选择

595.大的国家 （简单）

World 表：

+-------------+---------+
| Column Name | Type    |
+-------------+---------+
| name        | varchar |
| continent   | varchar |
| area        | int     |
| population  | int     |
| gdp         | int     |
+-------------+---------+name 是这张表的主键。
这张表的每一行提供：国家名称、所属大陆、面积、人口和 GDP 值。

如果一个国家满足下述两个条件之一，则认为该国是 大国 ：

面积至少为 300 平方公里（即，3000000 km2），或者
人口至少为 2500 万（即 25000000）
编写一个 SQL 查询以报告 大国 的国家名称、人口和面积。

按 任意顺序 返回结果表。

查询结果格式如下例所示。

示例：

输入：
World 表：
+-------------+-----------+---------+------------+--------------+
| name        | continent | area    | population | gdp          |
+-------------+-----------+---------+------------+--------------+
| Afghanistan | Asia      | 652230  | 25500100   | 20343000000  |
| Albania     | Europe    | 28748   | 2831741    | 12960000000  |
| Algeria     | Africa    | 2381741 | 37100000   | 188681000000 |
| Andorra     | Europe    | 468     | 78115      | 3712000000   |
| Angola      | Africa    | 1246700 | 20609294   | 100990000000 |
+-------------+-----------+---------+------------+--------------+
输出：
+-------------+------------+---------+
| name        | population | area    |
+-------------+------------+---------+
| Afghanistan | 25500100   | 652230  |
| Algeria     | 37100000   | 2381741 |
+-------------+------------+---------+

我的解答：

SELECT name, population, area
FROM World
WHERE area >= 3000000 ORpopulation >= 25000000;

1757.可回收且低脂的产品（简单）

表：Products

+-------------+---------+
| Column Name | Type    |
+-------------+---------+
| product_id  | int     |
| low_fats    | enum    |
| recyclable  | enum    |
+-------------+---------+
product_id 是这个表的主键。
low_fats 是枚举类型，取值为以下两种 ('Y', 'N')，其中 'Y' 表示该产品是低脂产品，'N' 表示不是低脂产品。
recyclable 是枚举类型，取值为以下两种 ('Y', 'N')，其中 'Y' 表示该产品可回收，而 'N' 表示不可回收。

写出 SQL 语句，查找既是低脂又是可回收的产品编号。

返回结果 无顺序要求 。

查询结果格式如下例所示：

Products 表：
+-------------+----------+------------+
| product_id  | low_fats | recyclable |
+-------------+----------+------------+
| 0           | Y        | N          |
| 1           | Y        | Y          |
| 2           | N        | Y          |
| 3           | Y        | Y          |
| 4           | N        | N          |
+-------------+----------+------------+
Result 表：
+-------------+
| product_id  |
+-------------+
| 1           |
| 3           |
+-------------+
只有产品 id 为 1 和 3 的产品，既是低脂又是可回收的产品。

我的解答：

SELECT product_id
FROM Products
WHERE low_fats = 'Y' ANDrecyclable = 'Y';

584.寻找用户推荐人（简单）

给定表 customer ，里面保存了所有客户信息和他们的推荐人。

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

写一个查询语句，返回一个客户列表，列表中客户的推荐人的编号都 不是 2。

对于上面的示例数据，结果为：

+------+
| name |
+------+
| Will |
| Jane |
| Bill |
| Zack |
+------+

我的解答：

SELECT name
FROM customer
WHERE referee_id <> '2' OR referee_id IS NULL;
-- 在 WHERE 语句中我们需要做一个额外的条件判断 `referee_id IS NULL'。

183.从不订购的客户（简单）

某网站包含两个表，Customers 表和 Orders 表。编写一个 SQL 查询，找出所有从不订购任何东西的客户。

Customers 表：

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

Orders 表：

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

例如给定上述表格，你的查询应返回：

+-----------+
| Customers |
+-----------+
| Henry     |
| Max       |
+-----------+

我的解答：

SELECT C.Name AS Customers
FROM Customers AS C
LEFT JOIN Orders AS O ON C.Id = O.CustomerId
WHERE O.Id IS NULL;
-- 不能用Or做缩写

排序&修改

1873.计算特殊奖金（简单）

表: Employees

+-------------+---------+
| 列名        | 类型     |
+-------------+---------+
| employee_id | int     |
| name        | varchar |
| salary      | int     |
+-------------+---------+
employee_id 是这个表的主键。
此表的每一行给出了雇员id ，名字和薪水。

写出一个SQL 查询语句，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。

Return the result table ordered by employee_id.

返回的结果集请按照employee_id排序。

查询结果格式如下面的例子所示。

示例 1:

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。

我的解答：

SELECT employee_id,
CASE WHEN MOD(employee_id, 2) = 1 AND name not rlike '^M' THEN salary ELSE 0 END AS bonus
FROM employees
ORDER BY employee_id;
-- CASE WHEN   THEN   ELSE   END
--  rlike '^M'可替换为 like 'M%'

627.变更性别 （简单）

Salary 表：

+-------------+----------+
| Column Name | Type     |
+-------------+----------+
| id          | int      |
| name        | varchar  |
| sex         | ENUM     |
| salary      | int      |
+-------------+----------+
id 是这个表的主键。
sex 这一列的值是 ENUM 类型，只能从 ('m', 'f') 中取。
本表包含公司雇员的信息。

请你编写一个 SQL 查询来交换所有的 ‘f’ 和 ‘m’ （即，将所有 ‘f’ 变为 ‘m’ ，反之亦然），仅使用 单个 update 语句 ，且不产生中间临时表。

注意，你必须仅使用一条 update 语句，且 不能 使用 select 语句。

查询结果如下例所示。

示例 1:

输入：
Salary 表：
+----+------+-----+--------+
| id | name | sex | salary |
+----+------+-----+--------+
| 1  | A    | m   | 2500   |
| 2  | B    | f   | 1500   |
| 3  | C    | m   | 5500   |
| 4  | D    | f   | 500    |
+----+------+-----+--------+
输出：
+----+------+-----+--------+
| id | name | sex | salary |
+----+------+-----+--------+
| 1  | A    | f   | 2500   |
| 2  | B    | m   | 1500   |
| 3  | C    | f   | 5500   |
| 4  | D    | m   | 500    |
+----+------+-----+--------+
解释：
(1, A) 和 (3, C) 从 'm' 变为 'f' 。
(2, B) 和 (4, D) 从 'f' 变为 'm' 。

我的解答：

UPDATE  Salary
SET sex = CASE sex WHEN 'm' THEN 'f' ELSE 'm'
END;
-- 更新表语法：UPDATE<表名>  SET <列名> = <表达式> [, <列名2>=<表达式2>...]

