LeetCode-SQL（六）
2024-04-20 22:53:19
以下题目均来自力扣
101、1393.股票的资本损益
难度：★★★☆☆
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。
解答：
用户分组，分出这个用户买的总价钱和卖出的总价钱，然后通过转换为一行，进行相减就可以求出
with t1 as(
selectstock_name,operation,sum(price) p
fromStocks
group by stock_name,operation
),
t2 as(
selectstock_name,min(case operation when 'buy' then p end) buy_price,min(case operation when 'Sell' then p end) Sell_price
fromt1
group by stock_name
)
select stock_name,Sell_price-buy_price capital_gain_loss
from t2
order by stock_name desc
;
102、1389.购买了产品A和产品B却没有购买产品C的顾客
难度：★★★☆☆
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 。
解答：
先找购买了产品C的顾客，然后去除这顾客，再从剩下的顾客中找到购买了A和B产品的，分组去重数量等于2就可以了
with o_out_c as(
select * from Orders where customer_id not in (select customer_id from Orders where product_name='C')
),
tmp as (
select * from o_out_c where product_name in ('A','B')
)
select * from Customers
where customer_id in
(select customer_id from tmp group by customer_id having count(distinct product_name)=2)
103、1407.排名靠前的旅行者
难度：★★☆☆☆
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。
解答：
每个旅行者，所以用户表所有人都应该在，这里使用左连接（left join）,然后根据姓名进行分组求和，求和里面设置如果为null的为0，最后进行排序
selectname,sum(ifnull(distance,0)) travelled_distance
fromUsers u
left joinRides r
onu.id=r.user_id
group byname
order bytravelled_distance desc,name asc
;
104、1412.查找成绩处于中游的学生
难度：★★★★★
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。
解答：
排序开窗，根据分数正着排一次，然后反着再排一次，再做一个标志转换，排名不为1的都为0
selectexam_id,student_id,score,if(dense_rank() over(partition by exam_id order by score desc)=1,1,0) dr,if(dense_rank() over(partition by exam_id order by score)=1,1,0) ar
fromExam
;
连接学生表，然后对学生id求分组，条件为sum(dr)=0和sum(ar)=0的
selectt.student_id,student_name
from (selectexam_id,student_id,score,if(dense_rank() over(partition by exam_id order by score desc)=1,1,0) dr,if(dense_rank() over(partition by exam_id order by score)=1,1,0) ar
fromExam) t
join Student s
ont.student_id=s.student_id
group byt.student_id,student_name
havingsum(dr)=0
andsum(ar)=0
;
105、1421.净现值查询
难度：★★☆☆☆
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.
解答：
左连接，判断null为0
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
106、1435.绘制会话柱状图
难度：★★☆☆☆
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。
解答：
select '[0-5>' as bin,count(duration) as total
from Sessions
where duration < 300
union
select '[5-10>' as bin,count(duration) as total
from Sessions
where duration >= 300 and duration < 600
union
select '[10-15>' as bin,count(duration) as total
from Sessions
where duration >= 600 and duration < 900
union
select '15 or more' as bin,count(duration) as total
from Sessions
where duration > 900
107、1440.计算布尔表达式的值
难度：★★★★☆
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.
解答：
Expressions表与Variables表进行连接两次，然后使用case when then else end去判断即可
with tmp as(
select left_operand,v1.value left_value,operator,right_operand,v2.value right_value
from Expressions e
left join Variables v1
on e.left_operand=v1.name
left join Variables v2
on e.right_operand=v2.name
)
select
left_operand,
operator,
right_operand,
case when operator='>' and left_value>right_value then 'true'when operator='<' and left_value<right_value then 'true'when operator='=' and left_value=right_value then 'true'else 'false' end as valuefrom tmp
108、1445.橘子和苹果
难度：★★★☆☆
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).
解答：
select s1.sale_date sale_date,s1.sold_num-s2.sold_num diff # 求差即可
from Sales s1
join Sales s2
on s1.sale_date=s2.sale_date # 自连接在一起，方便计算
where s1.fruit='apples' and s2.fruit='oranges' # 让苹果和橘子在一行上
order by sale_date
109、1454.活跃用户
难度：★★★☆☆
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.
