一、上升的温度
题目描述：
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）
代码详解：
# inner join 之后产生笛卡尔积， 通过 DATEDIFF(b.recordDate,a.recordDate)=1 and b.Temperature >a.Temperature 过滤结果 select b.Id from weather a inner join weather b where DATEDIFF(b.recordDate,a.recordDate)=1 and b.Temperature > a.Temperature;
二、销售员
题目描述：
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 sales_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： 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。
代码详解：
# 首先，我们用一个临时表保存向 RED 公司销售过东西的人， # 然后利用姓名信息将这个表和 salesperson 表建立联系 select s.name from salesperson s where s.sales_id NOT IN (select o.sales_id from orders o left join company c on o.com_id = c.com_id where c.name = 'RED');