196.删除重复的电子邮箱 （简单）

表: Person

+-------------+---------+
| Column Name | Type    |
+-------------+---------+
| id          | int     |
| email       | varchar |
+-------------+---------+
id是该表的主键列。
该表的每一行包含一封电子邮件。电子邮件将不包含大写字母。

编写一个SQL查询来 删除 所有重复的电子邮件，只保留一个id最小的唯一电子邮件。

以 任意顺序 返回结果表。

查询结果格式如下所示。

示例 1:

输入:
Person 表:
+----+------------------+
| id | email            |
+----+------------------+
| 1  | john@example.com |
| 2  | bob@example.com  |
| 3  | john@example.com |
+----+------------------+
输出:
+----+------------------+
| id | email            |
+----+------------------+
| 1  | john@example.com |
| 2  | bob@example.com  |
+----+------------------+
解释: john@example.com重复两次。我们保留最小的Id = 1。

我的解答：

DELETE P1
FROM Person AS P1, Person AS P2
WHERE P1.email = P2.email AND P1.id > P2.id
--注意是保留ID最小的

字符串处理函数/正则

1667.修复表中的名字 （简单）

表： Users

+----------------+---------+
| Column Name    | Type    |
+----------------+---------+
| user_id        | int     |
| name           | varchar |
+----------------+---------+
user_id 是该表的主键。
该表包含用户的 ID 和名字。名字仅由小写和大写字符组成。

编写一个 SQL 查询来修复名字，使得只有第一个字符是大写的，其余都是小写的。

返回按 user_id 排序的结果表。

查询结果格式示例如下。

示例 1：

输入：
Users table:
+---------+-------+
| user_id | name  |
+---------+-------+
| 1       | aLice |
| 2       | bOB   |
+---------+-------+
输出：
+---------+-------+
| user_id | name  |
+---------+-------+
| 1       | Alice |
| 2       | Bob   |
+---------+-------+

我的解答：

SELECT user_id,CONCAT(UPPER( LEFT(name,1)), LOWER(RIGHT(name,LENGTH(name)-1))) AS 'name'
FROM Users
ORDER BY user_id;
--CONCAT 用来拼接字符串(返回结果为连接参数产生的字符串，如果有任何一个参数为null，则返回值为null)
-- LEFT 从左边截取字符
-- RIGHT 从右边截取字符
-- UPPER 变为大写
-- LOWER 变为小写

1484.按日期分组销售产品 （简单）

表 Activities：

+-------------+---------+
| 列名         | 类型    |
+-------------+---------+
| sell_date   | date    |
| product     | varchar |
+-------------+---------+
此表没有主键，它可能包含重复项。
此表的每一行都包含产品名称和在市场上销售的日期。

编写一个 SQL 查询来查找每个日期、销售的不同产品的数量及其名称。
每个日期的销售产品名称应按词典序排列。
返回按 sell_date 排序的结果表。
查询结果格式如下例所示。

示例 1:

输入：
Activities 表：
+------------+-------------+
| sell_date  | product     |
+------------+-------------+
| 2020-05-30 | Headphone   |
| 2020-06-01 | Pencil      |
| 2020-06-02 | Mask        |
| 2020-05-30 | Basketball  |
| 2020-06-01 | Bible       |
| 2020-06-02 | Mask        |
| 2020-05-30 | T-Shirt     |
+------------+-------------+
输出：
+------------+----------+------------------------------+
| sell_date  | num_sold | products                     |
+------------+----------+------------------------------+
| 2020-05-30 | 3        | Basketball,Headphone,T-shirt |
| 2020-06-01 | 2        | Bible,Pencil                 |
| 2020-06-02 | 1        | Mask                         |
+------------+----------+------------------------------+
解释：
对于2020-05-30，出售的物品是 (Headphone, Basketball, T-shirt)，按词典序排列，并用逗号 ',' 分隔。
对于2020-06-01，出售的物品是 (Pencil, Bible)，按词典序排列，并用逗号分隔。
对于2020-06-02，出售的物品是 (Mask)，只需返回该物品名。

我的解答：

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
ORDER BY sell_date;--在SELECT语句中使用DISTINCT可以删除重复行
--select count(distinct name) from A;     --表中name去重后的数目
--group_concat( [DISTINCT] 要连接的字段 [Order BY 排序字段 ASC/DESC] [Separator ‘分隔符’] )

1527.患某种疾病的患者 （简单）

患者信息表： Patients

+--------------+---------+
| Column Name  | Type    |
+--------------+---------+
| patient_id   | int     |
| patient_name | varchar |
| conditions   | varchar |
+--------------+---------+
patient_id （患者 ID）是该表的主键。
'conditions' （疾病）包含 0 个或以上的疾病代码，以空格分隔。
这个表包含医院中患者的信息。

写一条 SQL 语句，查询患有 I 类糖尿病的患者 ID （patient_id）、患者姓名（patient_name）以及其患有的所有疾病代码（conditions）。I 类糖尿病的代码总是包含前缀 DIAB1 。

按 任意顺序 返回结果表。

查询结果格式如下示例所示。

示例 1:

输入：
Patients表：
+------------+--------------+--------------+
| patient_id | patient_name | conditions   |
+------------+--------------+--------------+
| 1          | Daniel       | YFEV COUGH   |
| 2          | Alice        |              |
| 3          | Bob          | DIAB100 MYOP |
| 4          | George       | ACNE DIAB100 |
| 5          | Alain        | DIAB201      |
+------------+--------------+--------------+
输出：
+------------+--------------+--------------+
| patient_id | patient_name | conditions   |
+------------+--------------+--------------+
| 3          | Bob          | DIAB100 MYOP |
| 4          | George       | ACNE DIAB100 |
+------------+--------------+--------------+
解释：Bob 和 George 都患有代码以 DIAB1 开头的疾病。

我的解答：

--报错：
SELECT patient_id, patient_name, conditions
FROM Patients
WHERE conditions rlike '^DIAB1';
--我的输出结果{"headers": ["patient_id", "patient_name", "conditions"], "values": [[3, "Bob", "DIAB100 MYOP"]]}
--正确结果{"headers": ["patient_id", "patient_name", "conditions"], "values": [[3, "Bob", "DIAB100 MYOP"], [4, "George", "ACNE DIAB100"]]}
--我缺少4号的情况，因为我的写法只能选中开头是'DIAB1'的
--正解：
SELECT patient_id, patient_name, conditions
FROM Patients
WHERE conditions rlike '^DIAB1|.*\\sDIAB1';

