175. 组合两个表
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、城市和州。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。
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。
题解
左外连接
select p.firstName,p.lastName,a.city,a.state from person p left join address a on p.personid = a.personid
1581. 进店却未进行过交易的顾客
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。
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。
题解
这个题不用考虑顾客购买了多少次，也不用考虑在一次访问顾客购买的次数只需要考虑访问但是没有购买
左外连接，然后选右表字段为null的值，然后在分组统计
select customer_id,count(*) count_no_trans from Visits v left join Transactions T on v.visit_id = t.visit_id where t.amount is null group by customer_id;
1148. 文章浏览 I
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 | +------+
题解
要点：使用 distinct进行去重，
select distinct author_id id from views where author_id=viewer_id # 作者和浏览者者 order by id;
