力扣刷MySQL-第二弹(详细解析)

本文涉及的产品
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
云数据库 RDS MySQL,集群系列 2核4GB
推荐场景:
搭建个人博客
云解析 DNS,旗舰版 1个月
简介: 力扣刷MySQL-第二弹(详细解析)

🚀查找重复的电子邮箱

表: Person

+-------------+---------+

| Column Name | Type    |

+-------------+---------+

| id          | int     |

| email       | varchar |

+-------------+---------+

id 是该表的主键(具有唯一值的列)。

此表的每一行都包含一封电子邮件。电子邮件不包含大写字母。

编写解决方案来报告所有重复的电子邮件。 请注意,可以保证电子邮件字段不为 NULL。

以 任意顺序 返回结果表。

结果格式如下例。

示例 1:

输入:

Person 表:

+----+---------+

| id | email   |

+----+---------+

| 1  | a@b.com |

| 2  | c@d.com |

| 3  | a@b.com |

+----+---------+

输出:

+---------+

| Email   |

+---------+

| a@b.com |

+---------+

解释: a@b.com 出现了两次。

解法一:

1.自连接

2.因为实际上就这一个表,一般这类题目都是首选用自连接的方法

3.那么自连接就是需要起别名

4.这里我们肯定是把它想成两个表,一个p1,一个p

5.那么我们自连接后面的on的条件是什么?

6.因为要找重复的邮箱,所以我们肯定是找两个表相同的邮箱,即p1.email = p2.email

7.但是只有这一个条件肯定是不够的,因为你这里是把它想成了两张表,但实际上这两张表本来就是一样的,它们两的字段email里面的value本身也就是一样的,你只有这一个条件,没有任何意义

8.所以还需要一个条件,就是我们是根据不同的id相同的email,这才叫重复

9.连接两个不同的条件用and

10.两个表中id要不相同的去比较,即p1.Id != p2.Id

11.所以写为select p1.Email from Person p1  join Person  p2 on p1.Email = p2.Email AND p1.Id!=p2.Id

12.但此时还是不对的,因为id为1的email=id为3的email,然后id为3的email=id为1的email,相当于最后输出email,会输出两次一样的,重复了

13.那么最后一步就是去重,用关键字distinct,代码如下

select distinct(p1.Email) from Person p1  
join Person  p2 on p1.Email = p2.Email AND p1.Id!=p2.Id

执行:


解法二:

1.使用 GROUP BY 和 HAVING 子句

2.这个解法首先按照电子邮件地址分组,然后使用 HAVING 子句筛选出出现次数大于 1 的电子邮件地址,从而找出重复的电子邮件。

SELECT email
FROM Person
GROUP BY email
HAVING COUNT(email) > 1;

解法三:

1.使用子查询

2.这个解法使用了子查询,首先在子查询中找出重复的电子邮件,然后在外部查询中选择出现在子查询结果中的电子邮件。

3.这个意思就相当于把解法2作为一个嵌套select,只是没有去重,然后外部再套一个select用于去找子查询中的email

5.用where去筛查子查询中的电子邮件

6.代码如下:

SELECT email
FROM Person
WHERE email IN (
    SELECT email
    FROM Person
    GROUP BY email
    HAVING COUNT(email) > 1
);

不过博主比较推荐用第一种和第二种,逻辑比较清晰,最后一种相当于画蛇添足

🚀查找没有买东西的顾客

Customers 表:

+-------------+---------+

| Column Name | Type    |

+-------------+---------+

| id          | int     |

| name        | varchar |

+-------------+---------+

在 SQL 中,id 是该表的主键。

该表的每一行都表示客户的 ID 和名称。

Orders 表:

+-------------+------+

| Column Name | Type |

+-------------+------+

| id          | int  |

| customerId  | int  |

+-------------+------+

在 SQL 中,id 是该表的主键。

customerId 是 Customers 表中 ID 的外键( Pandas 中的连接键)。

该表的每一行都表示订单的 ID 和订购该订单的客户的 ID。

找出所有从不点任何东西的顾客。

以 任意顺序 返回结果表。

结果格式如下所示。

示例 1:

输入:

Customers 表:

+----+-------+

| id | name  |

+----+-------+

| 1  | Joe   |

| 2  | Henry |

| 3  | Sam   |

| 4  | Max   |

+----+-------+

Orders 表:

+----+------------+

| id | customerId |

+----+------------+

| 1  | 3          |

| 2  | 1          |

+----+------------+

输出:

+-----------+

| Customers |

+-----------+

| Henry     |

| Max       |

+-----------+

解法一:

1.要找出所有从不点任何东西的顾客,我们可以使用 SQL 中的 LEFT JOIN 和 IS NULL 来解决这个问题。

2.左外连接相当于查询左表的所有数据,也包含了左表和右表交集部分的数据

3.所以我们肯定是select * from  Customers left join  Orders on 条件

4.我们肯定是要给表取一个别名比较方便简

5.SELECT * FROM Customers c LEFT JOIN Orders o ON 条件

6.那么现在最重要的其实就是我们的ON后面的连接条件到底是什么?

7.即用Orders的外键,去关联Customers的主键,因为实际上Orders的外键代表的就是Customers的主键,所有条件是O.customerId = C.Id

8.即SELECT * FROM Customers c LEFT JOIN Orders o ON c.id = o.customerId

9.此时只是左外连接成功了,但是我们还没有完成,它只是把所有数据返回了,这时候我们要进行筛选

10.筛选我们用到where条件,那么where后面的条件如何写呢?

8..我们会把左表的所有数据返回,包括没有买东西的顾客和他们的订单,那么没有买东西的顾客就是null

9.我们再用where子句去过滤出Orders 表中没有对应订单的顾客,即 o.id IS NULL。这样就能找出所有从不点任何东西的顾客。

10.SELECT * FROM Customers c LEFT JOIN Orders o ON c.id = o.customerId WHERE o.id IS NULL;

11.再把*优化一下,代码如下:

SELECT c.name AS Customers
FROM Customers c
LEFT JOIN Orders o ON c.id = o.customerId
WHERE o.id IS NULL;

🚀总结

这个查询首先从 Customers 表中选择顾客的名称,并左连接 Orders 表,以便找出所有顾客和他们的订单。然后使用 WHERE 子句过滤出在 Orders 表中没有对应订单的顾客,即 o.id IS NULL。这样就能找出所有从不点任何东西的顾客。

在这个示例中,查询的结果会返回 Henry 和 Max,因为他们在 Orders 表中没有对应的订单记录。

解法二:

1.运用not in去找Customers表中谁的id,没有在Orders表中的CustomerId中

2.意思也就是,这4个人,谁没有顾客订单,我们就返回谁的名字

3.select * from Customers c where c.id not in  (select CustomerId from Orders)

4.优化一下*,返回名字,然后字段取需要的别名Customers

5.代码如下

select Name Customers
from Customers c
where c.Id not in (
    select CustomerId from Orders
)
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