解答：
# 思路：
# 对每个用户和日期进行排序，然后用日期去减排名，最后对用户和相减后的日期进行分组，如果数量大于等于5的则是连续登录
with tmp as(
selectl.id,l.login_date,a.name
fromLogins l
left joinAccounts a
onl.id=a.id # 两表连接，使得id和name在一起
group byl.id,l.login_date,a.name # 分组，为了使每个用户每天只有一次
),
tmp1 as(
selectid,login_date,name,rank() over(partition by id order by login_date) rk # 排序
fromtmp
),
tmp2 as(
selectid,name,login_date,date_add(login_date,interval -rk day) dt # 求差
fromtmp1
)
selectdistinct id, # 去重name
fromtmp2
group byid,dt # 分组id和日期
hvaingcount(*)>=5 # 数量大于等于5的说明连续登录5天
order byid
;
110、1459.矩形面积
难度：★★★★☆
表: Points
+---------------+---------+
| Column Name | Type |
+---------------+---------+
| id | int |
| x_value | int |
| y_value | int |
+---------------+---------+
id 是该表主键
每个点都用二维坐标 (x_value, y_value) 表示
写一个 SQL 语句，报告由表中任意两点可以形成的所有 边与坐标轴平行 且 面积不为零 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- 矩形的面积由列
area表示
请按照面积 area 大小降序排列；如果面积相同的话, 则按照 p1 升序排序；若仍相同，则按 p2 升序排列。
查询结果如下例所示：
Points 表:
+----------+-------------+-------------+
| id | x_value | y_value |
+----------+-------------+-------------+
| 1 | 2 | 7 |
| 2 | 4 | 8 |
| 3 | 2 | 10 |
+----------+-------------+-------------+Result 表:
+----------+-------------+-------------+
| p1 | p2 | area |
+----------+-------------+-------------+
| 2 | 3 | 4 |
| 1 | 2 | 2 |
+----------+-------------+-------------+
https://assets.leetcode.com/uploads/2021/03/12/rect.png
p1 = 2 且 p2 = 3 时, 面积等于 |4-2| * |8-10| = 4
p1 = 1 且 p2 = 2 时, 面积等于 ||2-4| * |7-8| = 2
p1 = 1 且 p2 = 3 时, 是不可能为矩形的, 面积等于 0
解答：
SELECTp1.id P1,p2.id P2,(ABS(p1.x_value - p2.x_value) * ABS(p1.y_value - p2.y_value)) AS AREA
FROMPoints p1
JOINPoints p2
ONp1.id < p2.id
HAVINGAREA <> 0
ORDER BYAREA DESC,P1,P2
;
111、1468.计算税后工资
难度：★★★★☆
Salaries 表：
+---------------+---------+
| Column Name | Type |
+---------------+---------+
| company_id | int |
| employee_id | int |
| employee_name | varchar |
| salary | int |
+---------------+---------+
(company_id, employee_id) 是这个表的主键
这个表包括员工的company id, id, name 和 salary
写一条查询 SQL 来查找每个员工的税后工资
每个公司的税率计算依照以下规则
- 如果这个公司员工最高工资不到 1000 ，税率为 0%
- 如果这个公司员工最高工资在 1000 到 10000 之间，税率为 24%
- 如果这个公司员工最高工资大于 10000 ，税率为 49%
按任意顺序返回结果，税后工资结果取整
结果表格式如下例所示：
Salaries 表：
+------------+-------------+---------------+--------+
| company_id | employee_id | employee_name | salary |
+------------+-------------+---------------+--------+
| 1 | 1 | Tony | 2000 |
| 1 | 2 | Pronub | 21300 |
| 1 | 3 | Tyrrox | 10800 |
| 2 | 1 | Pam | 300 |
| 2 | 7 | Bassem | 450 |
| 2 | 9 | Hermione | 700 |
| 3 | 7 | Bocaben | 100 |
| 3 | 2 | Ognjen | 2200 |
| 3 | 13 | Nyancat | 3300 |
| 3 | 15 | Morninngcat | 7777 |
+------------+-------------+---------------+--------+Result 表：
+------------+-------------+---------------+--------+
| company_id | employee_id | employee_name | salary |
+------------+-------------+---------------+--------+
| 1 | 1 | Tony | 1020 |
| 1 | 2 | Pronub | 10863 |
| 1 | 3 | Tyrrox | 5508 |
| 2 | 1 | Pam | 300 |
| 2 | 7 | Bassem | 450 |