语法笔记：

1、REGEXP和LIKE默认是不匹配大小的，要加BINARY来限制。
2、REGEXP：
用|表示条件之一。
在开头用'^DIAB1'匹配。
在其他位置用'双反斜杠sDIAB1'匹配，'双反斜杠s'表示空格。
3、LIKE：
在开头用'DIAB1%'匹配。
在其他位置用'% DIAB1%'匹配。
--故还有以下两种解法
WHERE conditions REGEXP BINARY '^DIAB1|\\sDIAB1'
WHERE conditions LIKE BINARY 'DIAB1%' OR conditions LIKE BINARY '% DIAB1%'

组合查询 & 指定选取

1965.丢失信息的雇员（简单）

表: Employees

+-------------+---------+
| Column Name | Type    |
+-------------+---------+
| employee_id | int     |
| name        | varchar |
+-------------+---------+
employee_id 是这个表的主键。
每一行表示雇员的id 和他的姓名。

表: Salaries

+-------------+---------+
| Column Name | Type    |
+-------------+---------+
| employee_id | int     |
| salary      | int     |
+-------------+---------+
employee_id is 这个表的主键。
每一行表示雇员的id 和他的薪水。

写出一个查询语句，找到所有 丢失信息 的雇员id。当满足下面一个条件时，就被认为是雇员的信息丢失：

雇员的 姓名 丢失了，或者
雇员的 薪水信息 丢失了，或者
返回这些雇员的id employee_id ， 从小到大排序 。

查询结果格式如下面的例子所示。

示例 1：

输入：
Employees table:
+-------------+----------+
| employee_id | name     |
+-------------+----------+
| 2           | Crew     |
| 4           | Haven    |
| 5           | Kristian |
+-------------+----------+
Salaries table:
+-------------+--------+
| employee_id | salary |
+-------------+--------+
| 5           | 76071  |
| 1           | 22517  |
| 4           | 63539  |
+-------------+--------+
输出：
+-------------+
| employee_id |
+-------------+
| 1           |
| 2           |
+-------------+
解释：
雇员1，2，4，5 都工作在这个公司。
1号雇员的姓名丢失了。
2号雇员的薪水信息丢失了。

我的解答：

SELECT employee_id
FROM (SELECT employee_idFROM Employees UNION ALLSELECT employee_idFROM Salaries
) AS Ans
GROUP BY employee_id
HAVING COUNT(employee_id)=1
ORDER BY employee_id;
-- 先合并然后选取只出现一次的ID

1795.每个产品在不同商店的价格 （简单）

表：Products

+-------------+---------+
| Column Name | Type    |
+-------------+---------+
| product_id  | int     |
| store1      | int     |
| store2      | int     |
| store3      | int     |
+-------------+---------+
这张表的主键是product_id（产品Id）。
每行存储了这一产品在不同商店store1, store2, store3的价格。
如果这一产品在商店里没有出售，则值将为null。

请你重构 Products 表，查询每个产品在不同商店的价格，使得输出的格式变为(product_id, store, price) 。如果这一产品在商店里没有出售，则不输出这一行。

输出结果表中的 顺序不作要求 。

查询输出格式请参考下面示例。

示例 1：
输入：
Products table:
+------------+--------+--------+--------+
| product_id | store1 | store2 | store3 |
+------------+--------+--------+--------+
| 0          | 95     | 100    | 105    |
| 1          | 70     | null   | 80     |
+------------+--------+--------+--------+
输出：
+------------+--------+-------+
| product_id | store  | price |
+------------+--------+-------+
| 0          | store1 | 95    |
| 0          | store2 | 100   |
| 0          | store3 | 105   |
| 1          | store1 | 70    |
| 1          | store3 | 80    |
+------------+--------+-------+
解释：
产品0在store1，store2,store3的价格分别为95,100,105。
产品1在store1，store3的价格分别为70,80。在store2无法买到。

我的解答：

SELECT product_id, 'store1' AS store, store1 AS price
FROM Products
WHERE store1 IS NOT NULL
UNION ALL
SELECT product_id, 'store2' AS store, store2 AS price
FROM Products
WHERE store2 IS NOT NULL
UNION ALL
SELECT product_id, 'store3' AS store, store3 AS price
FROM Products
WHERE store3 IS NOT NULL;

608.树节点 （中等）

给定一个表 tree，id 是树节点的编号， p_id 是它父节点的 id 。

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

树中每个节点属于以下三种类型之一：

叶子：如果这个节点没有任何孩子节点。
根：如果这个节点是整棵树的根，即没有父节点。
内部节点：如果这个节点既不是叶子节点也不是根节点。

写一个查询语句，输出所有节点的编号和节点的类型，并将结果按照节点编号排序。上面样例的结果为：

+----+------+
| id | Type |
+----+------+
| 1  | Root |
| 2  | Inner|
| 3  | Leaf |
| 4  | Leaf |
| 5  | Leaf |
+----+------+

解释

• 节点 ‘1’ 是根节点，因为它的父节点是 NULL ，同时它有孩子节点 ‘2’ 和 ‘3’ 。
• 节点 ‘2’ 是内部节点，因为它有父节点 ‘1’ ，也有孩子节点 ‘4’ 和 ‘5’ 。
• 节点 ‘3’, ‘4’ 和 ‘5’ 都是叶子节点，因为它们都有父节点同时没有孩子节点。
• 样例中树的形态如下：

       1/   \2       3/   \4       5

注意

如果树中只有一个节点，你只需要输出它的根属性。

我的解答：

SELECT id, (CASE WHEN p_id IS null THEN 'Root'WHEN id IN (SELECT p_id FROM tree WHERE p_id IS NOT null) THEN 'Inner'ELSE 'Leaf'END
) AS 'Type'
FROM tree
ORDER BY id;

官方解答：

除了我的解法以外，有UION解法和IF解法，前者过于复杂，只写IF了：

SELECTatree.id,IF(ISNULL(atree.p_id),'Root',IF(atree.id IN (SELECT p_id FROM tree), 'Inner','Leaf')) Type
FROMtree atree
ORDER BY atree.id

176.第二高的薪水 （中等）

Employee 表：

+-------------+------+
| Column Name | Type |
+-------------+------+
| id          | int  |
| salary      | int  |
+-------------+------+
id 是这个表的主键。
表的每一行包含员工的工资信息。

编写一个 SQL 查询，获取并返回 Employee 表中第二高的薪水 。如果不存在第二高的薪水，查询应该返回 null 。

查询结果如下例所示。

示例 1：

输入：
Employee 表：
+----+--------+
| id | salary |
+----+--------+
| 1  | 100    |
| 2  | 200    |
| 3  | 300    |
+----+--------+
输出：
+---------------------+
| SecondHighestSalary |
+---------------------+
| 200                 |
+---------------------+

