力扣sql题

钰涵雨辰2024-04-27 14:49

目录

[1 找出合作过至少三次的演员和导演的 id 对(actor_id, director_id)](#1 找出合作过至少三次的演员和导演的 id 对(actor_id, director_id))

[2 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 。](#2 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 。)

[3 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。](#3 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。)

[4 报告2019年春季才售出的产品。即仅在2019-01-01至2019-03-31（含）之间出售的商品。](#4 报告2019年春季才售出的产品。即仅在2019-01-01至2019-03-31（含）之间出售的商品。)

[5查询每位玩家 第一次登录平台的日期](#5查询每位玩家 第一次登录平台的日期)

[6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）](#6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）)

[7请查询出所有浏览过自己文章的作者，结果按 id 升序排列](#7请查询出所有浏览过自己文章的作者，结果按 id 升序排列)

[8 case 行转列 使得 每个月 都有一个部门 id 列和一个收入列](#8 case 行转列 使得 每个月 都有一个部门 id 列和一个收入列)

[9找出每次的 query_name 、 quality 和 poor_query_percentage。](#9找出每次的 query_name 、 quality 和 poor_query_percentage。)

10查找每种产品的平均售价

1 找出合作过至少三次的演员和导演的 id 对(actor_id, director_id)

示例 ：

复制代码 
输入：
ActorDirector 表：
+-------------+-------------+-------------+
| actor_id    | director_id | timestamp   |
+-------------+-------------+-------------+
| 1           | 1           | 0           |
| 1           | 1           | 1           |
| 1           | 1           | 2           |
| 1           | 2           | 3           |
| 1           | 2           | 4           |
| 2           | 1           | 5           |
| 2           | 1           | 6           |
+-------------+-------------+-------------+
输出：
+-------------+-------------+
| actor_id    | director_id |
+-------------+-------------+
| 1           | 1           |
+-------------+-------------+
解释：
唯一的 id 对是 (1, 1)，他们恰好合作了 3 次。

sql:
sql 复制代码 
select  actor_id,director_id 
from ActorDirector
group by actor_id,director_id
having count(*)>=3

2 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 。

示例 1：

输入：Sales表：

复制代码 
+---------+------------+------+----------+-------+
| sale_id | product_id | year | quantity | price |
+---------+------------+------+----------+-------+ 
| 1       | 100        | 2008 | 10       | 5000  |
| 2       | 100        | 2009 | 12       | 5000  |
| 7       | 200        | 2011 | 15       | 9000  |
+---------+------------+------+----------+-------+

Product表：

复制代码 
+------------+--------------+
| product_id | product_name |
+------------+--------------+
| 100        | Nokia        |
| 200        | Apple        |
| 300        | Samsung      |
+------------+--------------+

输出：

复制代码 
+--------------+-------+-------+
| product_name | year  | price |
+--------------+-------+-------+
| Nokia        | 2008  | 5000  |
| Nokia        | 2009  | 5000  |
| Apple        | 2011  | 9000  |
+--------------+-------+-------+

sql:

sql 复制代码 
select product_name,year,price
from Sales
left join Product 
on Sales.product_id=Product.product_id

3 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。

查询结果的格式如下：

复制代码 
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                |
+-------------+--------+------------------+

Result 表：
+-------------+---------------+
| project_id  | average_years |
+-------------+---------------+
| 1           | 2.00          |
| 2           | 2.50          |
+-------------+---------------+
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

sql 1：

sql 复制代码 
select project_id,round(avg(experience_years),2) average_years  
from Employee left join Project on Employee.employee_id = Project.employee_id
where Employee.employee_id and Project.project_id is not null
group by Project.project_id;

sql 2：

sql 复制代码 
SELECT project_id,round(avg(experience_years),2) average_years
FROM Project p 
JOIN Employee e
ON p.employee_id = e.employee_id
GROUP BY project_id

注意：

round(number,digits)

digits>0，四舍五入到指定的小数位

digits=0, 四舍五入到最接近的整数

digits<0 ，在小数点左侧进行四舍五入

如果round()函数只有number这个参数，等同于digits=0

4 报告2019年春季才售出的产品。即仅 在2019-01-01至2019-03-31（含）之间出售的商品。

示例 1:

复制代码 
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。

sql 1:

sql 复制代码 
select p.product_id,p.product_name 
from Product as p , Sales as s 
where p.product_id = s.product_id
group by product_id 
having min(sale_date)>='2019-01-01' and max(sale_date)<='2019-03-31';

sql 2:

sql 复制代码 
select product_id, product_name
from Sales join Product
using(product_id)
group by product_id
having sum(sale_date between "2019-01-01" and "2019-03-31") = count(sale_date)

注意：

在 SQL 中，使用 JOIN 进行表连接操作时，可以选择使用 USING、ON 或 WHERE 这三种关键词指定连接条件。USING 适用于两个表之间有同名列的情况，可以简化语法；ON 适用于没有同名列或需要指定非等值匹配的情况，使用更灵活；WHERE 可以实现连接效果，但不如使用 ON 或 USING 方便和直观。

5查询每位玩家 第一次登录平台的日期

查询结果的格式如下所示：

复制代码 
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            |
+-----------+-----------+------------+--------------+

Result 表：
+-----------+-------------+
| player_id | first_login |
+-----------+-------------+
| 1         | 2016-03-01  |
| 2         | 2017-06-25  |
| 3         | 2016-03-02  |
+-----------+-------------+

sql 1:

sql 复制代码 
select player_id,event_date as first_login
from Activity
group by player_id
having min(event_date);

sql 2:

sql 复制代码 
select player_id,min(event_date) as first_login
from Activity
group by player_id

