【leetcode-sql】1082-1084、1097
2024-04-11 03:07:27
产品表：Product
+--------------+---------+
| Column Name | Type |
+--------------+---------+
| product_id | int |
| product_name | varchar |
| unit_price | int |
+--------------+---------+
product_id 是这个表的主键.
销售表：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.
1082. 销售分析 I
编写一个 SQL 查询，查询总销售额最高的销售者，如果有并列的，就都展示出来。
Product 表：
+------------+--------------+------------+
| product_id | product_name | unit_price |
+------------+--------------+------------+
| 1 | S8 | 1000 |
| 2 | G4 | 800 |
| 3 | iPhone | 1400 |
+------------+--------------+------------+Sales 表：
+-----------+------------+----------+------------+----------+-------+
| 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 |
+-----------+------------+----------+------------+----------+-------+Result 表：
+-------------+
| seller_id |
+-------------+
| 1 |
| 3 |
+-------------+
Id 为 1 和 3 的销售者，销售总金额都为最高的 2800。
# Write your MySQL query statement below
# 方法1 开窗函数
select seller_id
from
(select seller_id, RANK() over(order by sum(price) DESC) rk
from Sales
group by seller_id) t
where rk=1# 方法2
select seller_id
from Sales
group by seller_id
having sum(price) >= ALL(select sum(price) from Sales group by seller_id)
- 第一种开窗函数，在
group by seller_id的条件下over()中不要再使用partition by，否则变成保留每组第一行数据，总是rk=1； - 第二种使用
ALL运算符，当前累加和大于等于所有即可。
1083. 销售分析 II
编写一个 SQL 查询，查询购买了 S8 手机却没有购买 iPhone 的买家。注意这里 S8 和 iPhone 是 Product 表中的产品。
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 | 1 | 3 | 2019-06-02 | 1 | 800 |
| 3 | 3 | 3 | 2019-05-13 | 2 | 2800 |
+-----------+------------+----------+------------+----------+-------+Result table:
+-------------+
| buyer_id |
+-------------+
| 1 |
+-------------+
id 为 1 的买家购买了一部 S8，但是却没有购买 iPhone，而 id 为 3 的买家却同时购买了这 2 部手机。
# Write your MySQL query statement below
# 方法1
select distinct buyer_id
from Sales
where buyer_id not IN(select buyer_idfrom Saleswhere product_id=(select product_id from Productwhere product_name='iPhone'))
AND product_id=(select product_id from Productwhere product_name='S8')# 方法2
select s.buyer_id
from Sales s
JOIN Product p
ON s.product_id=p.product_id
group by buyer_id
having count(IF(product_name='S8', product_name, NULL)) > 0 and
count(IF(product_name='iPhone', product_name, NULL))=0
- 第一种先找到购买过iPhone的
buyer_id，排除掉这部分用户再查找购买过S8的buyer； - 第二种方法，内连接两张表，
IF(product_name='S8', product_name, NULL)这样做的原因是，count(字段)会忽略掉NULL值，所以判断该值是否大于0，第二个count同理。
1084. 销售分析III
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。
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 |
+-----------+------------+----------+------------+----------+-------+Result table:
+-------------+--------------+
| product_id | product_name |
+-------------+--------------+
| 1 | S8 |
+-------------+--------------+
id为1的产品仅在2019年春季销售，其他两个产品在之后销售。
# Write your MySQL query statement below
select s.product_id, product_name
from Sales s
JOIN Product p
ON s.product_id=p.product_id
group by s.product_id
having COUNT(IF(sale_date between '2019-01-01' and '2019-03-31', sale_date, NULL))=count(*)
1097. 游戏玩法分析 V
+--------------+---------+
| Column Name | Type |
+--------------+---------+
| player_id | int |
| device_id | int |
| event_date | date |
| games_played | int |
+--------------+---------+
（player_id，event_date）是此表的主键
这张表显示了某些游戏的玩家的活动情况
每一行表示一个玩家的记录，在某一天使用某个设备注销之前，登录并玩了很多游戏（可能是 0）
玩家的 第一天留存率 定义为：假定安装日期为 X 的玩家的数量为 N ，其中在 X 之后的一天重新登录的玩家数量为 M ，M/N 就是第一天留存率，四舍五入到小数点后两位。
编写一个 SQL 查询，报告所有安装日期、当天安装游戏的玩家数量和玩家的第一天留存率。
Activity 表：
+-----------+-----------+------------+--------------+
| player_id | device_id | event_date | games_played |
+-----------+-----------+------------+--------------+
| 1 | 2 | 2016-03-01 | 5 |
| 1 | 2 | 2016-03-02 | 6 |
| 2 | 3 | 2017-06-25 | 1 |
| 3 | 1 | 2016-03-01 | 0 |
| 3 | 4 | 2016-07-03 | 5 |
+-----------+-----------+------------+--------------+Result 表：
+------------+----------+----------------+
| install_dt | installs | Day1_retention |
+------------+----------+----------------+
| 2016-03-01 | 2 | 0.50 |
| 2017-06-25 | 1 | 0.00 |
+------------+----------+----------------+
玩家 1 和 3 在 2016-03-01 安装了游戏，但只有玩家 1 在 2016-03-02 重新登录，所以 2016-03-01 的第一天留存率是 1/2=0.50
玩家 2 在 2017-06-25 安装了游戏，但在 2017-06-26 没有重新登录，因此 2017-06-25 的第一天留存率为 0/1=0.00
# Write your MySQL query statement below
SELECT t1.install_dt, COUNT(*) AS installs, ROUND(COUNT(next_dt) / COUNT(*), 2) AS Day1_retention
FROM (SELECT t.*, a.event_date AS next_dtFROM (SELECT player_id, MIN(event_date) AS install_dtFROM ActivityGROUP BY player_id) tLEFT JOIN Activity aON t.player_id = a.player_idAND DATE_ADD(t.install_dt, INTERVAL 1 DAY) = a.event_date
) t1
GROUP BY install_dt
查询按
player_id分组的每个玩家首次登陆日期，作为临时表t：SELECT player_id, MIN(event_date) AS install_dt FROM Activity GROUP BY player_id表t左连接
Activity（好处是，表t里player_id没有重复，不会重复计算），DATE_ADD(t.install_dt, INTERVAL 1 DAY) = a.event_date右表的登陆时间是首次登陆日+1，说明当前用户第二天再次登录；LEFT JOIN同样是为了最后count函数计算的时候需要所有用户（不管第二天登陆没有都要算作分母）；count(*)会不会忽略有NULL的行，count(next_dt)只会统计第二天登陆过的行，保留两位小数即可。
以上是leetcode4道sql题的解答，如有考虑错误或者解法问题，请指正。
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