| 2 | 9 | Hermione | 700 |
| 3 | 7 | Bocaben | 76 |
| 3 | 2 | Ognjen | 1672 |
| 3 | 13 | Nyancat | 2508 |
| 3 | 15 | Morninngcat | 5911 |
+------------+-------------+---------------+--------+
对于公司 1 ，最高工资是 21300 ，其每个员工的税率为 49%
对于公司 2 ，最高工资是 700 ，其每个员工税率为 0%
对于公司 3 ，最高工资是 7777 ，其每个员工税率是 24%
税后工资计算 = 工资 - ( 税率 / 100）*工资
对于上述案例，Morninngcat 的税后工资 = 7777 - 7777 * ( 24 / 100) = 7777 - 1866.48 = 5910.52 ，取整为 5911
解答：
with tmp as( # 临时表一，求出每个salary对应的税率
selectcompany_id,employee_id,employee_name,salary,case when salary<1000 then 0when salary>1000 and salary<=10000 then 0.24when salary>10000 then 0.49 end as lv # 每个salary对应的税率
from Salaries
),
tmp1 as( # 临时表二，求出每个公司中税率最高的
select
company_id,
employee_id,
employee_name,
salary,
max(lv) over(partition by company_id) lv1 # 税率最高的
from tmp
)
select
company_id,
employee_id,
employee_name,
round(salary-salary*lv1,0) salary # 取整计算税后工资
from tmp1
：
112、1479.周内每天的销售情况
难度：★★★★★
表：Orders
+---------------+---------+
| Column Name | Type |
+---------------+---------+
| order_id | int |
| customer_id | int |
| order_date | date |
| item_id | varchar |
| quantity | int |
+---------------+---------+
(order_id, item_id) 是该表主键
该表包含了订单信息
order_date 是id为 item_id 的商品被id为 customer_id 的消费者订购的日期.
表：Items
+---------------------+---------+
| Column Name | Type |
+---------------------+---------+
| item_id | varchar |
| item_name | varchar |
| item_category | varchar |
+---------------------+---------+
item_id 是该表主键
item_name 是商品的名字
item_category 是商品的类别
你是企业主，想要获得分类商品和周内每天的销售报告。
写一个SQL语句，报告 周内每天 每个商品类别下订购了多少单位。
返回结果表单 按商品类别排序 。
查询结果格式如下例所示：
Orders 表：
+------------+--------------+-------------+--------------+-------------+
| order_id | customer_id | order_date | item_id | quantity |
+------------+--------------+-------------+--------------+-------------+
| 1 | 1 | 2020-06-01 | 1 | 10 |
| 2 | 1 | 2020-06-08 | 2 | 10 |
| 3 | 2 | 2020-06-02 | 1 | 5 |
| 4 | 3 | 2020-06-03 | 3 | 5 |
| 5 | 4 | 2020-06-04 | 4 | 1 |
| 6 | 4 | 2020-06-05 | 5 | 5 |
| 7 | 5 | 2020-06-05 | 1 | 10 |
| 8 | 5 | 2020-06-14 | 4 | 5 |
| 9 | 5 | 2020-06-21 | 3 | 5 |
+------------+--------------+-------------+--------------+-------------+Items 表：
+------------+----------------+---------------+
| item_id | item_name | item_category |
+------------+----------------+---------------+
| 1 | LC Alg. Book | Book |
| 2 | LC DB. Book | Book |
| 3 | LC SmarthPhone | Phone |
| 4 | LC Phone 2020 | Phone |
| 5 | LC SmartGlass | Glasses |
| 6 | LC T-Shirt XL | T-Shirt |
+------------+----------------+---------------+Result 表：
+------------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+
| Category | Monday | Tuesday | Wednesday | Thursday | Friday | Saturday | Sunday |
+------------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+
| Book | 20 | 5 | 0 | 0 | 10 | 0 | 0 |
| Glasses | 0 | 0 | 0 | 0 | 5 | 0 | 0 |
| Phone | 0 | 0 | 5 | 1 | 0 | 0 | 10 |
| T-Shirt | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
