Day1 選擇

595. 大的國家

World表：

+-------------+---------+
| Column Name | Type    |
+-------------+---------+
| name        | varchar |
| continent   | varchar |
| area        | int     |
| population  | int     |
| gdp         | int     |
+-------------+---------+
name 是這張表的主鍵，
這張表的每一行提供：國家名稱、所屬大陸、面積、人口和 GDP 值

選擇出：

面積至少為 300 萬平方公里（即，\(3000000\ km^2\)），或者
人口至少為 2500 萬（即 \(25000000\)）

方法一

兩個條件一起查詢：

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

方法二

使用union連接兩個查詢條件：

select name, population, area
from world
where area >= 3000000
union
select name, population, area
from world
where population >= 25000000;

Union：對兩個結果集進行并集操作，不包括重復行，同時進行默認規則的排序；即：去重+排序

Union All：對兩個結果集進行并集操作，包括重復行，不進行排序；即：不去重+不排序

1757. 可回收且低脂的產品

Products表：

+-------------+---------+
| Column Name | Type    |
+-------------+---------+
| product_id  | int     |
| low_fats    | enum    |
| recyclable  | enum    |
+-------------+---------+
product_id 是這個表的主鍵，
low_fats 是列舉型別，取值為以下兩種 ('Y', 'N')，其中 'Y' 表示該產品是低脂產品，'N' 表示不是低脂產品，
recyclable 是列舉型別，取值為以下兩種 ('Y', 'N')，其中 'Y' 表示該產品可回收，而 'N' 表示不可回收，

select product_id
from products
where low_fats = 'Y' and recyclable = 'Y';

584. 尋找用戶推薦人

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

MySQL有三個邏輯值：TRUE, FALSE, NULL

所以這個題如果直接選擇 referee_id != 2，則會導致 referee_id = NULL的資料沒有被選擇出來，所以要加上 referee_id is null

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

還有一種方法是先選出來編號為2的元素然后取反：

<=>運算子相當于封裝了= 和 is ，既可以判斷非NULL值，也可以用來判斷NULL值，只能在MySQL中使用

select name
from customer
where not referee_id <=> 2;

或者使用 not in：

select name
from customer
where id not in (select id from customer where referee_id = 2);
# id是主鍵，所以選擇referee_id等于2的id然后取反

183. 從不訂購的客戶

Customers 表：

+----+-------+
| Id | Name  |
+----+-------+
| 1  | Joe   |
| 2  | Henry |
| 3  | Sam   |
| 4  | Max   |
+----+-------+

Orders 表：

+----+------------+
| Id | CustomerId |
+----+------------+
| 1  | 3          |
| 2  | 1          |
+----+------------+

注意要對name重命名為Customers

select customers.name as 'Customers'
from customers
where customers.id not in(select CustomerId from orders);

使用左連接

select Customers.name as 'Customers'
from Customers
left join orders
on Customers.id = orders.CustomerId
where orders.CustomerId is null;

Day2 排序&修改

1873. 計算特殊獎金

Employees表：

+-------------+---------+
| 列名        | 型別     |
+-------------+---------+
| employee_id | int     |
| name        | varchar |
| salary      | int     |
+-------------+---------+
employee_id 是這個表的主鍵，
此表的每一行給出了雇員id ，名字和薪水，

使用CASE

case配合when，then

when后面是條件，then后面是回傳的結果

select employee_id,
(
    case 
        when mod(employee_id, 2) != 0 and left(name, 1) != 'M' then salary
        else 0
    end
) as bonus
from Employees
order by employee_id;

使用IF

IF有三個引數，第一個是判斷條件，第二個是條件成立的回傳值，第三個是條件不成立的回傳值

select employee_id,
if(mod(employee_id, 2) != 0 and left(name, 1) != 'M', salary, 0) as bonus
from Employees
order by employee_id;

