 是这张表的主键。
此表的每一行包含了某在线商店顾客的姓名和电子邮件。

联系方式表:Contacts

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| user_id       | id      |
| contact_name  | varchar |
| contact_email | varchar |
+---------------+---------+
(user_id, contact_email) 是这张表的主键。
此表的每一行表示编号为 user_id 的顾客的某位联系人的姓名和电子邮件。
此表包含每位顾客的联系人信息,但顾客的联系人不一定存在于顾客表中。

发票表:Invoices

+--------------+---------+
| Column Name  | Type    |
+--------------+---------+
| invoice_id   | int     |
| price        | int     |
| user_id      | int     |
+--------------+---------+
invoice_id 是这张表的主键。
此表的每一行分别表示编号为 user_id 的顾客拥有有一张编号为 invoice_id、价格为 price 的发票。

为每张发票 invoice_id 编写一个SQL查询以查找以下内容:

将查询的结果按照 invoice_id 排序。

查询结果的格式如下例所示:

Customers table:
+-------------+---------------+--------------------+
| customer_id | customer_name | email              |
+-------------+---------------+--------------------+
| 1           | Alice         | alice@leetcode.com |
| 2           | Bob           | bob@leetcode.com   |
| 13          | John          | john@leetcode.com  |
| 6           | Alex          | alex@leetcode.com  |
+-------------+---------------+--------------------+
Contacts table:
+-------------+--------------+--------------------+
| user_id     | contact_name | contact_email      |
+-------------+--------------+--------------------+
| 1           | Bob          | bob@leetcode.com   |
| 1           | John         | john@leetcode.com  |
| 1           | Jal          | jal@leetcode.com   |
| 2           | Omar         | omar@leetcode.com  |
| 2           | Meir         | meir@leetcode.com  |
| 6           | Alice        | alice@leetcode.com |
+-------------+--------------+--------------------+
Invoices table:
+------------+-------+---------+
| invoice_id | price | user_id |
+------------+-------+---------+
| 77         | 100   | 1       |
| 88         | 200   | 1       |
| 99         | 300   | 2       |
| 66         | 400   | 2       |
| 55         | 500   | 13      |
| 44         | 60    | 6       |
+------------+-------+---------+
Result table:
+------------+---------------+-------+--------------+----------------------+
| invoice_id | customer_name | price | contacts_cnt | trusted_contacts_cnt |
+------------+---------------+-------+--------------+----------------------+
| 44         | Alex          | 60    | 1            | 1                    |
| 55         | John          | 500   | 0            | 0                    |
| 66         | Bob           | 400   | 2            | 0                    |
| 77         | Alice         | 100   | 3            | 2                    |
| 88         | Alice         | 200   | 3            | 2                    |
| 99         | Bob           | 300   | 2            | 0                    |
+------------+---------------+-------+--------------+----------------------+
Alice 有三位联系人,其中两位(Bob 和 John)是可信联系人。
Bob 有两位联系人, 他们中的任何一位都不是可信联系人。
Alex 只有一位联系人(Alice),并是一位可信联系人。
John 没有任何联系人。
select invoice_id ,customer_name,price,ifnull(cnt,0) contacts_cnt,ifnull(bc,0) trusted_contacts_cnt 
from Invoices i
left join (
select user_id ,count(*) cnt
from Contacts
group by user_id
) t1
on i.user_id=t1.user_id
left join (
select  user_id ,count(*) bc
from Contacts
    where contact_name in
    (
        select customer_name
        from Customers
    )
group by user_id 
)t2
on i.user_id = t2.user_id
left join Customers c
on i.user_id= c.customer_id
order by invoice_id

就是麻烦点 各种join

1369. 获取最近第二次的活动

难度困难

SQL架构

表: UserActivity

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| username      | varchar |
| activity      | varchar |
| startDate     | Date    |
| endDate       | Date    |
+---------------+---------+
该表不包含主键
该表包含每个用户在一段时间内进行的活动的信息
名为 username 的用户在 startDate 到 endDate 日内有一次活动

写一条SQL查询展示每一位用户 最近第二次 的活动

如果用户仅有一次活动,返回该活动

一个用户不能同时进行超过一项活动,以 任意 顺序返回结果

下面是查询结果格式的例子:

UserActivity 表:
+------------+--------------+-------------+-------------+
| username   | activity     | startDate   | endDate     |
+------------+--------------+-------------+-------------+
| Alice      | Travel       | 2020-02-12  | 2020-02-20  |
| Alice      | Dancing      | 2020-02-21  | 2020-02-23  |
| Alice      | Travel       | 2020-02-24  | 2020-02-28  |
| Bob        | Travel       | 2020-02-11  | 2020-02-18  |
+------------+--------------+-------------+-------------+

Result 表:
+------------+--------------+-------------+-------------+
| username   | activity     | startDate   | endDate     |
+------------+--------------+-------------+-------------+
| Alice      | Dancing      | 2020-02-21  | 2020-02-23  |
| Bob        | Travel       | 2020-02-11  | 2020-02-18  |
+------------+--------------+-------------+-------------+

Alice 最近第二次的活动是从 2020-02-24 到 2020-02-28 的旅行, 在此之前的 2020-02-21 到 2020-02-23 她进行了舞蹈
Bob 只有一条记录,我们就取这条记录
select username, activity ,startDate,endDate 
from 
(
select username, activity ,startDate,endDate ,
    rank()over(partition by username order by startDate desc) rk,
    lag( startDate ,1,null)over(partition by username order by startDate ) lg
from UserActivity
)t1
where rk=2 or  (rk = 1 &&  lg is null)

1378. 使用唯一标识码替换员工ID

难度简单

SQL架构

Employees 表:

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| id            | int     |
| name          | varchar |
+---------------+---------+
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     |
+---------------+---------+
(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)。

写一段SQL查询来展示每位用户的 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。

查询结果的格式如下例所示:

Employees table:
+----+----------+
| id | name     |
+----+----------+
| 1  | Alice    |
| 7  | Bob      |
| 11 | Meir     |
| 90 | Winston  |
| 3  | Jonathan |
+----+----------+

EmployeeUNI table:
+----+-----------+
| id | unique_id |
+----+-----------+
| 3  | 1         |
| 11 | 2         |
| 90 | 3         |
+----+-----------+

EmployeeUNI table:
+-----------+----------+
| unique_id | name     |
+-----------+----------+
| null      | Alice    |
| null      | Bob      |
| 2         | Meir     |
| 3         | Winston  |
| 1         | Jonathan |
+-----------+----------+

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 。
select unique_id,e.name
from Employees  e left join EmployeeUNI u
on e.id = u.id

1384. 按年度列出销售总额

难度困难

SQL架构

Product 表:

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| product_id    | int     |
| product_name  | varchar |
+---------------+---------+
product_id 是这张表的主键。
product_name 是产品的名称。

Sales 表:

+---------------------+---------+
| Column Name         | Type    |
+---------------------+---------+
| product_id          | int     |
| period_start        | varchar |
| period_end          | date    |
| average_daily_sales | int     |
+---------------------+---------+
product_id 是这张表的主键。
period_start 和 period_end 是该产品销售期的起始日期和结束日期,且这两个日期包含在销售期内。
average_daily_sales 列存储销售期内该产品的日平均销售额。

编写一段SQL查询每个产品每年的总销售额,并包含 product_id, product_name 以及 report_year 等信息。

销售年份的日期介于 2018 年到 2020 年之间。你返回的结果需要按 product_id 和 report_year 排序

查询结果格式如下例所示:

Product table:
+------------+--------------+
| product_id | product_name |
+------------+--------------+
| 1          | LC Phone     |
| 2          | LC T-Shirt   |
| 3          | LC Keychain  |
+------------+--------------+

Sales table:
+------------+--------------+-------------+---------------------+
| product_id | period_start | period_end  | average_daily_sales |
+------------+--------------+-------------+---------------------+
| 1          | 2019-01-25   | 2019-02-28  | 100                 |
| 2          | 2018-12-01   | 2020-01-01  | 10                  |
| 3          | 2019-12-01   | 2020-01-31  | 1                   |
+------------+--------------+-------------+---------------------+

