实际开发中 sql 的高级用法并不常用，特别是在做数据库迁移时，高级用法简直是噩梦
只满足于简单的查询，然后用代码实现相关逻辑，又感觉自己的 sql 能力太弱
通过 leetcode 中数据库相关的练习题，刷下题目，增加下自己的 sql 能力
leetcode 只提供了 MySQL 和 Oracle 两种数据库，我是用 MySQL 刷题的
下面两条题目：
- 第一题[简单]，主要考察
MySQL的基本用法：比如正则使用，条件判断，如果判断偶数 - 第二题[中等]，主要考察
MySQL的高级用法：比如将一张表的统计结果去和另一张表的数据做匹配
题目一
题目链接：计算特殊奖金
编写解决方案，计算每个雇员的奖金。如果一个雇员的 id 是 奇数 并且他的名字不是以 'M' 开头，那么他的奖金是他工资的 100% ，否则奖金为 0 。
返回的结果按照 employee_id 排序。
sql
Create table If Not Exists Employees (employee_id int, name varchar(30), salary int);
Truncate table Employees;
insert into Employees (employee_id, name, salary) values ('2', 'Meir', '3000');
insert into Employees (employee_id, name, salary) values ('3', 'Michael', '3800');
insert into Employees (employee_id, name, salary) values ('7', 'Addilyn', '7400');
insert into Employees (employee_id, name, salary) values ('8', 'Juan', '6100');
insert into Employees (employee_id, name, salary) values ('9', 'Kannon', '7700');
lua
输入：
Employees 表:
+-------------+---------+--------+
| employee_id | name | salary |
+-------------+---------+--------+
| 2 | Meir | 3000 |
| 3 | Michael | 3800 |
| 7 | Addilyn | 7400 |
| 8 | Juan | 6100 |
| 9 | Kannon | 7700 |
+-------------+---------+--------+
输出：
+-------------+-------+
| employee_id | bonus |
+-------------+-------+
| 2 | 0 |
| 3 | 0 |
| 7 | 7400 |
| 8 | 0 |
| 9 | 7700 |
+-------------+-------+
解释：
因为雇员id是偶数，所以雇员id 是2和8的两个雇员得到的奖金是0。
雇员id为3的因为他的名字以'M'开头，所以，奖金是0。
其他的雇员得到了百分之百的奖金。解析
本题考察了三个知识点：
- 判断
name中首字母是M的方法有LIKE和REGEXP两种：- 使用
LIKE，用左匹配：M% - 使用
REGEXP，正则匹配有很多种，正则的写法有很多种，就不一一列举了^M：以M开头^M.*：以M开头，后面跟任意字符^[^M]：以非M开头
- 还有一个跟
REGEXP类似的RLIKE，也是匹配正则
- 使用
- 匹配偶数方法有很多，可以看这题 620. 有趣的电影，用了
6种方法判断奇数 - 条件判断如果满足输出
bonus否者输出0，有两种方法：IF：IF (condition, true, false)CASE：CASE WHEN condition THEN true ELSE false END
掌握了上面的方法，你就可以写出 24 种 SQL 语句了，下面是其中一种
sql
SELECT
employee_id,
IF (employee_id % 2 != 0 AND name NOT LIKE 'M%', salary, 0) bonus
FROM
Employees
ORDER BY employee_id;题目二
题目链接：买下所有产品的客户
编写解决方案，报告 Customer 表中购买了 Product 表中所有产品的客户的 id。
返回结果表 无顺序要求。
返回结果格式如下所示。
sql
Create table If Not Exists Customer (customer_id int, product_key int);
Create table Product (product_key int);
Truncate table Customer;
insert into Customer (customer_id, product_key) values ('1', '5');
insert into Customer (customer_id, product_key) values ('2', '6');
insert into Customer (customer_id, product_key) values ('3', '5');
insert into Customer (customer_id, product_key) values ('3', '6');
insert into Customer (customer_id, product_key) values ('1', '6');
Truncate table Product;
insert into Product (product_key) values ('5');
insert into Product (product_key) values ('6');
sql
Customer 表：
+-------------+-------------+
| customer_id | product_key |
+-------------+-------------+
| 1 | 5 |
| 2 | 6 |
| 3 | 5 |
| 3 | 6 |
| 1 | 6 |
+-------------+-------------+
该表可能包含重复的行。
customer_id 不为 NULL。
product_key 是 Product 表的外键(reference 列)。
Product 表：
+-------------+
| product_key |
+-------------+
| 5 |
| 6 |
+-------------+
输出：
+-------------+
| customer_id |
+-------------+
| 1 |
| 3 |
+-------------+
product_key 是这张表的主键（具有唯一值的列）。
解释：
购买了所有产品（5 和 6）的客户的 id 是 1 和 3 。本题考察了 2 个知识点：
- 如何查询出一个用户购买了多少件商品
- 如何关联两张表中的数据
解析
方法一
-
全部有多少件商品：
SELECT COUNT(*) FROM product;
-
每个用户购买了哪些商品：
SELECT customer_id, group_concat(product_key) AS product_key FROM Customer GROUP BY customer_id;
-
分组之后通过
having过滤掉购买商品数量不等于全部商品数量的用户：- 第一个
count需要使用distinct去重，可能会出现同一个用户买了多件商品 - 第二个
count不需要去重，因为商品不会重复COUNT(DISTINCT product_key) = (SELECT COUNT(*) FROM Product);
- 第一个
sql
SELECT
customer_id
FROM
Customer
GROUP BY
customer_id
HAVING
count( DISTINCT product_key ) = ( SELECT count(*) FROM Product );方法二
-
先通过
group by coustomer_id分组 -
分组之后，可以使用
group_concat函数将商品编号拼接成字符串group_concat( DISTINCT product_key ORDER BY product_key )：将Customer表中每个用户购买的商品编号拼接成字符串SELECT group_concat( product_key ORDER BY product_key ) FROM Product：将Product表中的商品编号拼接成字符串
-
然后比较两个字符串是否相等
sql
SELECT
customer_id
FROM
Customer
GROUP BY
customer_id
HAVING
group_concat( DISTINCT product_key ORDER BY product_key ) = ( SELECT group_concat( product_key ORDER BY product_key ) FROM Product )