+------------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+
在周一(2020-06-01, 2020-06-08)，Book分类(ids: 1, 2)下，总共销售了20个单位(10 + 10)
在周二(2020-06-02)，Book分类(ids: 1, 2)下，总共销售了5个单位
在周三(2020-06-03)，Phone分类(ids: 3, 4)下，总共销售了5个单位
在周四(2020-06-04)，Phone分类(ids: 3, 4)下，总共销售了1个单位
在周五(2020-06-05)，Book分类(ids: 1, 2)下，总共销售了10个单位，Glasses分类(ids: 5)下，总共销售了5个单位
在周六, 没有商品销售
在周天(2020-06-14, 2020-06-21)，Phone分类(ids: 3, 4)下，总共销售了10个单位(5 + 5)
没有销售 T-Shirt 类别的商品
解答：
with tmp as(
select i.item_category,o.item_id,
dayname(order_date) as wk,quantity
from Orders o
right join Items i # 临时表，用orders表右连接items表，因为需要的是items里面的全部类别
on o.item_id=i.item_id # 顺便使用dayname函数求出日期是星期几
)
select
item_category Category,
sum(if(wk='Monday',quantity,0)) as Monday, # 分组要使用聚合函数，日期为周一的进行相加
sum(if(wk='Tuesday',quantity,0)) as Tuesday, # 分组要使用聚合函数，日期为周二的进行相加
sum(if(wk='Wednesday',quantity,0)) as Wednesday, # 分组要使用聚合函数，日期为周三的进行相加
sum(if(wk='Thursday',quantity,0)) as Thursday, # 分组要使用聚合函数，日期为周四的进行相加
sum(if(wk='Friday',quantity,0)) as Friday, # 分组要使用聚合函数，日期为周五的进行相加
sum(if(wk='Saturday',quantity,0)) as Saturday, # 分组要使用聚合函数，日期为周六的进行相加
sum(if(wk='Sunday',quantity,0)) as Sunday # 分组要使用聚合函数，日期为周天的进行相加
from tmp
group by item_category # 按照要求对类别进行分组
order by Category # 按照要求对类别进行排序
扩展：
# 日期函数
# 1、直接求日期为星期几 ： dayname(date)
select dayname('2022-01-18')
Tuesday
# 2、求日期为星期几：dayofweek(date) 1代表周日，2代表周一。。。。依次类推
select dayofweek('2022-01-18')
3
# 3、求日期为星期几：weekday(date) 0代表周一，1代表周二。。。。依次类推
select weekday('2022-01-18')
1
113、1484.按日期分组销售产品
难度：★★☆☆☆
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。
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 |
+------------+-------------+Result 表：
+------------+----------+------------------------------+
| sell_date | num_sold | products |
+------------+----------+------------------------------+
| 2020-05-30 | 3 | Basketball,Headphone,T-shirt |
| 2020-06-01 | 2 | Bible,Pencil |
| 2020-06-02 | 1 | Mask |
+------------+----------+------------------------------+
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。
解答：
SELECT sell_date AS 'sell_date',COUNT(DISTINCT product) AS 'num_sold', # 会重复，去重GROUP_CONCAT(DISTINCT product ORDER BY product ASC #按照字典序排列，升序SEPARATOR ',') #用','分隔AS 'products' #组内拼接
FROM Activities
GROUP BY sell_date
ORDER BY sell_date;
114、1495.上月播放的儿童适宜电影
难度：★★☆☆☆
表: TVProgram
+---------------+---------+
| Column Name | Type |
+---------------+---------+
| program_date | date |
| content_id | int |
| channel | varchar |
+---------------+---------+
(program_date, content_id) 是该表主键.
该表包含电视上的节目信息.
content_id 是电视一些频道上的节目的 id.
表: Content
+------------------+---------+
| Column Name | Type |
+------------------+---------+
| content_id | varchar |
| title | varchar |
| Kids_content | enum |
| content_type | varchar |
+------------------+---------+
content_id 是该表主键.
Kids_content 是枚举类型, 取值为('Y', 'N'), 其中:
'Y' 表示儿童适宜内容, 而'N'表示儿童不宜内容.
content_type 表示内容的类型, 比如电影, 电视剧等.
写一个 SQL 语句, 报告在 2020 年 6 月份播放的儿童适宜电影的去重电影名.
返回的结果表单没有顺序要求.
查询结果的格式如下例所示.