6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）

示例 1:

复制代码 
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。

sql:

sql 复制代码 
select activity_date as day,count( distinct user_id) as active_users

from Activity

where activity_date between '2019-06-28' and '2019-07-27'

group by day

7请查询出所有浏览过自己文章的作者，结果按 id 升序排列

示例 1：

复制代码 
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    |
+------+

sql：

sql 复制代码 
select  distinct author_id as id 
from Views
where author_id=viewer_id
order by  id asc

注意：

升序：

select 字段1, 字段2, ...  from 表名 order by 要排序的字段;

或：

select 字段1,字段2, ... from 表名 order by 要排序的字段名 asc;

降序关键字为desc

8 case 行转列 使得 每个月都有一个部门 id 列和一个收入列

示例 1：

复制代码 
输入：
Department table:
+------+---------+-------+
| id   | revenue | month |
+------+---------+-------+
| 1    | 8000    | Jan   |
| 2    | 9000    | Jan   |
| 3    | 10000   | Feb   |
| 1    | 7000    | Feb   |
| 1    | 6000    | Mar   |
+------+---------+-------+
输出：
+------+-------------+-------------+-------------+-----+-------------+
| id   | Jan_Revenue | Feb_Revenue | Mar_Revenue | ... | Dec_Revenue |
+------+-------------+-------------+-------------+-----+-------------+
| 1    | 8000        | 7000        | 6000        | ... | null        |
| 2    | 9000        | null        | null        | ... | null        |
| 3    | null        | 10000       | null        | ... | null        |
+------+-------------+-------------+-------------+-----+-------------+
解释：四月到十二月的收入为空。 
请注意，结果表共有 13 列（1 列用于部门 ID，其余 12 列用于各个月份）

sql:

sql 复制代码 
select 
     id
    , sum(case `month` when 'Jan' then revenue else null end) as Jan_Revenue
    , sum(case `month` when 'Feb' then revenue else null end) as Feb_Revenue
    , sum(case `month` when 'Mar' then revenue else null end) as Mar_Revenue
    , sum(case `month` when 'Apr' then revenue else null end) as Apr_Revenue
    , sum(case `month` when 'May' then revenue else null end) as May_Revenue
    , sum(case `month` when 'Jun' then revenue else null end) as Jun_Revenue
    , sum(case `month` when 'Jul' then revenue else null end) as Jul_Revenue
    , sum(case `month` when 'Aug' then revenue else null end) as Aug_Revenue
    , sum(case `month` when 'Sep' then revenue else null end) as Sep_Revenue
    , sum(case `month` when 'Oct' then revenue else null end) as Oct_Revenue
    , sum(case `month` when 'Nov' then revenue else null end) as Nov_Revenue
    , sum(case `month` when 'Dec' then revenue else null end) as Dec_Revenue
from Department group by id

注意：

CASE  <表达式>
   WHEN <值1> THEN <操作>
   WHEN <值2> THEN <操作>
   ...
   ELSE <操作>
END

THEN后边的值与ELSE后边的值类型应一致，否则会报错

9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 。

复制代码 
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。
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

注意：

判断不等于空应是is not null，而！=null会报错

10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。

示例 1：

复制代码 
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

sql:

sql 复制代码 
select Prices.product_id,Round(if(UnitsSold.product_id is null,0,sum(units*price )/ sum(units)),2) average_price
from Prices left join UnitsSold
on Prices.product_id=UnitsSold.product_id
where UnitsSold.purchase_date>=Prices.start_date and UnitsSold.purchase_date<=Prices.end_date or UnitsSold.product_id is null
group by Prices.product_id

注意：

IF 表达式

IF( expr1 , expr2 , expr3 )

expr1 的值为 TRUE，则返回值为 expr2

expr1 的值为FALSE，则返回值为 expr3

相关推荐
ROCKY_8173 小时前
Mysql复习（二）
数据库·mysql·oracle
问道飞鱼5 小时前
【知识科普】认识正则表达式
数据库·mysql·正则表达式
HaiFan.5 小时前
SpringBoot 事务
java·数据库·spring boot·sql·mysql
水根LP495 小时前
linux系统上SQLPLUS的重“大”发现
数据库·oracle
途途途途6 小时前
精选9个自动化任务的Python脚本精选
数据库·python·自动化
04Koi.6 小时前
Redis--常用数据结构和编码方式
数据库·redis·缓存
silver98866 小时前
mongodb和Cassandra
数据库
PersistJiao6 小时前
3.基于 Temporal 的 Couchbase 动态 SQL 执行场景
数据库·sql
上山的月7 小时前
MySQL -函数和约束
数据库·mysql
zhcf7 小时前
【MySQL】十三，关于MySQL的全文索引
数据库·mysql
热门推荐
01电赛2024年H题智能小车基于MSPM0G3507主控MCU（利用8路灰度加上MPU6050的解决方式）具体项目报告02Ubuntu 20.04使用Livox mid 360 测试 FAST_LIO03玄机平台应急响应—webshell查杀04大模型国产化适配7-华为昇腾LLM落地可选解决方案（MindFormers、ModelLink、MindIE）05组基轨迹建模 GBTM的介绍与实现（Stata 或 R）06支付宝短视频平台创作分成激励项目07STM32 无法烧录08【一文读懂】NTN（非地面网络）技术介绍09优化手机性能，解决卡顿问题：关闭这3个微信开关，释放内存空间10怎么找小红书美食探店博主合作？