示例 2：

输入：
Employee 表：
+----+--------+
| id | salary |
+----+--------+
| 1  | 100    |
+----+--------+
输出：
+---------------------+
| SecondHighestSalary |
+---------------------+
| null                |
+---------------------+

预备知识：limit用法

select * from tableName limit i,n
# tableName：表名
# i：为查询结果的索引值(默认从0开始)，当i=0时可省略i
# n：为查询结果返回的数量
# i与n之间使用英文逗号","隔开#
limit n 等同于 limit 0,n
例：
# 查询8条数据，索引从5到12，第6条记录到第13条记录
select * from t_user limit 5,8;

我的解答：

方法一：使用子查询和 LIMIT 子句

算法

将不同的薪资按降序排序，然后使用 LIMIT 子句获得第二高的薪资。

SELECT(SELECT DISTINCTSalaryFROMEmployeeORDER BY Salary DESCLIMIT 1 OFFSET 1) AS SecondHighestSalary;

方法二：使用 IFNULL 和 LIMIT 子句

解决 “NULL” 问题的另一种方法是使用 “IFNULL” 函数，如下所示

SELECTIFNULL((SELECT DISTINCT SalaryFROM EmployeeORDER BY Salary DESCLIMIT 1 OFFSET 1),NULL) AS SecondHighestSalary
-- IFNULL() 函数语法格式为：
-- IFNULL(expression, alt_value)
-- IFNULL() 函数用于判断第一个表达式是否为 NULL，如果为 NULL 则返回第二个参数的值，如果不为 NULL 则返回第一个参数的值。

合并

175.组合两个表（简单）

表: Person

+-------------+---------+
| 列名         | 类型     |
+-------------+---------+
| PersonId    | int     |
| FirstName   | varchar |
| LastName    | varchar |
+-------------+---------+
personId是该表的主键列。
该表包含一些人的ID和他们的姓和名的信息。

表: Address

+-------------+---------+
| 列名         | 类型    |
+-------------+---------+
| AddressId   | int     |
| PersonId    | int     |
| City        | varchar |
| State       | varchar |
+-------------+---------+
addressId是该表的主键列。
该表的每一行都包含一个ID = PersonId的人的城市和州的信息。

编写一个SQL查询来报告 Person 表中每个人的姓、名、城市和状态。如果 personId 的地址不在 Address 表中，则报告为空 null 。

以 任意顺序 返回结果表。

查询结果格式如下所示。

示例 1:

输入:
Person表:
+----------+----------+-----------+
| personId | lastName | firstName |
+----------+----------+-----------+
| 1        | Wang     | Allen     |
| 2        | Alice    | Bob       |
+----------+----------+-----------+
Address表:
+-----------+----------+---------------+------------+
| addressId | personId | city          | state      |
+-----------+----------+---------------+------------+
| 1         | 2        | New York City | New York   |
| 2         | 3        | Leetcode      | California |
+-----------+----------+---------------+------------+
输出:
+-----------+----------+---------------+----------+
| firstName | lastName | city          | state    |
+-----------+----------+---------------+----------+
| Allen     | Wang     | Null          | Null     |
| Bob       | Alice    | New York City | New York |
+-----------+----------+---------------+----------+
解释:
地址表中没有 personId = 1 的地址，所以它们的城市和州返回null。
addressId = 1 包含了 personId = 2 的地址信息。

我的解答：

SELECT firstName, lastName, city, state
FROM Person AS Pe
LEFT OUTER JOIN
Address AS Ad
ON Pe.personId = Ad.personId;

注意：如果没有某个人的地址信息，使用 where 子句过滤记录将失败，因为它不会显示姓名信息。

1581.进店却未进行过交易的顾客 （简单）

表：Visits

+-------------+---------+
| Column Name | Type    |
+-------------+---------+
| visit_id    | int     |
| customer_id | int     |
+-------------+---------+
visit_id 是该表的主键。
该表包含有关光临过购物中心的顾客的信息。

表：Transactions

+----------------+---------+
| Column Name    | Type    |
+----------------+---------+
| transaction_id | int     |
| visit_id       | int     |
| amount         | int     |
+----------------+---------+
transaction_id 是此表的主键。
此表包含 visit_id 期间进行的交易的信息。

有一些顾客可能光顾了购物中心但没有进行交易。请你编写一个 SQL 查询，来查找这些顾客的 ID ，以及他们只光顾不交易的次数。

返回以 任何顺序 排序的结果表。

查询结果格式如下例所示。

示例 1：

输入:
Visits
+----------+-------------+
| visit_id | customer_id |
+----------+-------------+
| 1        | 23          |
| 2        | 9           |
| 4        | 30          |
| 5        | 54          |
| 6        | 96          |
| 7        | 54          |
| 8        | 54          |
+----------+-------------+
Transactions
+----------------+----------+--------+
| transaction_id | visit_id | amount |
+----------------+----------+--------+
| 2              | 5        | 310    |
| 3              | 5        | 300    |
| 9              | 5        | 200    |
| 12             | 1        | 910    |
| 13             | 2        | 970    |
+----------------+----------+--------+
输出:
+-------------+----------------+
| customer_id | count_no_trans |
+-------------+----------------+
| 54          | 2              |
| 30          | 1              |
| 96          | 1              |
+-------------+----------------+
解释:
ID = 23 的顾客曾经逛过一次购物中心，并在 ID = 12 的访问期间进行了一笔交易。
ID = 9 的顾客曾经逛过一次购物中心，并在 ID = 13 的访问期间进行了一笔交易。
ID = 30 的顾客曾经去过购物中心，并且没有进行任何交易。
ID = 54 的顾客三度造访了购物中心。在 2 次访问中，他们没有进行任何交易，在 1 次访问中，他们进行了 3 次交易。
ID = 96 的顾客曾经去过购物中心，并且没有进行任何交易。
如我们所见，ID 为 30 和 96 的顾客一次没有进行任何交易就去了购物中心。顾客 54 也两次访问了购物中心并且没有进行任何交易。

我的解答：

SELECT customer_id, COUNT(customer_id) AS count_no_trans
FROM Visits AS Vi
LEFT OUTER JOIN
Transactions AS Tr
ON Vi.visit_id = Tr.visit_id
WHERE Tr.amount IS NULL
GROUP BY customer_id;

1148.文章浏览I （简单）

Views 表：

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| article_id    | int     |
| author_id     | int     |
| viewer_id     | int     |
| view_date     | date    |
+---------------+---------+
此表无主键，因此可能会存在重复行。
此表的每一行都表示某人在某天浏览了某位作者的某篇文章。
请注意，同一人的 author_id 和 viewer_id 是相同的。