TVProgram 表:
+--------------------+--------------+-------------+
| program_date | content_id | channel |
+--------------------+--------------+-------------+
| 2020-06-10 08:00 | 1 | LC-Channel |
| 2020-05-11 12:00 | 2 | LC-Channel |
| 2020-05-12 12:00 | 3 | LC-Channel |
| 2020-05-13 14:00 | 4 | Disney Ch |
| 2020-06-18 14:00 | 4 | Disney Ch |
| 2020-07-15 16:00 | 5 | Disney Ch |
+--------------------+--------------+-------------+Content 表:
+------------+----------------+---------------+---------------+
| content_id | title | Kids_content | content_type |
+------------+----------------+---------------+---------------+
| 1 | Leetcode Movie | N | Movies |
| 2 | Alg. for Kids | Y | Series |
| 3 | Database Sols | N | Series |
| 4 | Aladdin | Y | Movies |
| 5 | Cinderella | Y | Movies |
+------------+----------------+---------------+---------------+Result 表:
+--------------+
| title |
+--------------+
| Aladdin |
+--------------+
"Leetcode Movie" 是儿童不宜的电影.
"Alg. for Kids" 不是电影.
"Database Sols" 不是电影
"Alladin" 是电影, 儿童适宜, 并且在 2020 年 6 月份播放.
"Cinderella" 不在 2020 年 6 月份播放.
解答：
selectdistinct # 6、去重电影名c.title
from Content c
left join # 1、要的是title，所以左连接TVProgram t
on c.content_id=t.content_id # 2、连接条件
where c.content_type='Movies' # 3、条件判断，是电影的
andc.kids_content='Y' # 4、条件判断，是适宜儿童的
and date_format(t.program_date,'%Y-%m')='2020-06' # 5、条件判断，是指定日期的
;
115、1501.可以放心投资的国家
难度：★★★☆☆
表 Person:
+----------------+---------+
| Column Name | Type |
+----------------+---------+
| id | int |
| name | varchar |
| phone_number | varchar |
+----------------+---------+
id 是该表主键.
该表每一行包含一个人的名字和电话号码.
电话号码的格式是:'xxx-yyyyyyy', 其中xxx是国家码(3个字符), yyyyyyy是电话号码(7个字符), x和y都表示数字. 同时, 国家码和电话号码都可以包含前导0.
表 Country:
+----------------+---------+
| Column Name | Type |
+----------------+---------+
| name | varchar |
| country_code | varchar |
+----------------+---------+
country_code是该表主键.
该表每一行包含国家名和国家码. country_code的格式是'xxx', x是数字.
表 Calls:
+-------------+------+
| Column Name | Type |
+-------------+------+
| caller_id | int |
| callee_id | int |
| duration | int |
+-------------+------+
该表无主键, 可能包含重复行.
每一行包含呼叫方id, 被呼叫方id和以分钟为单位的通话时长. caller_id != callee_id
一家电信公司想要投资新的国家. 该公司想要投资的国家是: 该国的平均通话时长要严格地大于全球平均通话时长.
写一段 SQL, 找到所有该公司可以投资的国家.
返回的结果表没有顺序要求.
查询的结果格式如下例所示
Person 表:
+----+----------+--------------+
| id | name | phone_number |
+----+----------+--------------+
| 3 | Jonathan | 051-1234567 |
| 12 | Elvis | 051-7654321 |
| 1 | Moncef | 212-1234567 |
| 2 | Maroua | 212-6523651 |
| 7 | Meir | 972-1234567 |
| 9 | Rachel | 972-0011100 |
+----+----------+--------------+Country 表:
+----------+--------------+
| name | country_code |
+----------+--------------+
| Peru | 051 |
| Israel | 972 |
| Morocco | 212 |
| Germany | 049 |
| Ethiopia | 251 |
+----------+--------------+Calls 表:
+-----------+-----------+----------+
| caller_id | callee_id | duration |
+-----------+-----------+----------+
| 1 | 9 | 33 |
| 2 | 9 | 4 |
| 1 | 2 | 59 |
| 3 | 12 | 102 |
| 3 | 12 | 330 |
| 12 | 3 | 5 |
| 7 | 9 | 13 |
| 7 | 1 | 3 |
| 9 | 7 | 1 |
| 1 | 7 | 7 |
+-----------+-----------+----------+Result 表:
+----------+
| country |
+----------+
| Peru |
+----------+
国家Peru的平均通话时长是 (102 + 102 + 330 + 330 + 5 + 5) / 6 = 145.666667
国家Israel的平均通话时长是 (33 + 4 + 13 + 13 + 3 + 1 + 1 + 7) / 8 = 9.37500
国家Morocco的平均通话时长是 (33 + 4 + 59 + 59 + 3 + 7) / 6 = 27.5000
全球平均通话时长 = (2 * (33 + 4 + 59 + 102 + 330 + 5 + 13 + 3 + 1 + 7)) / 20 = 55.70000
所以, Peru是唯一的平均通话时长大于全球平均通话时长的国家, 也是唯一的推荐投资的国家.
