力扣刷MySQL-第四弹(详细讲解)

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
RDS MySQL Serverless 高可用系列,价值2615元额度,1个月
简介: 力扣刷MySQL-第四弹(详细讲解)

🚀游戏玩法分析 I

活动表 Activity:

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

| Column Name  | Type    |

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

| player_id    | int     |

| device_id    | int     |

| event_date   | date    |

| games_played | int     |

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

在 SQL 中,表的主键是 (player_id, event_date)。

这张表展示了一些游戏玩家在游戏平台上的行为活动。

每行数据记录了一名玩家在退出平台之前,当天使用同一台设备登录平台后打开的游戏的数目(可能是 0 个)。

查询每位玩家 第一次登录平台的日期。

查询结果的格式如下所示:

Activity 表:

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

| player_id | device_id | event_date | games_played |

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

| 1         | 2         | 2016-03-01 | 5            |

| 1         | 2         | 2016-05-02 | 6            |

| 2         | 3         | 2017-06-25 | 1            |

| 3         | 1         | 2016-03-02 | 0            |

| 3         | 4         | 2018-07-03 | 5            |

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


Result 表:

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

| player_id | first_login |

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

| 1         | 2016-03-01  |

| 2         | 2017-06-25  |

| 3         | 2016-03-02  |

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

我自己的想法

1.首先按照 player_id 分组

2.然后对于每个组,选择最早的 event_date 作为每位玩家的第一次登录日期

3.最早的event_date,用到一个函数也就是min

4.代码如下

SELECT player_id, MIN(event_date) AS first_login
FROM Activity
GROUP BY player_id;

力扣更详细的描述解法

如果您第一次使用带有类似 MIN() 的 GROUP BY,那么考虑一下从以下查询中可以获取什么样的聚合信息:

SELECT
  A.player_id
FROM
  Activity A
GROUP BY
  A.player_id;

这个查询的结果可能一开始并不令人兴奋:

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

| player_id |

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

|         1 |

|         2 |

|         3 |

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

但是,使用问题描述中的示例,一旦将行按 player_id 分组,实际上我们对于每个组(即每个 player_id)有以下信息:

1:

device_id: 2, 2

event_date: 2016-03-01, 2016-05-02

games_played: 5, 6

2:

device_id: 3

event_date: 2017-06-25

games_played: 1

3:

device_id: 1, 4

event_date: 2016-03-02, 2018-07-03

games_played: 0, 5

上面的拆分使得很清楚我们总共有三个组(每个不同的 player_id 对应一个组)。对于 player_id 值为 1、2 和 3 的玩家,我们分别有 2、1 和 2 个子组。我们使用的聚合函数将应用于每个组的子组值。由于我们对每个玩家的第一个登录日期感兴趣,所以我们将使用 MIN() 聚合函数来扫描每个组的 event_date 子组值,以找到最小的日期。每个组的最小值将作为报告的 first_login 值:

SELECT
  A.player_id,
  MIN(A.event_date) AS first_login
FROM
  Activity A
GROUP BY
  A.player_id;

🚀员工奖金

表:Employee


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

| Column Name | Type    |

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

| empId       | int     |

| name        | varchar |

| supervisor  | int     |

| salary      | int     |

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

empId 是该表中具有唯一值的列。

该表的每一行都表示员工的姓名和 id,以及他们的工资和经理的 id。

表:Bonus

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

| Column Name | Type |

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

| empId       | int  |

| bonus       | int  |

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

empId 是该表具有唯一值的列。

empId 是 Employee 表中 empId 的外键(reference 列)。

该表的每一行都包含一个员工的 id 和他们各自的奖金。

编写解决方案,报告每个奖金 少于 1000 的员工的姓名和奖金数额。

以 任意顺序 返回结果表。

结果格式如下所示

示例 1:

输入:

Employee table:

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

| empId | name   | supervisor | salary |

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

| 3     | Brad   | null       | 4000   |

| 1     | John   | 3          | 1000   |

| 2     | Dan    | 3          | 2000   |

| 4     | Thomas | 3          | 4000   |

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

Bonus table:

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

| empId | bonus |

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

| 2     | 500   |

| 4     | 2000  |

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

输出:

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

| name | bonus |

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

| Brad | null  |

| John | null  |

| Dan  | 500   |

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

思路:

1.首先,我们需要使用 LEFT JOIN 来将 Employee 表与 Bonus 表连接起来,以便获取每个员工的奖金信息

2.由于题目要求报告每个奖金少于 1000 的员工的姓名和奖金数额,我们需要找到奖金少于 1000 或者没有奖金的员工。

3.当然,左外连接的连接条件就是Employee.empId = Bonus.empId

4.但只有这个还远远不够,肯定还要有条件,我们能想象,只有左外连接后的情况是这样的

5.

6.我们还需要筛查,我们要b.bonus<1000的和b.bonus为null的,于是我们就可以用where条件去过滤了

7.那么条件肯定就是b.bonus < 1000 or bonus is null

8.这里要特别注意的是中间用的肯定是or,不能用and,如果要用and的话,意思是bonus小于1000和bonus为null都要满足,这是不可能的

10.所以代码如下

SELECT e.name, b.bonus
FROM Employee e
LEFT JOIN Bonus b ON e.empId = b.empId
WHERE b.bonus < 1000 OR b.bonus IS NULL;

今天的每日一题就到这里啦,你学会了嘛

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