Result table:
+------------+--------------+-------------+--------------+
| product_id | product_name | report_year | total_amount |
+------------+--------------+-------------+--------------+
| 1          | LC Phone     |    2019     | 3500         |
| 2          | LC T-Shirt   |    2018     | 310          |
| 2          | LC T-Shirt   |    2019     | 3650         |
| 2          | LC T-Shirt   |    2020     | 10           |
| 3          | LC Keychain  |    2019     | 31           |
| 3          | LC Keychain  |    2020     | 31           |
+------------+--------------+-------------+--------------+
LC Phone 在 2019-01-25 至 2019-02-28 期间销售,该产品销售时间总计35天。销售总额 35*100 = 3500。
LC T-shirt 在 2018-12-01 至 2020-01-01 期间销售,该产品在2018年、2019年、2020年的销售时间分别是31天、365天、1天,2018年、2019年、2020年的销售总额分别是31*10=310、365*10=3650、1*10=10。
LC Keychain 在 2019-12-01 至 2020-01-31 期间销售,该产品在2019年、2020年的销售时间分别是:31天、31天,2019年、2020年的销售总额分别是31*1=31、31*1=31。
(
 select Sales.product_id, product_name, '2018' as 'report_year', if(period_start<'2019-01-01', (datediff(if(period_end<'2019-01-01', period_end, date('2018-12-31')), if(period_start>='2018-01-01', period_start, date('2018-01-01')))+1)*average_daily_sales, 0) as total_amount
from Sales  
join Product on Sales.product_id = Product.product_id 
having  total_amount>0
)
union(
select Sales.product_id, product_name, '2019' as 'report_year', if( period_start<'2020-01-01', (datediff(if(period_end<'2020-01-01', period_end, date('2019-12-31')), if(period_start>='2019-01-01', period_start, date('2019-01-01')))+1)*average_daily_sales , 0) as total_amount
from Sales  
join Product on (Sales.product_id = Product.product_id )
having  total_amount>0
)
union(
select Sales.product_id, product_name, '2020' as 'report_year', (datediff(if(period_end<'2021-01-01', period_end, date('2020-12-31')), if(period_start>='2020-01-01', period_start, date('2020-01-01')))+1)*average_daily_sales as total_amount
from Sales  
join Product  on (Sales.product_id = Product.product_id)
having total_amount>0
) 
order by product_id, report_year

各个年份进行union,就是年份判断的时候麻烦些

1393. 股票的资本损益

难度中等

SQL架构

Stocks 表:

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

编写一个SQL查询来报告每支股票的资本损益。

股票的资本损益是一次或多次买卖股票后的全部收益或损失。

以任意顺序返回结果即可。

SQL查询结果的格式如下例所示:

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

Result 表:
+---------------+-------------------+
| stock_name    | capital_gain_loss |
+---------------+-------------------+
| Corona Masks  | 9500              |
| Leetcode      | 8000              |
| Handbags      | -23000            |
+---------------+-------------------+
Leetcode 股票在第一天以1000美元的价格买入,在第五天以9000美元的价格卖出。资本收益=9000-1000=8000美元。
Handbags 股票在第17天以30000美元的价格买入,在第29天以7000美元的价格卖出。资本损失=7000-30000=-23000美元。
Corona Masks 股票在第1天以10美元的价格买入,在第3天以1010美元的价格卖出。在第4天以1000美元的价格再次购买,在第5天以500美元的价格出售。最后,它在第6天以1000美元的价格被买走,在第10天以10000美元的价格被卖掉。资本损益是每次(’Buy'->'Sell')操作资本收益或损失的和=(1010-10)+(500-1000)+(10000-1000)=1000-500+9000=9500美元。
select stock_name,sell-buy capital_gain_loss
from(
select stock_name ,
       sum(if(operation='Buy', price,0))over(partition by stock_name ) buy,
       sum(if(operation='Sell',price,0))over(partition by stock_name) sell
from Stocks s
)t1
group by stock_name,buy,sell

1398. 购买了产品A和产品B却没有购买产品C的顾客

难度中等

SQL架构

Customers 表:

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

Orders 表:

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

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

查询结果如下例所示。

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

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

Result table:
+-------------+---------------+
| customer_id | customer_name |
+-------------+---------------+
| 3           | Elizabeth     |
+-------------+---------------+
只有 customer_id 为 3 的顾客购买了产品 A 和产品 B ,却没有购买产品 C 。
select  o.customer_id, customer_name 
from Orders o left join  Customers c
on o.customer_id=c.customer_id
group by customer_id
having sum(product_name ='A')>=1 and sum(product_name='B')>=1 and sum(product_name='C')=0

1407. 排名靠前的旅行者

难度简单

SQL架构

表单: Users

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

表单: Rides

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

写一段 SQL , 报告每个用户的旅行距离.