解答：
with tmp as ( # 临时表tmpselect caller_id caller, duration from Callsunion all # 自联合select callee_id caller, duration from Calls
)
select c.name country
from a
left join Person p
on a.caller=p.id
left join Country c
on left(p.phone_number, 3)=c.country_code
group by c.name
having avg(a.duration) > (select avg(duration) from a) # 判断条件
;
116、1511.消费者下单频率
难度：★★☆☆☆
表: Customers
+---------------+---------+
| Column Name | Type |
+---------------+---------+
| customer_id | int |
| name | varchar |
| country | varchar |
+---------------+---------+
customer_id 是该表主键.
该表包含公司消费者的信息.
表: Product
+---------------+---------+
| Column Name | Type |
+---------------+---------+
| product_id | int |
| description | varchar |
| price | int |
+---------------+---------+
product_id 是该表主键.
该表包含公司产品的信息.
price 是本产品的花销.
表: Orders
+---------------+---------+
| Column Name | Type |
+---------------+---------+
| order_id | int |
| customer_id | int |
| product_id | int |
| order_date | date |
| quantity | int |
+---------------+---------+
order_id 是该表主键.
该表包含消费者下单的信息.
customer_id 是买了数量为"quantity", id为"product_id"产品的消费者的 id.
Order_date 是订单发货的日期, 格式为('YYYY-MM-DD').
写一个 SQL 查询，报告在 2020 年 6 月和 7 月 每个月至少花费 $100 的客户的 customer_id 和 customer_name 。
以任意顺序返回结果表.
查询结果格式如下例所示
示例 1:
输入：
Customers table:
+--------------+-----------+-------------+
| customer_id | name | country |
+--------------+-----------+-------------+
| 1 | Winston | USA |
| 2 | Jonathan | Peru |
| 3 | Moustafa | Egypt |
+--------------+-----------+-------------+Product table:
+--------------+-------------+-------------+
| product_id | description | price |
+--------------+-------------+-------------+
| 10 | LC Phone | 300 |
| 20 | LC T-Shirt | 10 |
| 30 | LC Book | 45 |
| 40 | LC Keychain | 2 |
+--------------+-------------+-------------+Orders table:
+--------------+-------------+-------------+-------------+-----------+
| order_id | customer_id | product_id | order_date | quantity |
+--------------+-------------+-------------+-------------+-----------+
| 1 | 1 | 10 | 2020-06-10 | 1 |
| 2 | 1 | 20 | 2020-07-01 | 1 |
| 3 | 1 | 30 | 2020-07-08 | 2 |
| 4 | 2 | 10 | 2020-06-15 | 2 |
| 5 | 2 | 40 | 2020-07-01 | 10 |
| 6 | 3 | 20 | 2020-06-24 | 2 |
| 7 | 3 | 30 | 2020-06-25 | 2 |
| 9 | 3 | 30 | 2020-05-08 | 3 |
+--------------+-------------+-------------+-------------+-----------+输出：
+--------------+------------+
| customer_id | name |
+--------------+------------+
| 1 | Winston |
+--------------+------------+
解释：
Winston 在2020年6月花费了$300(300 * 1), 在7月花费了$100(10 * 1 + 45 * 2).
Jonathan 在2020年6月花费了$600(300 * 2), 在7月花费了$20(2 * 10).
Moustafa 在2020年6月花费了$110 (10 * 2 + 45 * 2), 在7月花费了$0.
