SQL 刷题

1148. 文章浏览 I

Views 表：

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+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| article_id    | int     |
| author_id     | int     |
| viewer_id     | int     |
| view_date     | date    |
+---------------+---------+
此表可能会存在重复行。（换句话说，在 SQL 中这个表没有主键）
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。

请查询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：

示例 1：

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输入：
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 |
+------------+-----------+-----------+------------+

输出：
+------+
| id   |
+------+
| 4    |
| 7    |
+------+

解法：

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SELECT
    author_id AS 'id'
FROM
    Views
WHERE author_id = viewer_id
GROUP BY id
ORDER BY id
1
select distinct author_id as id from Views where author_id = viewer_id order by id

585. 2016年的投资

Insurance 表：

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+-------------+-------+
| Column Name | Type  |
+-------------+-------+
| pid         | int   |
| tiv_2015    | float |
| tiv_2016    | float |
| lat         | float |
| lon         | float |
+-------------+-------+
pid 是这张表的主键(具有唯一值的列)。
表中的每一行都包含一条保险信息，其中：
pid 是投保人的投保编号。
tiv_2015 是该投保人在 2015 年的总投保金额，tiv_2016 是该投保人在 2016 年的总投保金额。
lat 是投保人所在城市的纬度。题目数据确保 lat 不为空。
lon 是投保人所在城市的经度。题目数据确保 lon 不为空。

编写解决方案报告 2016 年 (tiv_2016) 所有满足下述条件的投保人的投保金额之和：

  • 他在 2015 年的投保额 (tiv_2015) 至少跟一个其他投保人在 2015 年的投保额相同。
  • 他所在的城市必须与其他投保人都不同（也就是说 (lat, lon) 不能跟其他任何一个投保人完全相同）。

tiv_2016 四舍五入的 两位小数 。

查询结果格式如下例所示。

示例 1：

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输入：
Insurance 表：
+-----+----------+----------+-----+-----+
| pid | tiv_2015 | tiv_2016 | lat | lon |
+-----+----------+----------+-----+-----+
| 1   | 10       | 5        | 10  | 10  |
| 2   | 20       | 20       | 20  | 20  |
| 3   | 10       | 30       | 20  | 20  |
| 4   | 10       | 40       | 40  | 40  |
+-----+----------+----------+-----+-----+
输出：
+----------+
| tiv_2016 |
+----------+
| 45.00    |
+----------+
解释：
表中的第一条记录和最后一条记录都满足两个条件。
tiv_2015 值为 10 与第三条和第四条记录相同，且其位置是唯一的。

第二条记录不符合任何一个条件。其 tiv_2015 与其他投保人不同，并且位置与第三条记录相同，这也导致了第三条记录不符合题目要求。
因此，结果是第一条记录和最后一条记录的 tiv_2016 之和，即 45 。

解法：

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SELECT ROUND(SUM(tiv_2016), 2) AS tiv_2016
FROM Insurance
WHERE tiv_2015 IN (
    SELECT tiv_2015
    FROM Insurance
    GROUP BY tiv_2015
    HAVING COUNT(*) > 1
)
AND (lat, lon) NOT IN (
    SELECT lat, lon
    FROM Insurance
    GROUP BY lat, lon
    HAVING COUNT(*) > 1
)

584. 寻找用户推荐人

表: Customer

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+-------------+---------+
| Column Name | Type    |
+-------------+---------+
| id          | int     |
| name        | varchar |
| referee_id  | int     |
+-------------+---------+
在 SQL 中，id 是该表的主键列。
该表的每一行表示一个客户的 id、姓名以及推荐他们的客户的 id。

找出那些 没有被 id = 2 的客户 推荐 的客户的姓名。

以 任意顺序 返回结果表。

结果格式如下所示。

示例 1：

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输入： 
Customer 表:
+----+------+------------+
| id | name | referee_id |
+----+------+------------+
| 1  | Will | null       |
| 2  | Jane | null       |
| 3  | Alex | 2          |
| 4  | Bill | null       |
| 5  | Zack | 1          |
| 6  | Mark | 2          |
+----+------+------------+
输出：
+------+
| name |
+------+
| Will |
| Jane |
| Bill |
| Zack |
+------+

解法：

1
select name from Customer where referee_id is null or referee_id != 2;

586. 订单最多的客户

表: Orders

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

查找下了 最多订单 的客户的 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:

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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 。

解法：

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select customer_number from Orders group by customer_number order by count(customer_number) desc limit 1;
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select customer_number
from orders
group by customer_number
having count(order_number)>=all(
    select count(order_number)
    from orders
    group by customer_number
)

610. 判断三角形

表: Triangle

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+-------------+------+
| Column Name | Type |
+-------------+------+
| x           | int  |
| y           | int  |
| z           | int  |
+-------------+------+
在 SQL 中，(x, y, z)是该表的主键列。
该表的每一行包含三个线段的长度。

