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：
-
customer_name：与发票相关的顾客名称。 -
price：发票的价格。 -
contacts_cnt：该顾客的联系人数量。 -
trusted_contacts_cnt：可信联系人的数量：既是该顾客的联系人又是商店顾客的联系人数量（即：可信联系人的电子邮件存在于客户表中）。
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_id 和 customer_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
表 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.
表 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 和 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
表 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.
表 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:
- p1 和 p2 是矩形两个对角的 id 且 p1 < p2.
- 矩形的面积由列 area 表示.
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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