解答：
# Write your MySQL query statement below
with tmp as( # 临时表一
selecto.customer_id,date_format(o.order_date,'%Y-%m') as dt,c.name,o.quantity*p.price as p
fromOrders o
left joinProduct p
on o.product_id=p.product_id
left joinCustomers c
ono.customer_id=c.customer_id # 三表相连，取其需要的字段
where date_format(o.order_date,'%Y-%m')='2020-06' # 日期条件
ordate_format(o.order_date,'%Y-%m')='2020-07'), # 日期条件
tmp1 as( # 临时表二
selectcustomer_id,name,dt,sum(p) p # 总价格
from tmp
group bycustomer_id,dt) # 分组求总价格select customer_id,name
fromtmp1
group by customer_id
havingcount(*)>=2
andsum(if(p>=100,0,1))=0 # 条件判断
;
117、1517.查找拥有有效邮箱的用户
难度：★★☆☆☆
用户表： Users
+---------------+---------+
| Column Name | Type |
+---------------+---------+
| user_id | int |
| name | varchar |
| mail | varchar |
+---------------+---------+
user_id （用户 ID）是该表的主键。
这个表包含用户在某网站上注册的信息。有些邮箱是无效的。
写一条 SQL 语句，查询拥有有效邮箱的用户。
有效的邮箱包含符合下列条件的前缀名和域名：
前缀名是包含字母（大写或小写）、数字、下划线 ‘_’、句点 ‘.’ 和/或横杠 ‘-’ 的字符串。前缀名必须以字母开头。
域名是 ‘@leetcode.com’ 。
按任意顺序返回结果表。
查询格式如下所示：
Users
+---------+-----------+-------------------------+
| user_id | name | mail |
+---------+-----------+-------------------------+
| 1 | Winston | winston@leetcode.com |
| 2 | Jonathan | jonathanisgreat |
| 3 | Annabelle | bella-@leetcode.com |
| 4 | Sally | sally.come@leetcode.com |
| 5 | Marwan | quarz#2020@leetcode.com |
| 6 | David | david69@gmail.com |
| 7 | Shapiro | .shapo@leetcode.com |
+---------+-----------+-------------------------+结果表：
+---------+-----------+-------------------------+
| user_id | name | mail |
+---------+-----------+-------------------------+
| 1 | Winston | winston@leetcode.com |
| 3 | Annabelle | bella-@leetcode.com |
| 4 | Sally | sally.come@leetcode.com |
+---------+-----------+-------------------------+
2 号用户的邮箱没有域名。
5 号用户的邮箱包含非法字符 #。
6 号用户的邮箱的域名不是 leetcode。
7 号用户的邮箱以句点（.）开头。
解答：
select*
from Users
wheremail
regexp '^[a-zA-Z][a-zA-Z0-9\\_\\.\\-]*@leetcode\\.com$' # 正则表达式，\\进行转移
;
118、1527.患某种疾病的患者
难度：★★☆☆☆
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：
Patients
+------------+--------------+--------------+
| patient_id | patient_name | conditions |
+------------+--------------+--------------+
| 1 | Daniel | YFEV COUGH |
| 2 | Alice | |
| 3 | Bob | DIAB100 MYOP |
| 4 | George | ACNE DIAB100 |
| 5 | Alain | DIAB201 |
+------------+--------------+--------------+结果表：
+------------+--------------+--------------+
| patient_id | patient_name | conditions |
+------------+--------------+--------------+
| 3 | Bob | DIAB100 MYOP |
| 4 | George | ACNE DIAB100 |
+------------+--------------+--------------+
Bob 和 George 都患有代码以 DIAB1 开头的疾病。
解答：
select*
frompatients
whereconditions
regexp '^DIAB1| DIAB1' # 正则表达式，|或者的意思
;
119、1532.最近的三笔订单
难度：★★★☆☆
表：Customers
+---------------+---------+
| Column Name | Type |
+---------------+---------+
| customer_id | int |
| name | varchar |
+---------------+---------+
customer_id 是该表主键
该表包含消费者的信息
表：Orders
+---------------+---------+
| Column Name | Type |
+---------------+---------+
| order_id | int |
| order_date | date |
| customer_id | int |
| cost | int |
+---------------+---------+
order_id 是该表主键
该表包含id为customer_id的消费者的订单信息
每一个消费者 每天一笔订单
写一个 SQL 语句，找到每个用户的最近三笔订单。如果用户的订单少于 3 笔，则返回他的全部订单。
返回的结果按照 customer_name 升序排列。如果排名有相同，则继续按照 customer_id 升序排列。如果排名还有相同，则继续按照 order_date 降序排列。
查询结果格式如下例所示：
Customers
+-------------+-----------+
| customer_id | name |
+-------------+-----------+
| 1 | Winston |
| 2 | Jonathan |
| 3 | Annabelle |