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

查询结果格式, 如下例所示.

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

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

Result 表单:
+----------+--------------------+
| name     | travelled_distance |
+----------+--------------------+
| Elvis    | 450                |
| Lee      | 450                |
| Bob      | 317                |
| Jonathan | 312                |
| Alex     | 222                |
| Alice    | 120                |
| Donald   | 0                  |
+----------+--------------------+
Elvis 和 Lee 旅行了 450 英里, Elvis 是排名靠前的旅行者, 因为他的名字在字母表上的排序比 Lee 更小.
Bob, Jonathan, Alex 和 Alice 只有一次行程, 我们只按此次行程的全部距离对他们排序.
Donald 没有任何行程, 他的旅行距离为 0.
select name,sum(ifnull(distance,0)) travelled_distance 
from Users u left join Rides r
on u.id = r.user_id
group by name
order by travelled_distance  desc, name 

1412. 查找成绩处于中游的学生

难度困难

SQL架构

表: Student

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

表: Exam

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

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

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

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

查询结果格式如下。

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

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

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

对于测验 1: 学生 1 和 3 分别获得了最低分和最高分。
对于测验 2: 学生 1 既获得了最高分, 也获得了最低分。
对于测验 3 和 4: 学生 1 和 4 分别获得了最低分和最高分。
学生 2 和 5 没有在任一场测验中获得了最高分或者最低分。
因为学生 5 从来没有参加过任何测验, 所以他被排除于结果表。
由此, 我们仅仅返回学生 2 的信息。
select e.student_id,student_name
from Exam e left join Student s
on e.student_id=s.student_id
where e.student_id not in(
    select student_id
    from(
        select student_id,rank() over(partition by exam_id order by score desc) rkmax, rank() over(partition by exam_id order by score ) rkmin
        from Exam 
    )t1
    where rkmax = 1 or rkmin =1
)
group by e.student_id,student_name
order by e.student_id 

1421. 净现值查询

难度中等

SQL架构

表: NPV

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

表: Queries

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

写一个 SQL, 找到 Queries 表中每一次查询的净现值.

结果表没有顺序要求.

查询结果的格式如下所示:

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

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

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

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

npv 净现值概念 了解下

1435. 制作会话柱状图

难度简单

SQL架构

表:Sessions

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

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

写一个SQL查询来报告(访问时长区间,会话总数)。结果可用任何顺序呈现。

下方为查询的输出格式:

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

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

对于 session_id 1,2 和 3 ,它们的访问时间大于等于 0 分钟且小于 5 分钟。
对于 session_id 4,它的访问时间大于等于 5 分钟且小于 10 分钟。
没有会话的访问时间大于等于 10 分钟且小于 15 分钟。
对于 session_id 5, 它的访问时间大于等于 15 分钟。

Union

select '[0-5>' as bin, count(*) as total from Sessions where duration/60>=0 and duration/60<5
union
select '[5-10>' as bin, count(*) as total from Sessions where duration/60>=5 and duration/60<10
union
select '[10-15>' as bin, count(*) as total from Sessions where duration/60>=10 and duration/60<15
union
select '15 or more'as bin, count(*) as total from Sessions where duration/60>=15

还有很多其他解法

select a.bin, count(b.bin) as total
from
(
    select '[0-5>' as bin union select '[5-10>' as bin union select '[10-15>' as bin union select '15 or more' as bin 
)a
left join 
(
    select case
        when duration < 300 then '[0-5>'
        when duration >= 300 and duration < 600 then '[5-10>'
        when duration >= 600 and duration < 900 then '[10-15>'
        else '15 or more'
        end bin
    from Sessions 
)b
on a.bin = b.bin
group by a.bin

1440. 计算布尔表达式的值

难度中等

SQL架构

Variables:

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

Expressions:

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

写一个 SQL 查询, 以计算表 Expressions 中的布尔表达式.

返回的结果表没有顺序要求.

查询结果格式如下例所示.

