给定表 customer ,里面保存了所有客户信息和他们的推荐人。

id   | name | referee_id|
+------+------+-----------+
|    1 | Will |      NULL |
|    2 | Jane |      NULL |
|    3 | Alex |         2 |
|    4 | Bill |      NULL |
|    5 | Zack |         1 |
|    6 | Mark |         2 |

注:-- 假如expr1不为NULL,则 IFNULL(expr1, expr2) 的返回值为expr1; 否则其返回值为 expr2

select name from customer where ifnull(referee_id,0) !=2

编写一个SQL查询,为下了 最多订单 的客户查找 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。

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 。
注:-- 根据聚合函数排序

SELECT
customer_number
FROM
orders
GROUP BY
customer_number
ORDER BY
COUNT(customer_number) DESC
LIMIT 1

编写SQL查询以查找每个部门中薪资最高的员工。按 任意顺序 返回结果表。查询结果格式如下例所示。

输入:
Employee 表:
+----+-------+--------+--------------+
| id | name  | salary | departmentId |
+----+-------+--------+--------------+
| 1  | Joe   | 70000  | 1            |
| 2  | Jim   | 90000  | 1            |
| 3  | Henry | 80000  | 2            |
| 4  | Sam   | 60000  | 2            |
| 5  | Max   | 90000  | 1            |
+----+-------+--------+--------------+
Department 表:
+----+-------+
| id | name  |
+----+-------+
| 1  | IT    |
| 2  | Sales |
+----+-------+
输出:
+------------+----------+--------+
| Department | Employee | Salary |
+------------+----------+--------+
| IT         | Jim      | 90000  |
| Sales      | Henry    | 80000  |
| IT         | Max      | 90000  |
+------------+----------+--------+
解释:Max 和 Jim 在 IT 部门的工资都是最高的,Henry 在销售部的工资最高。-- in可以匹配多个值

select
b.name as Department ,
a.name as Employee ,
a.salary as Salary
from
Employee a
left join
Department b
on a.departmentId = b.id
where (a.departmentId , a.salary) in (select departmentId , max(salary) from Employee group by departmentId)

写一条SQL查询语句获取合作过至少三次的演员和导演的 id 对 (actor_id, director_id)

ActorDirector 表:
+-------------+-------------+-------------+
| actor_id    | director_id | timestamp   |
+-------------+-------------+-------------+
| 1           | 1           | 0           |
| 1           | 1           | 1           |
| 1           | 1           | 2           |
| 1           | 2           | 3           |
| 1           | 2           | 4           |
| 2           | 1           | 5           |
| 2           | 1           | 6           |
+-------------+-------------+-------------+

Result 表:
+-------------+-------------+
| actor_id    | director_id |
+-------------+-------------+
| 1           | 1           |
+-------------+-------------+
唯一的 id 对是 (1, 1),他们恰好合作了 3 次。

注:-- group by 一列就是把这一列相同的作为一组,多列就是多列相同的作为一组

select actor_id,director_id
from ActorDirector
group by actor_id, director_id
having count(*)>=3

返回的结果表单,以 travelled_distance 降序排列 ,如果有两个或者更多的用户旅行了相同的距离, 那么再以 name 升序排列

Users 表:
+------+-----------+
| id   | name      |
+------+-----------+
| 1    | Alice     |
| 2    | Bob       |
| 3    | Alex      |
| 4    | Donald    |
| 7    | Lee       |
| 13   | Jonathan  |
| 19   | Elvis     |
+------+-----------+

Rides 表:
+------+----------+----------+
| id   | user_id  | distance |
+------+----------+----------+
| 1    | 1        | 120      |
| 2    | 2        | 317      |
| 3    | 3        | 222      |
| 4    | 7        | 100      |
| 5    | 13       | 312      |
| 6    | 19       | 50       |
| 7    | 7        | 120      |
| 8    | 19       | 400      |
| 9    | 7        | 230      |
+------+----------+----------+