| 4 | Marwan |
| 5 | Khaled |
+-------------+-----------+Orders
+----------+------------+-------------+------+
| order_id | order_date | customer_id | cost |
+----------+------------+-------------+------+
| 1 | 2020-07-31 | 1 | 30 |
| 2 | 2020-07-30 | 2 | 40 |
| 3 | 2020-07-31 | 3 | 70 |
| 4 | 2020-07-29 | 4 | 100 |
| 5 | 2020-06-10 | 1 | 1010 |
| 6 | 2020-08-01 | 2 | 102 |
| 7 | 2020-08-01 | 3 | 111 |
| 8 | 2020-08-03 | 1 | 99 |
| 9 | 2020-08-07 | 2 | 32 |
| 10 | 2020-07-15 | 1 | 2 |
+----------+------------+-------------+------+Result table：
+---------------+-------------+----------+------------+
| customer_name | customer_id | order_id | order_date |
+---------------+-------------+----------+------------+
| Annabelle | 3 | 7 | 2020-08-01 |
| Annabelle | 3 | 3 | 2020-07-31 |
| Jonathan | 2 | 9 | 2020-08-07 |
| Jonathan | 2 | 6 | 2020-08-01 |
| Jonathan | 2 | 2 | 2020-07-30 |
| Marwan | 4 | 4 | 2020-07-29 |
| Winston | 1 | 8 | 2020-08-03 |
| Winston | 1 | 1 | 2020-07-31 |
| Winston | 1 | 10 | 2020-07-15 |
+---------------+-------------+----------+------------+
Winston 有 4 笔订单, 排除了 "2020-06-10" 的订单, 因为它是最老的订单。
Annabelle 只有 2 笔订单, 全部返回。
Jonathan 恰好有 3 笔订单。
Marwan 只有 1 笔订单。
结果表我们按照 customer_name 升序排列，customer_id 升序排列，order_date 降序排列。
解答：
# Write your MySQL query statement below
with tmp as( # 临时表
selectc.name,o.customer_id,o.order_id,o.order_date,row_number() over(partition by o.customer_id order by o.order_date desc) rk #排序
fromorders o
left joincustomers c # 两表联合
ono.customer_id=c.customer_id # 连接条件
)
select name customer_name,customer_id,order_id,order_date
fromtmp
whererk<4 # 条件，前三笔订单
order byname,customer_id,order_date desc # 排序条件
120、1543.产品名称格式修复
难度：★★☆☆☆
表：Sales
+--------------+---------+
| Column Name | Type |
+--------------+---------+
| sale_id | int |
| product_name | varchar |
| sale_date | date |
+--------------+---------+
sale_id 是该表主键
该表的每一行包含了产品的名称及其销售日期
因为在 2000 年该表是手工填写的，product_name 可能包含前后空格，而且包含大小写。
写一个 SQL 语句报告每个月的销售情况：
product_name是小写字母且不包含前后空格sale_date格式为('YYYY-MM')total是产品在本月销售的次数
返回结果以 product_name 升序 排列，如果有排名相同，再以 sale_date 升序 排列。
查询结果格式如下所示：
Sales 表：
+------------+------------------+--------------+
| sale_id | product_name | sale_date |
+------------+------------------+--------------+
| 1 | LCPHONE | 2000-01-16 |
| 2 | LCPhone | 2000-01-17 |
| 3 | LcPhOnE | 2000-02-18 |
| 4 | LCKeyCHAiN | 2000-02-19 |
| 5 | LCKeyChain | 2000-02-28 |
| 6 | Matryoshka | 2000-03-31 |
+------------+------------------+--------------+Result 表：
+--------------+--------------+----------+
| product_name | sale_date | total |
+--------------+--------------+----------+
| lcphone | 2000-01 | 2 |
| lckeychain | 2000-02 | 2 |
| lcphone | 2000-02 | 1 |
| matryoshka | 2000-03 | 1 |
+--------------+--------------+----------+1 月份，卖了 2 个 LcPhones，请注意产品名称是小写的，中间可能包含空格
2 月份，卖了 2 个 LCKeychains 和 1 个 LCPhone
3 月份，卖了 1 个 matryoshka
解答：
# Write your MySQL query statement below
with tmp as( # 临时表tmp
selectlower(trim(product_name)) product_name, # product_name去掉空格并且全部为小写date_format(sale_date,'%Y-%m') sale_date # 日期进行转换
from sales
)
selectproduct_name,sale_date,count(*) total # 聚合函数求数量
from tmp
group byproduct_name,sale_date # 根据product_name,sale_date进行分组
order byproduct_name,sale_date # 根据product_name,sale_date进行排序
;
扩展：
# 1、字符串去空格
# ①去掉左空格：ltrim(string)
# ②去掉右空格：rtrim(string)
# ③去掉左右空格：trim(string)# 2、字母大小写
# ①字母小写：lower(string)
# ②字母大写：upper(string)
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