请编写一条 SQL 查询以找出所有浏览过自己文章的作者，结果按照 id 升序排列。

查询结果的格式如下所示：

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 |
+------------+-----------+-----------+------------+结果表：
+------+
| id   |
+------+
| 4    |
| 7    |
+------+

方法一：DISTINCT 和 ORDER BY
思路

题目要求找出所有浏览过自己文章的作者，很显然，这句话翻译过来就是 author_id = viewer_id。
第一步已经筛选出所有的数据，但是有重复数据，需要继续处理。因为此表无主键，因此可能会存在重复行，所以我们要对结果去重，使用 DISTINCT 即可。
最后使用 ORDER BY 将结果按照 author_id 升序排列。

我的解答：

SELECT DISTINCT viewer_id AS idFROM ViewsWHERE author_id = viewer_idORDER BY viewer_id;
-- 要用SELECT DISTINCT 去重

197.上升的温度 （简单）

表： Weather

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| id            | int     |
| recordDate    | date    |
| temperature   | int     |
+---------------+---------+
id 是这个表的主键
该表包含特定日期的温度信息

编写一个 SQL 查询，来查找与之前（昨天的）日期相比温度更高的所有日期的 id 。

返回结果 不要求顺序 。

查询结果格式如下例。

示例 1：

输入：
Weather 表：
+----+------------+-------------+
| id | recordDate | Temperature |
+----+------------+-------------+
| 1  | 2015-01-01 | 10          |
| 2  | 2015-01-02 | 25          |
| 3  | 2015-01-03 | 20          |
| 4  | 2015-01-04 | 30          |
+----+------------+-------------+
输出：
+----+
| id |
+----+
| 2  |
| 4  |
+----+
解释：
2015-01-02 的温度比前一天高（10 -> 25）
2015-01-04 的温度比前一天高（20 -> 30）

我的解答：

SELECT W1.id AS id
FROM Weather AS W1
JOIN
Weather AS W2
ON W1.Temperature > W2.Temperature AND DATEDIFF(W1.recordDate, W2.recordDate) = 1
-- DATEDIFF ( datepart , startdate , enddate ) 释义：计算时间差；
-- datepare值：year | quarter | month | week | day | hour | minute | second | millisecond
-- startdate：开始日期
-- enddate ：结束日期

607.销售员 （简单）

表: SalesPerson

+-----------------+---------+
| Column Name     | Type    |
+-----------------+---------+
| sales_id        | int     |
| name            | varchar |
| salary          | int     |
| commission_rate | int     |
| hire_date       | date    |
+-----------------+---------+
Sales_id是该表的主键列。
该表的每一行都显示了销售人员的姓名和ID，以及他们的工资、佣金率和雇佣日期。

表: Company

+-------------+---------+
| Column Name | Type    |
+-------------+---------+
| com_id      | int     |
| name        | varchar |
| city        | varchar |
+-------------+---------+
Com_id是该表的主键列。
该表的每一行都表示公司的名称和ID，以及公司所在的城市。

表: Orders

+-------------+------+
| Column Name | Type |
+-------------+------+
| order_id    | int  |
| order_date  | date |
| com_id      | int  |
| sales_id    | int  |
| amount      | int  |
+-------------+------+
Order_id是该表的主键列。
com_id是Company表中com_id的外键。
sales_id是来自销售员表com_id的外键。
该表的每一行包含一个订单的信息。这包括公司的ID、销售人员的ID、订单日期和支付的金额。

编写一个SQL查询，报告没有任何与名为 “RED” 的公司相关的订单的所有销售人员的姓名。

以 任意顺序 返回结果表。

查询结果格式如下所示。

示例 1:

输入:
SalesPerson 表:
+----------+------+--------+-----------------+------------+
| sales_id | name | salary | commission_rate | hire_date  |
+----------+------+--------+-----------------+------------+
| 1        | John | 100000 | 6               | 4/1/2006   |
| 2        | Amy  | 12000  | 5               | 5/1/2010   |
| 3        | Mark | 65000  | 12              | 12/25/2008 |
| 4        | Pam  | 25000  | 25              | 1/1/2005   |
| 5        | Alex | 5000   | 10              | 2/3/2007   |
+----------+------+--------+-----------------+------------+
Company 表:
+--------+--------+----------+
| com_id | name   | city     |
+--------+--------+----------+
| 1      | RED    | Boston   |
| 2      | ORANGE | New York |
| 3      | YELLOW | Boston   |
| 4      | GREEN  | Austin   |
+--------+--------+----------+
Orders 表:
+----------+------------+--------+----------+--------+
| order_id | order_date | com_id | sales_id | amount |
+----------+------------+--------+----------+--------+
| 1        | 1/1/2014   | 3      | 4        | 10000  |
| 2        | 2/1/2014   | 4      | 5        | 5000   |
| 3        | 3/1/2014   | 1      | 1        | 50000  |
| 4        | 4/1/2014   | 1      | 4        | 25000  |
+----------+------------+--------+----------+--------+
输出:
+------+
| name |
+------+
| Amy  |
| Mark |
| Alex |
+------+
解释:
根据表 orders 中的订单 '3' 和 '4' ，容易看出只有 'John' 和 'Pam' 两个销售员曾经向公司 'RED' 销售过。
所以我们需要输出表 salesperson 中所有其他人的名字。

我的解答：

SELECT S.name
FROM SalesPerson AS S
WHERE S.sales_id NOT IN (SELECT O.sales_idFROM Orders AS OLEFT JOINCompany AS C ON O.com_id = C.com_idWHERE C.name = 'RED');
-- 又忘记了不能用运算符做缩写名字，比如“Or”

计算函数

1141.查询近30天活跃用户数

活动记录表：Activity

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| user_id       | int     |
| session_id    | int     |
| activity_date | date    |
| activity_type | enum    |
+---------------+---------+
该表是用户在社交网站的活动记录。
该表没有主键，可能包含重复数据。
activity_type 字段为以下四种值 ('open_session', 'end_session', 'scroll_down', 'send_message')。
每个 session_id 只属于一个用户。

请写SQL查询出截至 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）。

以 任意顺序 返回结果表。

查询结果示例如下。

示例 1:

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。

方法一：GROUP BY 和 DISTINCT
思路

1. 使用 COUNT 函数计算用户的数量。因为该表没有主键，可能包含重复数据，所以需要在此基础上使用 DISTINCT 去重：COUNT(DISTINCT user_id）。

2. 统计截至 2019-07-27，近 30 天的每日活跃用户，所以需要使用 WHERE 过滤数据，可以使用两种办法（注意是截至不是截止）：

   1. 计算出第一天，使用 BETWEEN ：WHERE activity_date BETWEEN ‘2019-06-28’ AND ‘2019-07-27’。
   2. 使用 datediff() 函数，计算当天与最后一天的差值：WHERE datediff(‘2019-07-27’,activity_date) < 30。