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

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

Result 表:
+--------------+----------+---------------+-------+
| left_operand | operator | right_operand | value |
+--------------+----------+---------------+-------+
| x            | >        | y             | false |
| x            | <        | y             | true  |
| x            | =        | y             | false |
| y            | >        | x             | true  |
| y            | <        | x             | false |
| x            | =        | x             | true  |
+--------------+----------+---------------+-------+
如上所示, 你需要通过使用 Variables 表来找到 Expressions 表中的每一个布尔表达式的值.
select e.left_operand,e.operator,e.right_operand,
case e.operator
    when '>' then if(v1.value>v2.value,'true','false')
    when '<' then if(v1.value<v2.value,'true','false')
    else  if(v1.value=v2.value,'true','false')
end value
from Expressions e
left join Variables v1 on v1.name = e.left_operand 
left join Variables v2 on v2.name = e.right_operand

1445. 苹果和桔子

难度中等

SQL架构

表: Sales

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

写一个 SQL 查询, 报告每一天 苹果桔子 销售的数目的差异.

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

查询结果表如下例所示:

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

Result 表:
+------------+--------------+
| sale_date  | diff         |
+------------+--------------+
| 2020-05-01 | 2            |
| 2020-05-02 | 0            |
| 2020-05-03 | 20           |
| 2020-05-04 | -1           |
+------------+--------------+

在 2020-05-01, 卖了 10 个苹果 和 8 个桔子 (差异为 10 - 8 = 2).
在 2020-05-02, 卖了 15 个苹果 和 15 个桔子 (差异为 15 - 15 = 0).
在 2020-05-03, 卖了 20 个苹果 和 0 个桔子 (差异为 20 - 0 = 20).
在 2020-05-04, 卖了 15 个苹果 和 16 个桔子 (差异为 15 - 16 = -1).
select  sale_date,sold_num-ld diff
from 
(
select sale_date,sold_num , fruit ,lead(sold_num ,1,null) over(partition by  sale_date ) ld
from Sales
)t1
where fruit='apples'

1454. 活跃用户

难度中等

SQL架构

Accounts:

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

Logins:

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

写一个 SQL 查询, 找到活跃用户的 id 和 name.

活跃用户是指那些至少连续 5 天登录账户的用户.

返回的结果表按照 id 排序.

结果表格式如下例所示:

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

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

Result 表:
+----+----------+
| id | name     |
+----+----------+
| 7  | Jonathan |
+----+----------+
id = 1 的用户 Winston 仅仅在不同的 2 天内登录了 2 次, 所以, Winston 不是活跃用户.
id = 7 的用户 Jonathon 在不同的 6 天内登录了 7 次, , 6 天中有 5 天是连续的, 所以, Jonathan 是活跃用户.

后续问题:
如果活跃用户是那些至少连续 n 天登录账户的用户, 你能否写出通用的解决方案?

select t3.id,name
from 
(
    select distinct id
    from 
    (
        select id,login_date,lead(login_date,4,null) over(partition by id order by login_date) ld
        from 
        (
            select id,login_date 
            from Logins
            group by id,login_date
        )t1
    )t2
    where datediff(ld,login_date)=4
)t3
left join Accounts a
on t3.id = a.id

注意用户当天重复登入

1459. 矩形面积

难度中等

SQL架构

表: Points

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| id            | int     |
| x_value       | int     |
| y_value       | int     |
+---------------+---------+
id 是该表主键.
每个点都表示为二维空间 (x_value, y_value).

写一个 SQL 语句, 报告由表中任意两点可以形成的所有可能的矩形.

结果表中的每一行包含三列 (p1, p2, area) 如下:

请按照面积大小降序排列,如果面积相同的话, 则按照 p1 和 p2 升序对结果表排序

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

Result 表:
+----------+-------------+-------------+
| p1       | p2          | area        |
+----------+-------------+-------------+
| 2        | 3           | 6           |
| 1        | 2           | 2           |
+----------+-------------+-------------+

p1 应该小于 p2 并且面积大于 0.
p1 = 1 且 p2 = 2 时, 面积等于 |2-4| * |8-7| = 2.
p1 = 2 且 p2 = 3 时, 面积等于 |4-2| * |7-10| = 6.
p1 = 1 且 p2 = 3 时, 是不可能为矩形的, 因为面积等于 0.
select a.id P1,b.id P2,abs(a.x_value-b.x_value)*abs(a.y_value-b.y_value) as area
from Points a,Points b
where a.id<b.id and a.x_value != b.x_value and a.y_value != b.y_value
order by area desc,P1 ,P2 
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