使用LIKE

使用LIKE進行匹配：

'%a'	//以a結尾的資料
'a%'	//以a開頭的資料
'%a%'	//含有a的資料
'_a_'	//三位且中間字母是a的
'_a'	//兩位且結尾字母是a的
'a_'	//兩位且開頭字母是a的

select employee_id,
if(mod(employee_id, 2) = 0 or name like 'M%', 0, salary) as bonus
from Employees
order by employee_id;

627. 變更性別

要求只使用單個 update 陳述句 ，且不產生中間臨時表，

Salary 表：

+-------------+----------+
| Column Name | Type     |
+-------------+----------+
| id          | int      |
| name        | varchar  |
| sex         | ENUM     |
| salary      | int      |
+-------------+----------+
id 是這個表的主鍵，
sex 這一列的值是 ENUM 型別，只能從 ('m', 'f') 中取，
本表包含公司雇員的資訊，

使用IF

update Salary 
set sex = if(sex = 'f', 'm', 'f');

使用CASE

update Salary 
set sex = 
case
    when sex = 'f' then 'm'
    else 'f'
end;

196. 洗掉重復的電子郵箱

題目要求不使用SELECT陳述句

Person表：

+-------------+---------+
| Column Name | Type    |
+-------------+---------+
| id          | int     |
| email       | varchar |
+-------------+---------+
id是該表的主鍵列，
該表的每一行包含一封電子郵件，電子郵件將不包含大寫字母，

題解鏈接

delete p1表示從p1表中洗掉滿足where條件的記錄

# Please write a DELETE statement and DO NOT write a SELECT statement.
# Write your MySQL query statement below
delete p1
from Person p1, Person p2
where p1.email = p2.email and p1.id > p2.id;

使用SELECT和GROUP BY：

delete from Person
where id not in(
    select * from(select min(id) from Person group by email) t
);

Day3 字串處理函式/正則

1667. 修復表中的名字

Users表：

+----------------+---------+
| Column Name    | Type    |
+----------------+---------+
| user_id        | int     |
| name           | varchar |
+----------------+---------+
user_id 是該表的主鍵，
該表包含用戶的 ID 和名字，名字僅由小寫和大寫字符組成，

CONCAT函式用來拼接兩個字串，使用 UPPER和 LOWER來對name進行變換，然后拼接起來

select user_id, concat(upper(left(name, 1)), lower(substring(name, 2))) as name
from Users
order by user_id;

1484. 按日期分組銷售產品

Activities表：

+-------------+---------+
| 列名         | 型別    |
+-------------+---------+
| sell_date   | date    |
| product     | varchar |
+-------------+---------+
此表沒有主鍵，它可能包含重復項，
此表的每一行都包含產品名稱和在市場上銷售的日期，

用 group by sell_date將產品按日期統計起來，然后使用 count進行計數，使用 group_concat將產品名拼接起來

select sell_date,
count(distinct(product)) as num_sold,
group_concat(distinct product order by product asc separator ',') as products
from Activities
group by sell_date;

1527. 患某種疾病的患者

患者資訊表： Patients

+--------------+---------+
| Column Name  | Type    |
+--------------+---------+
| patient_id   | int     |
| patient_name | varchar |
| conditions   | varchar |
+--------------+---------+
patient_id （患者 ID）是該表的主鍵，
'conditions' （疾病）包含 0 個或以上的疾病代碼，以空格分隔，
這個表包含醫院中患者的資訊，

用like匹配，注意兩種情況：

DIAB1在第一個，這時候用 DIAN1%匹配
DIAB1不在第一個，此時要在用 % DIAB1%匹配，注意前面有個空格

select patient_id, patient_name, conditions
from Patients
where conditions like 'DIAB1%' or conditions like '% DIAB1%';

Day4 組合查詢 & 指定選取

1965. 丟失資訊的雇員

表: Employees

+-------------+---------+
| Column Name | Type    |
+-------------+---------+
| employee_id | int     |
| name        | varchar |
+-------------+---------+
employee_id 是這個表的主鍵，
每一行表示雇員的id 和他的姓名，