对每三个线段报告它们是否可以形成一个三角形。

以 任意顺序 返回结果表。

查询结果格式如下所示。

示例 1:

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输入: 
Triangle 表:
+----+----+----+
| x  | y  | z  |
+----+----+----+
| 13 | 15 | 30 |
| 10 | 20 | 15 |
+----+----+----+
输出: 
+----+----+----+----------+
| x  | y  | z  | triangle |
+----+----+----+----------+
| 13 | 15 | 30 | No       |
| 10 | 20 | 15 | Yes      |
+----+----+----+----------+

解法：

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select x, y, z, 
    case 
        when x + y > z and y + z > x and z + x > y then 'Yes'
        else 'No'
    end as triangle
from Triangle;

196. 删除重复的电子邮箱

表: Person

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+-------------+---------+
| Column Name | Type    |
+-------------+---------+
| id          | int     |
| email       | varchar |
+-------------+---------+
id 是该表的主键列(具有唯一值的列)。
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。

编写解决方案 删除 所有重复的电子邮件，只保留一个具有最小 id 的唯一电子邮件。

（对于 SQL 用户，请注意你应该编写一个 DELETE 语句而不是 SELECT 语句。）

（对于 Pandas 用户，请注意你应该直接修改 Person 表。）

运行脚本后，显示的答案是 Person 表。驱动程序将首先编译并运行您的代码片段，然后再显示 Person 表。Person 表的最终顺序 无关紧要 。

返回结果格式如下示例所示。

示例 1:

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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。

解法：

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delete p1
from Person p1
join Person p2
on p1.email = p2.email
and p1.id > p2.id;

197. 上升的温度

表： Weather

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+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| id            | int     |
| recordDate    | date    |
| temperature   | int     |
+---------------+---------+
id 是该表具有唯一值的列。
没有具有相同 recordDate 的不同行。
该表包含特定日期的温度信息

编写解决方案，找出与之前（昨天的）日期相比温度更高的所有日期的 id 。

返回结果 无顺序要求 。

结果格式如下例子所示。

示例 1：

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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）

解法：

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select distinct w.id from Weather w
join Weather w2
on w.recordDate = Date_add(w2.recordDate, Interval 1 day)
where w.temperature > w2.temperature

1527. 患某种疾病的患者

患者信息表： Patients

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+--------------+---------+
| Column Name  | Type    |
+--------------+---------+
| patient_id   | int     |
| patient_name | varchar |
| conditions   | varchar |
+--------------+---------+
在 SQL 中，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。

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:

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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。

解法：

1
2
select patient_id, patient_name, conditions from Patients
where conditions like 'DIAB1%' or conditions like '% DIAB1%';

1907. 按分类统计薪水

表: Accounts

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+-------------+------+
| 列名        | 类型  |
+-------------+------+
| account_id  | int  |
| income      | int  |
+-------------+------+
在 SQL 中，account_id 是这个表的主键。
每一行都包含一个银行帐户的月收入的信息。

查询每个工资类别的银行账户数量。 工资类别如下：

  • "Low Salary"：所有工资 严格低于 20000 美元。
  • "Average Salary"： 包含 范围内的所有工资 [$20000, $50000] 。
  • "High Salary"：所有工资 严格大于 50000 美元。

结果表 必须 包含所有三个类别。 如果某个类别中没有帐户，则报告 0 。

按 任意顺序 返回结果表。

查询结果格式如下示例。

示例 1：

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输入：
Accounts 表:
+------------+--------+
| account_id | income |
+------------+--------+
| 3          | 108939 |
| 2          | 12747  |
| 8          | 87709  |
| 6          | 91796  |
+------------+--------+
输出：
+----------------+----------------+
| category       | accounts_count |
+----------------+----------------+
| Low Salary     | 1              |
| Average Salary | 0              |
| High Salary    | 3              |
+----------------+----------------+
解释：
低薪: 有一个账户 2.
中等薪水: 没有.
高薪: 有三个账户，他们是 3, 6和 8.

错误解法（不包含数量为 0 的类别）：

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select
    case
        when income < 20000 then 'Low Salary'
        when income between 20000 and 50000 then 'Average Salary'
        when income > 50000 then 'High Salary'
    end as category, count(*) as accounts_count from Accounts 
group by
    case
        when income < 20000 then 'Low Salary'
        when income between 20000 and 50000 then 'Average Salary'
        when income > 50000 then 'High Salary'
    end;

正确解法：

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select 'Low Salary' category,count(*) accounts_count from Accounts
where income<20000
union
select 'Average Salary' category,count(*) accounts_count from Accounts
where income between 20000 and 50000
union
select 'High Salary' category,count(*) accounts_count from Accounts
where income>50000