3. 使用 GROUP BY 按天聚合。

我的解答：

SELECT activity_date AS 'day', COUNT(DISTINCT user_id) AS 'active_users'
FROM Activity
WHERE activity_date BETWEEN '2019-6-28' AND '2019-7-27'
-- WHERE datediff('2019-07-27',activity_date) < 30
GROUP BY activity_date;

1693.每天的领导和合伙人 （简单）

表：DailySales

+-------------+---------+
| Column Name | Type    |
+-------------+---------+
| date_id     | date    |
| make_name   | varchar |
| lead_id     | int     |
| partner_id  | int     |
+-------------+---------+
该表没有主键。
该表包含日期、产品的名称，以及售给的领导和合伙人的编号。
名称只包含小写英文字母。

写一条 SQL 语句，使得对于每一个 date_id 和 make_name，返回不同的 lead_id 以及不同的 partner_id 的数量。

按 任意顺序 返回结果表。

查询结果格式如下示例所示。

示例 1:

输入：
DailySales 表：
+-----------+-----------+---------+------------+
| date_id   | make_name | lead_id | partner_id |
+-----------+-----------+---------+------------+
| 2020-12-8 | toyota    | 0       | 1          |
| 2020-12-8 | toyota    | 1       | 0          |
| 2020-12-8 | toyota    | 1       | 2          |
| 2020-12-7 | toyota    | 0       | 2          |
| 2020-12-7 | toyota    | 0       | 1          |
| 2020-12-8 | honda     | 1       | 2          |
| 2020-12-8 | honda     | 2       | 1          |
| 2020-12-7 | honda     | 0       | 1          |
| 2020-12-7 | honda     | 1       | 2          |
| 2020-12-7 | honda     | 2       | 1          |
+-----------+-----------+---------+------------+
输出：
+-----------+-----------+--------------+-----------------+
| date_id   | make_name | unique_leads | unique_partners |
+-----------+-----------+--------------+-----------------+
| 2020-12-8 | toyota    | 2            | 3               |
| 2020-12-7 | toyota    | 1            | 2               |
| 2020-12-8 | honda     | 2            | 2               |
| 2020-12-7 | honda     | 3            | 2               |
+-----------+-----------+--------------+-----------------+
解释：
在 2020-12-8，丰田（toyota）有领导者 = [0, 1] 和合伙人 = [0, 1, 2] ，同时本田（honda）有领导者 = [1, 2] 和合伙人 = [1, 2]。
在 2020-12-7，丰田（toyota）有领导者 = [0] 和合伙人 = [1, 2] ，同时本田（honda）有领导者 = [0, 1, 2] 和合伙人 = [1, 2]。

我的解答：

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
ORDER BY date_id;
-- 要记得用GROUP BY 分组呀

1729.求关注者的数量 （简单）

表： Followers

+-------------+------+
| Column Name | Type |
+-------------+------+
| user_id     | int  |
| follower_id | int  |
+-------------+------+
(user_id, follower_id) 是这个表的主键。
该表包含一个关注关系中关注者和用户的编号，其中关注者关注用户。

写出 SQL 语句，对于每一个用户，返回该用户的关注者数量。

按 user_id 的顺序返回结果表。

查询结果的格式如下示例所示。

示例 1：

输入：
Followers 表：
+---------+-------------+
| user_id | follower_id |
+---------+-------------+
| 0       | 1           |
| 1       | 0           |
| 2       | 0           |
| 2       | 1           |
+---------+-------------+
输出：
+---------+----------------+
| user_id | followers_count|
+---------+----------------+
| 0       | 1              |
| 1       | 1              |
| 2       | 2              |
+---------+----------------+
解释：
0 的关注者有 {1}
1 的关注者有 {0}
2 的关注者有 {0,1}

我的解答：

SELECT user_id,COUNT(DISTINCT follower_id) AS 'followers_count'
FROM Followers
GROUP BY user_id;
--记得DISTINCT去重

586.订单最多的客户 （简单）

表: Orders

+-----------------+----------+
| Column Name     | Type     |
+-----------------+----------+
| order_number    | int      |
| customer_number | int      |
+-----------------+----------+
Order_number是该表的主键。
此表包含关于订单ID和客户ID的信息。

编写一个SQL查询，为下了 最多订单 的客户查找 customer_number 。

测试用例生成后， 恰好有一个客户 比任何其他客户下了更多的订单。

查询结果格式如下所示。

示例 1:

输入:
Orders 表:
+--------------+-----------------+
| order_number | customer_number |
+--------------+-----------------+
| 1            | 1               |
| 2            | 2               |
| 3            | 3               |
| 4            | 3               |
+--------------+-----------------+
输出:
+-----------------+
| customer_number |
+-----------------+
| 3               |
+-----------------+
解释:
customer_number 为 '3' 的顾客有两个订单，比顾客 '1' 或者 '2' 都要多，因为他们只有一个订单。
所以结果是该顾客的 customer_number ，也就是 3 。

我的解答：

SELECT customer_number
FROM Orders
GROUP BY customer_number
ORDER BY COUNT(*) DESC
LIMIT 1;
--COUNT(*):返回表中的记录数(包括所有列)，相当于统计表的行数(不会忽略列值为NULL的记录)

511.游戏玩法分析I （简单)

活动表 Activity：

+--------------+---------+
| Column Name  | Type    |
+--------------+---------+
| player_id    | int     |
| device_id    | int     |
| event_date   | date    |
| games_played | int     |
+--------------+---------+
表的主键是 (player_id, event_date)。
这张表展示了一些游戏玩家在游戏平台上的行为活动。
每行数据记录了一名玩家在退出平台之前，当天使用同一台设备登录平台后打开的游戏的数目（可能是 0 个）。

写一条 SQL 查询语句获取每位玩家 第一次登陆平台的日期。

查询结果的格式如下所示：

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  |
+-----------+-------------+

我的解答：

SELECT player_id, MIN(event_date)AS 'first_login'
FROM Activity
GROUP BY player_id
ORDER BY player_id;

1890.2020年最后一次登录（简单）

表: Logins

+----------------+----------+
| 列名           | 类型      |
+----------------+----------+
| user_id        | int      |
| time_stamp     | datetime |
+----------------+----------+
(user_id, time_stamp) 是这个表的主键。
每一行包含的信息是user_id 这个用户的登录时间。

编写一个 SQL 查询，该查询可以获取在 2020 年登录过的所有用户的本年度 最后一次 登录时间。结果集 不 包含 2020 年没有登录过的用户。

返回的结果集可以按 任意顺序 排列。

查询结果格式如下例。

示例 1:

输入：
Logins 表:
+---------+---------------------+
| user_id | time_stamp          |
+---------+---------------------+
| 6       | 2020-06-30 15:06:07 |
| 6       | 2021-04-21 14:06:06 |
| 6       | 2019-03-07 00:18:15 |
| 8       | 2020-02-01 05:10:53 |
| 8       | 2020-12-30 00:46:50 |
| 2       | 2020-01-16 02:49:50 |
| 2       | 2019-08-25 07:59:08 |
| 14      | 2019-07-14 09:00:00 |
| 14      | 2021-01-06 11:59:59 |
+---------+---------------------+
输出：
+---------+---------------------+
| user_id | last_stamp          |
+---------+---------------------+
| 6       | 2020-06-30 15:06:07 |
| 8       | 2020-12-30 00:46:50 |
| 2       | 2020-01-16 02:49:50 |
+---------+---------------------+
解释：
6号用户登录了3次，但是在2020年仅有一次，所以结果集应包含此次登录。
8号用户在2020年登录了2次，一次在2月，一次在12月，所以，结果集应该包含12月的这次登录。
2号用户登录了2次，但是在2020年仅有一次，所以结果集应包含此次登录。
14号用户在2020年没有登录，所以结果集不应包含。

我的解答：

SELECT user_id,
(SELECT DISTINCT time_stampFROM LoginsWHERE time_stamp BETWEEN '2020-01-01 00:00:00' AND '2020-12-31 23:59:59'GROUP BY user_id,time_stampORDER BY time_stamp DESCLIMIT 1
) AS 'last_stamp'
FROM Logins
GROUP BY user_id;
--运行出来是错误的，时间最大值赋值给了每一个人

正确答案：

SELECT user_id, max(time_stamp) last_stamp
FROM Logins
WHERE year(time_stamp) = '2020'
GROUP BY user_id;

1741.查找每个员工花费的总时间 （简单）

表: Employees

+-------------+------+
| Column Name | Type |
+-------------+------+
| emp_id      | int  |
| event_day   | date |
| in_time     | int  |
| out_time    | int  |
+-------------+------+
(emp_id, event_day, in_time) 是这个表的主键。
该表显示了员工在办公室的出入情况。
event_day 是此事件发生的日期，in_time 是员工进入办公室的时间，而 out_time 是他们离开办公室的时间。
in_time 和 out_time 的取值在1到1440之间。
题目保证同一天没有两个事件在时间上是相交的，并且保证 in_time 小于 out_time。

编写一个SQL查询以计算每位员工每天在办公室花费的总时间（以分钟为单位）。 请注意，在一天之内，同一员工是可以多次进入和离开办公室的。 在办公室里一次进出所花费的时间为out_time 减去 in_time。

返回结果表单的顺序无要求。
查询结果的格式如下：

Employees table:
+--------+------------+---------+----------+
| emp_id | event_day  | in_time | out_time |
+--------+------------+---------+----------+
| 1      | 2020-11-28 | 4       | 32       |
| 1      | 2020-11-28 | 55      | 200      |
| 1      | 2020-12-03 | 1       | 42       |
| 2      | 2020-11-28 | 3       | 33       |
| 2      | 2020-12-09 | 47      | 74       |
+--------+------------+---------+----------+
Result table:
+------------+--------+------------+
| day        | emp_id | total_time |
+------------+--------+------------+
| 2020-11-28 | 1      | 173        |
| 2020-11-28 | 2      | 30         |
| 2020-12-03 | 1      | 41         |
| 2020-12-09 | 2      | 27         |
+------------+--------+------------+
雇员 1 有三次进出: 有两次发生在 2020-11-28 花费的时间为 (32 - 4) + (200 - 55) = 173, 有一次发生在 2020-12-03 花费的时间为 (42 - 1) = 41。
雇员 2 有两次进出: 有一次发生在 2020-11-28 花费的时间为 (33 - 3) = 30,  有一次发生在 2020-12-09 花费的时间为 (74 - 47) = 27。

我的解答：

SELECT event_day AS 'day', emp_id, SUM(out_time-in_time) AS 'total_time'
FROM Employees
GROUP BY event_day,emp_id;

控制流

1393.股票的资本损益 （中等）

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。

我的解答：

SELECT stock_name, SUM(CASE WHEN operation='Buy' THEN -price ELSE price END) AS capital_gain_loss
FROM Stocks
GROUP BY stock_name;

1407.排名考前的旅行者

表：Users

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

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

我的解答：

SELECT U.name AS name, IFNULL(SUM(R.distance), 0) AS travelled_distance
FROM Users AS U
LEFT JOIN
Rides AS R ON U.id = R.user_id
GROUP BY name
ORDER BY travelled_distance DESC, name ASC;
--join等价于inner join内连接抄，是返回两个表中都有的符合条件的行。
--left join左连接，是返回左袭表知中所有的行及右表中符合条件的行。
--right join右连接，是返回右表中所有的行及左表中符合条件的行。
--full join全连接，是返回左表中所有的行及右表中所有的行，并按条件连接。
--通常情况下，left join肯定比inner join返回的行数多道。

1158.市场分析I （中等）

Table: Users

+----------------+---------+
| Column Name    | Type    |
+----------------+---------+
| user_id        | int     |
| join_date      | date    |
| favorite_brand | varchar |
+----------------+---------+
此表主键是 user_id。
表中描述了购物网站的用户信息，用户可以在此网站上进行商品买卖。

Table: Orders

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| order_id      | int     |
| order_date    | date    |
| item_id       | int     |
| buyer_id      | int     |
| seller_id     | int     |
+---------------+---------+
此表主键是 order_id。
外键是 item_id 和（buyer_id，seller_id）。

Table: Items

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| item_id       | int     |
| item_brand    | varchar |
+---------------+---------+
此表主键是 item_id。

请写出一条SQL语句以查询每个用户的注册日期和在 2019 年作为买家的订单总数。

以 任意顺序 返回结果表。

查询结果格式如下。

示例 1:

输入：
Users 表:
+---------+------------+----------------+
| user_id | join_date  | favorite_brand |
+---------+------------+----------------+
| 1       | 2018-01-01 | Lenovo         |
| 2       | 2018-02-09 | Samsung        |
| 3       | 2018-01-19 | LG             |
| 4       | 2018-05-21 | HP             |
+---------+------------+----------------+
Orders 表:
+----------+------------+---------+----------+-----------+
| order_id | order_date | item_id | buyer_id | seller_id |
+----------+------------+---------+----------+-----------+
| 1        | 2019-08-01 | 4       | 1        | 2         |
| 2        | 2018-08-02 | 2       | 1        | 3         |
| 3        | 2019-08-03 | 3       | 2        | 3         |
| 4        | 2018-08-04 | 1       | 4        | 2         |
| 5        | 2018-08-04 | 1       | 3        | 4         |
| 6        | 2019-08-05 | 2       | 2        | 4         |
+----------+------------+---------+----------+-----------+
Items 表:
+---------+------------+
| item_id | item_brand |
+---------+------------+
| 1       | Samsung    |
| 2       | Lenovo     |
| 3       | LG         |
| 4       | HP         |
+---------+------------+
输出：
+-----------+------------+----------------+
| buyer_id  | join_date  | orders_in_2019 |
+-----------+------------+----------------+
| 1         | 2018-01-01 | 1              |
| 2         | 2018-02-09 | 2              |
| 3         | 2018-01-19 | 0              |
| 4         | 2018-05-21 | 0              |
+-----------+------------+----------------+

我的解答：

SELECT U.user_id AS 'buyer_id', U.join_date AS 'join_date', IFNULL(O.cnt, 0) AS 'orders_in_2019'
FROM Users AS U
LEFT JOIN
(SELECT buyer_id, COUNT(order_id) cnt FROM OrdersWHERE order_date BETWEEN '2019-01-01' AND '2019-12-31'GROUP BY buyer_id
)AS O
ON U.user_id = O.buyer_id
ORDER BY buyer_id;

过滤

182.查找重复的电子邮箱 （简单）

编写一个 SQL 查询，查找 Person 表中所有重复的电子邮箱。

示例：

+----+---------+
| Id | Email   |
+----+---------+
| 1  | a@b.com |
| 2  | c@d.com |
| 3  | a@b.com |
+----+---------+
根据以上输入，你的查询应返回以下结果：
+---------+
| Email   |
+---------+
| a@b.com |
+---------+
说明：所有电子邮箱都是小写字母。

我的解答：

SELECT Email
FROM Person
GROUP BY Email
HAVING COUNT(Email) >1 ;
--向 GROUP BY 添加条件的一种更常用的方法是使用 HAVING 子句，该子句更为简单高效。

1050.合作过至少三次的演员和导演（简单）

ActorDirector 表：+-------------+---------+
| Column Name | Type    |
+-------------+---------+
| actor_id    | int     |
| director_id | int     |
| timestamp   | int     |
+-------------+---------+
timestamp 是这张表的主键.

写一条SQL查询语句获取合作过至少三次的演员和导演的 id 对 (actor_id, director_id)

示例：

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           |
+-------------+-------------+-------------+Result 表：
+-------------+-------------+
| actor_id    | director_id |
+-------------+-------------+
| 1           | 1           |
+-------------+-------------+
唯一的 id 对是 (1, 1)，他们恰好合作了 3 次。

我的解答：

SELECT actor_id, director_id
FROM ActorDirector
GROUP BY actor_id,director_id
HAVING COUNT(*) >= 3;

1587.银行账户概要II（简单）

表: Users

+--------------+---------+
| Column Name  | Type    |
+--------------+---------+
| account      | int     |
| name         | varchar |
+--------------+---------+
account 是该表的主键.
表中的每一行包含银行里中每一个用户的账号.

表: Transactions

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| trans_id      | int     |
| account       | int     |
| amount        | int     |
| transacted_on | date    |
+---------------+---------+
trans_id 是该表主键.
该表的每一行包含了所有账户的交易改变情况.
如果用户收到了钱, 那么金额是正的; 如果用户转了钱, 那么金额是负的.
所有账户的起始余额为 0.

写一个 SQL, 报告余额高于 10000 的所有用户的名字和余额. 账户的余额等于包含该账户的所有交易的总和.

返回结果表单没有顺序要求.

查询结果格式如下例所示.

 Users table:
+------------+--------------+
| account    | name         |
+------------+--------------+
| 900001     | Alice        |
| 900002     | Bob          |
| 900003     | Charlie      |
+------------+--------------+Transactions table:
+------------+------------+------------+---------------+
| trans_id   | account    | amount     | transacted_on |
+------------+------------+------------+---------------+
| 1          | 900001     | 7000       |  2020-08-01   |
| 2          | 900001     | 7000       |  2020-09-01   |
| 3          | 900001     | -3000      |  2020-09-02   |
| 4          | 900002     | 1000       |  2020-09-12   |
| 5          | 900003     | 6000       |  2020-08-07   |
| 6          | 900003     | 6000       |  2020-09-07   |
| 7          | 900003     | -4000      |  2020-09-11   |
+------------+------------+------------+---------------+Result table:
+------------+------------+
| name       | balance    |
+------------+------------+
| Alice      | 11000      |
+------------+------------+
Alice 的余额为(7000 + 7000 - 3000) = 11000.
Bob 的余额为1000.
Charlie 的余额为(6000 + 6000 - 4000) = 8000.

我的解答：

SELECT U.name AS NAME, SUM(T.amount) AS BALANCE
FROM Users AS U
LEFT JOIN
Transactions AS T
ON U.account = T.account
GROUP BY T.account
HAVING SUM(T.amount) > 10000;

1084.销售分析III （简单）

Table: Product

+--------------+---------+
| Column Name  | Type    |
+--------------+---------+
| product_id   | int     |
| product_name | varchar |
| unit_price   | int     |
+--------------+---------+
Product_id是该表的主键。
该表的每一行显示每个产品的名称和价格。

Table: Sales

+-------------+---------+
| Column Name | Type    |
+-------------+---------+
| seller_id   | int     |
| product_id  | int     |
| buyer_id    | int     |
| sale_date   | date    |
| quantity    | int     |
| price       | int     |
+------ ------+---------+
这个表没有主键，它可以有重复的行。
product_id 是 Product 表的外键。
该表的每一行包含关于一个销售的一些信息。

编写一个SQL查询，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。

以 任意顺序 返回结果表。

查询结果格式如下所示。

示例 1:

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 3的产品在2019年春季之后销售。
我们只退回产品1，因为它是2019年春季才销售的产品。

我的解答：

SELECT P.product_id AS product_id, P.product_name AS product_name
FROM Product AS P
LEFT JOIN
Sales AS S
ON P.product_id = S.product_id
WHERE S.sale_date BETWEEN '2019-01-01' AND '2019-03-31';
--我的解答是错误的，题目是仅在春季，其他时间该商品也有销售则不算，但我没有排除该情况

正确解答：

SELECT P.product_id AS product_id, P.product_name AS product_name
FROM Product AS P
LEFT JOIN
Sales AS S
ON P.product_id = S.product_id
GROUP BY S.product_id
HAVING MIN(sale_date) >= '2019-01-01'
AND MAX(sale_date) <= '2019-03-31';
--巧妙运用了min和max来规定了销售时间的上下限，即排除了其他情况。

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