表: Salaries

+-------------+---------+
| Column Name | Type    |
+-------------+---------+
| employee_id | int     |
| salary      | int     |
+-------------+---------+
employee_id is 這個表的主鍵，
每一行表示雇員的id 和他的薪水，

使用 union all來連接兩個查詢結果，通過 group by進行將employee_id進行聚合，使用 having count()選擇僅出現一次的id

UNION和 UNION ALL的區別：前者會在連接后進行去重操作；后者不會去重，把查詢出來的所有結果一起回傳

select employee_id
from(
    select employee_id from Employees
    union all
    select employee_id from Salaries
) as t
group by employee_id
having count(*) = 1
order by employee_id asc;

1795. 每個產品在不同商店的價格

表：Products

+-------------+---------+
| Column Name | Type    |
+-------------+---------+
| product_id  | int     |
| store1      | int     |
| store2      | int     |
| store3      | int     |
+-------------+---------+
這張表的主鍵是product_id（產品Id），
每行存盤了這一產品在不同商店store1, store2, store3的價格，
如果這一產品在商店里沒有出售，則值將為null，

將查詢出來的 store{1,2,3}都重命名為 store，然后使用 union將三個查詢連接起來

select product_id, 'store1' as store, store1 price from Products where store1 is not null
union
select product_id, 'store2' as store, store2 price from Products where store2 is not null
union
select product_id, 'store3' as store, store3 price from Products where store3 is not null;

608. 樹節點

給定一個表 tree，id 是樹節點的編號， p_id 是它父節點的 id ，

+----+------+
| id | p_id |
+----+------+
| 1  | null |
| 2  | 1    |
| 3  | 1    |
| 4  | 2    |
| 5  | 2    |
+----+------+

使用CASE

如果 p_id為null，則節點為根節點

如果 id在 p_id里出現過，則為內部節點

沒出現過的為葉子

select t.id, (
    case
    when t.p_id is null then 'Root'
    when (
        select count(*)
        from tree t1 where t1.p_id = t.id
    ) > 0 then 'Inner'
    else 'Leaf'
    end
) as type
from tree as t;

使用LEFT JOIN

將 id與 p_id進行左連接

如果 t1.p_id是空，則該節點是根節點

如果 t2.p_id是空，則說明 id沒有在 p_id中出現過，即該節點是葉子

否則，是內部節點

select distinct t1.id, (
    if(isnull(t1.p_id), 'Root', if(isnull(t2.p_id), 'Leaf', 'Inner'))
) as type
from tree t1
left join
tree t2 on t1.id = t2.p_id;

176. 第二高的薪水

Employee 表：

+-------------+------+
| Column Name | Type |
+-------------+------+
| id          | int  |
| salary      | int  |
+-------------+------+
id 是這個表的主鍵，
表的每一行包含員工的工資資訊，

方法二和方法三注意使用 DISTINCT去重，因為最高的薪水可能不止一個

方法一

從去除掉最大薪水的剩余表中查詢最大薪水

select max(salary) as SecondHighestSalary 
from Employee
where salary not in (select max(salary) from Employee);

方法二

使用 limit 和 offset

offset表示要跳過的資料的數量

如果查詢到的資料為空，用 ifnull將空資料變為null

select ifnull
(
    (
        select distinct salary
        from Employee
        order by salary desc
        limit 1 offset 1
    ), null
) as SecondHighestSalary;

方法三

使用臨時表解決沒有第二高工資的情況，對臨時表進行選擇，如果臨時表是空表的話會回傳null

select(
    select distinct salary
    from Employee
    order by salary desc
    limit 1 offset 1
) as SecondHighestSalary;

Day5 合并

LEFT JOIN從左表（table1）回傳所有的行，即使右表（table2）中沒有匹配，如果右表中沒有匹配，則結果為 NULL，

語法示例：

SELECT column_name(s)
FROM table1
LEFT JOIN table2
ON table1.column_name=table2.column_name;

175. 組合兩個表

表: Person

+-------------+---------+
| 列名         | 型別     |
+-------------+---------+
| PersonId    | int     |
| FirstName   | varchar |
| LastName    | varchar |
+-------------+---------+
personId 是該表的主鍵列，
該表包含一些人的 ID 和他們的姓和名的資訊，

表: Address

+-------------+---------+
| 列名         | 型別    |
+-------------+---------+
| AddressId   | int     |
| PersonId    | int     |
| City        | varchar |
| State       | varchar |
+-------------+---------+
addressId 是該表的主鍵列，
該表的每一行都包含一個 ID = PersonId 的人的城市和州的資訊，

直接使用左連接即可

select firstName, lastName, city, state
from Person
left join Address
on Person.personId = Address.personId;

1581. 進店卻未進行過交易的顧客

表：Visits

+-------------+---------+
| Column Name | Type    |
+-------------+---------+
| visit_id    | int     |
| customer_id | int     |
+-------------+---------+
visit_id 是該表的主鍵，
該表包含有關光臨過購物中心的顧客的資訊，

表：Transactions

+----------------+---------+
| Column Name    | Type    |
+----------------+---------+
| transaction_id | int     |
| visit_id       | int     |
| amount         | int     |
+----------------+---------+
transaction_id 是此表的主鍵，
此表包含 visit_id 期間進行的交易的資訊，

使用左連接將 Visits表和 Transactions表連接，然后查詢連接后的表里有多少個null

select customer_id, count(*) count_no_trans
from Visits v
left join
Transactions t on v.visit_id = t.visit_id
where amount is null
group by customer_id;

1148. 文章瀏覽 I

Views 表：

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| article_id    | int     |
| author_id     | int     |
| viewer_id     | int     |
| view_date     | date    |
+---------------+---------+
此表無主鍵，因此可能會存在重復行，
此表的每一行都表示某人在某天瀏覽了某位作者的某篇文章，
請注意，同一人的 author_id 和 viewer_id 是相同的，

使用 DISTINCT或 GROUP BY均可

select distinct author_id as id
from Views
where author_id = viewer_id
# group by id
order by id asc;

Day6 合并

197. 上升的溫度

表： Weather

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| id            | int     |
| recordDate    | date    |
| temperature   | int     |
+---------------+---------+
id 是這個表的主鍵
該表包含特定日期的溫度資訊

使用 DATEDIFF函式來判斷兩個日期的差值

可以使用 INNER JOIN連接，也可以直接select兩個表：

select today.id
from 
Weather today,
Weather yesterday
# 或者：
# Weather today
# inner join Weather yesterday
where datediff(today.recordDate, yesterday.recordDate) = 1 and today.Temperature > yesterday.Temperature;

607. 銷售員

表: SalesPerson

+-----------------+---------+
| Column Name     | Type    |
+-----------------+---------+
| sales_id        | int     |
| name            | varchar |
| salary          | int     |
| commission_rate | int     |
| hire_date       | date    |
+-----------------+---------+
sales_id 是該表的主鍵列，
該表的每一行都顯示了銷售人員的姓名和 ID ，以及他們的工資、傭金率和雇傭日期，

使用 WHERE一直嵌套

select S.name as name
from SalesPerson S
where S.sales_id not in 
(
    select O.sales_id
    from Orders O
    where O.com_id in
    (
        select C.com_id
        from Company C
        where C.name = 'RED'
    )
);

1141. 查詢近30天活躍用戶數

活動記錄表：Activity

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| user_id       | int     |
| session_id    | int     |
| activity_date | date    |
| activity_type | enum    |
+---------------+---------+
該表是用戶在社交網站的活動記錄，
該表沒有主鍵，可能包含重復資料，
activity_type 欄位為以下四種值 ('open_session', 'end_session', 'scroll_down', 'send_message')，
每個 session_id 只屬于一個用戶，

注意是 distinct user_id，因為一個用戶可能會對應多個 session_id，datediff的時候要注意不小于0

select activity_date as day, count(distinct user_id) as active_users
from Activity
where datediff('2019-07-27', activity_date) < 30 and datediff('2019-07-27', activity_date) >= 0
group by activity_date;

Day7 統計去重

1141. 查詢近30天活躍用戶數

活動記錄表：Activity

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| user_id       | int     |
| session_id    | int     |
| activity_date | date    |
| activity_type | enum    |
+---------------+---------+
該表是用戶在社交網站的活動記錄，
該表沒有主鍵，可能包含重復資料，
activity_type 欄位為以下四種值 ('open_session', 'end_session', 'scroll_down', 'send_message')，
每個 session_id 只屬于一個用戶，

注意是 distinct user_id，因為一個用戶可能會對應多個 session_id，datediff的時候要注意不小于0

select activity_date as day, count(distinct user_id) as active_users
from Activity
where datediff('2019-07-27', activity_date) < 30 and datediff('2019-07-27', activity_date) >= 0
group by activity_date;

1693. 每天的領導和合伙人

表：DailySales

+-------------+---------+
| Column Name | Type    |
+-------------+---------+
| date_id     | date    |
| make_name   | varchar |
| lead_id     | int     |
| partner_id  | int     |
+-------------+---------+
該表沒有主鍵，
該表包含日期、產品的名稱，以及售給的領導和合伙人的編號，
名稱只包含小寫英文字母，

select date_id, make_name, count(distinct lead_id) as unique_leads, count(distinct partner_id) as unique_partners
from DailySales
group by date_id, make_name;

1729. 求關注者的數量

表： Followers

+-------------+------+
| Column Name | Type |
+-------------+------+
| user_id     | int  |
| follower_id | int  |
+-------------+------+
(user_id, follower_id) 是這個表的主鍵，
該表包含一個關注關系中關注者和用戶的編號，其中關注者關注用戶，

select user_id, count(follower_id) as followers_count
from Followers
group by user_id
order by user_id asc;

Day8 計算函式

586. 訂單最多的客戶

表: Orders

+-----------------+----------+
| Column Name     | Type     |
+-----------------+----------+
| order_number    | int      |
| customer_number | int      |
+-----------------+----------+
Order_number是該表的主鍵，
此表包含關于訂單ID和客戶ID的資訊，

降序排序后用 limit 1選擇出來第一個值，就是訂單最多的用戶

select customer_number
from Orders
group by customer_number
order by count(*) desc
limit 1;

511. 游戲玩法分析 I

活動表 Activity：

+--------------+---------+
| Column Name  | Type    |
+--------------+---------+
| player_id    | int     |
| device_id    | int     |
| event_date   | date    |
| games_played | int     |
+--------------+---------+
表的主鍵是 (player_id, event_date)，
這張表展示了一些游戲玩家在游戲平臺上的行為活動，
每行資料記錄了一名玩家在退出平臺之前，當天使用同一臺設備登錄平臺后打開的游戲的數目（可能是 0 個），

對 player_id進行分組，然后選擇出每個id的最小的 event_date

使用排序后時間會比不用排序直接去最小值快將近100ms，chatgpt給出的解釋是：

MySQL 中先排序再取最小值可能會變快的原因是，在資料表中有索引的情況下，如果在排序之前就取最小值，MySQL 的引擎會掃描整個表并在記憶體中對所有行進行排序，而如果先排序再取最小值，MySQL 的引擎只需要掃描索引并回傳第一個索引值即可，

這個表現差異更明顯的是在排序欄位上有索引的情況下.
在這種情況下，MySQL 的引擎可以使用索引進行排序，而無需在記憶體中對所有行進行排序，因此查詢速度會顯著加快.

select player_id, min(event_date) as first_login
from Activity
group by player_id
order by event_date asc;

1890. 2020年最后一次登錄

表: Logins

+----------------+----------+
| 列名           | 型別      |
+----------------+----------+
| user_id        | int      |
| time_stamp     | datetime |
+----------------+----------+
(user_id, time_stamp) 是這個表的主鍵，
每一行包含的資訊是user_id 這個用戶的登錄時間，

對 user_id進行分組，選出在2020年的最大登錄時間

select user_id, max(time_stamp) as last_stamp
from Logins
where time_stamp between '2020-01-01 0:0:0' and '2020-12-31 23:59:59'
group by user_id;

1741. 查找每個員工花費的總時間

表: Employees

+-------------+------+
| Column Name | Type |
+-------------+------+
| emp_id      | int  |
| event_day   | date |
| in_time     | int  |
| out_time    | int  |
+-------------+------+
(emp_id, event_day, in_time) 是這個表的主鍵，
該表顯示了員工在辦公室的出入情況，
event_day 是此事件發生的日期，in_time 是員工進入辦公室的時間，而 out_time 是他們離開辦公室的時間，
in_time 和 out_time 的取值在1到1440之間，
題目保證同一天沒有兩個事件在時間上是相交的，并且保證 in_time 小于 out_time，

select event_day as day, emp_id, sum(out_time - in_time) as total_time
from Employees
group by emp_id, event_day;

Day9 控制流

1393. 股票的資本損益

Stocks 表：

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| stock_name    | varchar |
| operation     | enum    |
| operation_day | int     |
| price         | int     |
+---------------+---------+
(stock_name, day) 是這張表的主鍵
operation 列使用的是一種列舉型別，包括：('Sell','Buy')
此表的每一行代表了名為 stock_name 的某支股票在 operation_day 這一天的操作價格，
保證股票的每次'Sell'操作前，都有相應的'Buy'操作，

用 if判斷一下，用 case也可以

select stock_name, sum(
    if(operation = 'Buy', -1 * price, price)
) as capital_gain_loss
from Stocks
group by stock_name;

1407. 排名靠前的旅行者

表：Users

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| id            | int     |
| name          | varchar |
+---------------+---------+
id 是該表單主鍵，
name 是用戶名字，

用 ifnull來將null變為0，order by可以排序多個欄位

select name, ifnull(sum(distance), 0) as travelled_distance
from Users
left join
Rides on Users.id = Rides.user_id
group by user_id
order by travelled_distance desc, name asc;

1158. 市場分析 I

Table: Users

+----------------+---------+
| Column Name    | Type    |
+----------------+---------+
| user_id        | int     |
| join_date      | date    |
| favorite_brand | varchar |
+----------------+---------+
此表主鍵是 user_id，
表中描述了購物網站的用戶資訊，用戶可以在此網站上進行商品買賣，

Table: Orders

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| order_id      | int     |
| order_date    | date    |
| item_id       | int     |
| buyer_id      | int     |
| seller_id     | int     |
+---------------+---------+
此表主鍵是 order_id，
外鍵是 item_id 和（buyer_id，seller_id），

Table: Items

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| item_id       | int     |
| item_brand    | varchar |
+---------------+---------+
此表主鍵是 item_id，

Items表是沒有用的，

首先從 Orders表中選出在2019年買過商品的 buyer_id，然后用 group by分組，統計出來每個人買的次數，然后和 Users表進行連接

select user_id as buyer_id, join_date, ifnull(orders_in_2019, 0) as orders_in_2019
from Users as U
left join(
    select buyer_id, count(*) as orders_in_2019
    from Orders as O
    where O.order_date between '2019-01-01' and '2019-12-31'
    group by buyer_id
) as t
on t.buyer_id = U.user_id;

Day10 過濾

182. 查找重復的電子郵箱

撰寫一個 SQL 查詢，查找 Person 表中所有重復的電子郵箱，

示例：

+----+---------+
| Id | Email   |
+----+---------+
| 1  | [email protected] |
| 2  | [email protected] |
| 3  | [email protected] |
+----+---------+

使用GROUP BY

select Email
from(
    select Email, count(*) as cnt
    from Person
    group by Email
) as t
where t.cnt > 1;

使用GROUP BY和HAVING

select Email
from Person
group by Email
having count(*) > 1;

1050. 合作過至少三次的演員和導演

ActorDirector 表：

+-------------+---------+
| Column Name | Type    |
+-------------+---------+
| actor_id    | int     |
| director_id | int     |
| timestamp   | int     |
+-------------+---------+
timestamp 是這張表的主鍵.

使用GROUP BY和HAVING

select actor_id, director_id
from ActorDirector
group by actor_id, director_id
having count(*) >= 3;

1587. 銀行賬戶概要 II

表: Users

+--------------+---------+
| Column Name  | Type    |
+--------------+---------+
| account      | int     |
| name         | varchar |
+--------------+---------+
account 是該表的主鍵.
表中的每一行包含銀行里中每一個用戶的賬號.

表: Transactions

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| trans_id      | int     |
| account       | int     |
| amount        | int     |
| transacted_on | date    |
+---------------+---------+
trans_id 是該表主鍵.
該表的每一行包含了所有賬戶的交易改變情況.
如果用戶收到了錢, 那么金額是正的; 如果用戶轉了錢, 那么金額是負的.
所有賬戶的起始余額為 0.

使用左連接將兩個表連接起來，然后對 account進行分組，計算賬戶余額，最后用 having選出余額大于一萬的賬戶

select name,sum(amount) as balance
from Users as U
left join
Transactions as T
on U.account = T.account
group by T.account
having balance > 10000;

1084. 銷售分析III

Table: Product

+--------------+---------+
| Column Name  | Type    |
+--------------+---------+
| product_id   | int     |
| product_name | varchar |
| unit_price   | int     |
+--------------+---------+
Product_id是該表的主鍵，
該表的每一行顯示每個產品的名稱和價格，

Table: Sales

+-------------+---------+
| Column Name | Type    |
+-------------+---------+
| seller_id   | int     |
| product_id  | int     |
| buyer_id    | int     |
| sale_date   | date    |
| quantity    | int     |
| price       | int     |
+------ ------+---------+
這個表沒有主鍵，它可以有重復的行，
product_id 是 Product 表的外鍵，
該表的每一行包含關于一個銷售的一些資訊，

注意是產品的所有銷售時間都在第一個季度，所以要判斷銷售時間的最大值和最小值均在第一季度

select P.product_id, P.product_name
from Product as P
left join
Sales as S on S.product_id = P.product_id
group by S.product_id
having (min(S.sale_date) between '2019-01-01' and '2019-03-31') and  (max(S.sale_date) between '2019-01-01' and '2019-03-31')

轉載請註明出處，本文鏈接：https://www.uj5u.com/shujuku/541904.html

標籤：MySQL

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【LeetCode】學習計劃——SQL入門

Day1 選擇

595. 大的國家

方法一

方法二

1757. 可回收且低脂的產品

584. 尋找用戶推薦人

183. 從不訂購的客戶

使用左連接

Day2 排序&修改

1873. 計算特殊獎金

使用CASE

使用IF

使用LIKE

627. 變更性別

使用IF

使用CASE

196. 洗掉重復的電子郵箱

Day3 字串處理函式/正則

1667. 修復表中的名字

1484. 按日期分組銷售產品

1527. 患某種疾病的患者

Day4 組合查詢 & 指定選取

1965. 丟失資訊的雇員

1795. 每個產品在不同商店的價格

608. 樹節點

使用CASE

使用LEFT JOIN

176. 第二高的薪水

方法一

方法二

方法三

Day5 合并

175. 組合兩個表

1581. 進店卻未進行過交易的顧客

1148. 文章瀏覽 I

Day6 合并

197. 上升的溫度

607. 銷售員

1141. 查詢近30天活躍用戶數

Day7 統計去重

1141. 查詢近30天活躍用戶數

1693. 每天的領導和合伙人

1729. 求關注者的數量

Day8 計算函式

586. 訂單最多的客戶

511. 游戲玩法分析 I

1890. 2020年最后一次登錄

1741. 查找每個員工花費的總時間

Day9 控制流

1393. 股票的資本損益

1407. 排名靠前的旅行者

1158. 市場分析 I

Day10 過濾

182. 查找重復的電子郵箱

使用GROUP BY

使用GROUP BY和HAVING

1050. 合作過至少三次的演員和導演

1587. 銀行賬戶概要 II

1084. 銷售分析III