Result 表:
+----------+--------------------+
| name     | travelled_distance |
+----------+--------------------+
| Elvis    | 450                |
| Lee      | 450                |
| Bob      | 317                |
| Jonathan | 312                |
| Alex     | 222                |
| Alice    | 120                |
| Donald   | 0                  |
+----------+--------------------+
Elvis 和 Lee 旅行了 450 英里,Elvis 是排名靠前的旅行者,因为他的名字在字母表上的排序比 Lee 更小。
Bob, Jonathan, Alex 和 Alice 只有一次行程,我们只按此次行程的全部距离对他们排序。
Donald 没有任何行程, 他的旅行距离为 0。

注:order by travelled_distance desc,name ,一列travelled_distance倒序,一列正序

select
a.name,
ifnull(sum(b.distance),0) as travelled_distance
from Rides b
right join Users a
on b.user_id = a.id
group by b.user_id
order by travelled_distance desc,name

请写SQL查询出截至 2019-07-27(包含2019-07-27),近 30 天的每日活跃用户数(当天只要有一条活动记录,即为活跃用户)

输入:
Activity table:
+---------+------------+---------------+---------------+
| user_id | session_id | activity_date | activity_type |
+---------+------------+---------------+---------------+
| 1       | 1          | 2019-07-20    | open_session  |
| 1       | 1          | 2019-07-20    | scroll_down   |
| 1       | 1          | 2019-07-20    | end_session   |
| 2       | 4          | 2019-07-20    | open_session  |
| 2       | 4          | 2019-07-21    | send_message  |
| 2       | 4          | 2019-07-21    | end_session   |
| 3       | 2          | 2019-07-21    | open_session  |
| 3       | 2          | 2019-07-21    | send_message  |
| 3       | 2          | 2019-07-21    | end_session   |
| 4       | 3          | 2019-06-25    | open_session  |
| 4       | 3          | 2019-06-25    | end_session   |
+---------+------------+---------------+---------------+
输出:
+------------+--------------+
| day        | active_users |
+------------+--------------+
| 2019-07-20 | 2            |
| 2019-07-21 | 2            |
+------------+--------------+
解释:注意非活跃用户的记录不需要展示。

select activity_date as day, count(distinct(user_id)) as active_users
from Activity
where activity_date between '2019-06-28' and '2019-07-27'
group by activity_date

注:

#这里如果改用datediff('2019-07-27', activity_date) < 30 要注意判断这样会算出2019-07-07往后30的数据
#count函数需要注意
#count(*):统计记录总数,包含重复的记录,以及为NULL或空的记录。
#count(1):根据第一列统计记录总数,包含重复的记录,包含为NULL或空的值。也可以使用count(2)
#count(列名):根据指定的列统计记录总数,包含重复的记录,不包括NULL或空的值。
#count(distinct 列名):根据指定的列统计记录总数,不包含重复的记录,不包括NULL或空的值。

写出一个SQL 查询语句,计算每个雇员的奖金。如果一个雇员的id是奇数并且他的名字不是以'M'开头,那么他的奖金是他工资的100%,否则奖金为0。

Employees 表:
+-------------+---------+--------+
| employee_id | name    | salary |
+-------------+---------+--------+
| 2           | Meir    | 3000   |
| 3           | Michael | 3800   |
| 7           | Addilyn | 7400   |
| 8           | Juan    | 6100   |
| 9           | Kannon  | 7700   |
+-------------+---------+--------+
输出:
+-------------+-------+
| employee_id | bonus |
+-------------+-------+
| 2           | 0     |
| 3           | 0     |
| 7           | 7400  |
| 8           | 0     |
| 9           | 7700  |
+-------------+-------+

select employee_id ,(CASE WHEN (employee_id  % 2 )= 1 and name not like 'M%' THEN salary else 0 end) AS bonus
from Employees
order by employee_id

注:case when语句,判断奇数

MySql实例关于ifnull,count,case when,group by(转力扣简单)的更多相关文章

  1. mysql case when group by实例

    mysql 中类似php switch case 的语句. select xx字段, case 字段 when 条件1 then 值1 when 条件2 then 值2 else 其他值 END 别名 ...

  2. MYSQL 行转列 以及基本的聚合函数count,与group by 以及distinct组合使用

    在统计查询中,经常会用到count函数,这里是基础的 MYSQL 行转列 以及基本的聚合函数count,与group by 以及distinct组合使用 -- 创建表 CREATE TABLE `tb ...

  3. 学习笔记 MYSQL报错注入(count()、rand()、group by)

    首先看下常见的攻击载荷,如下: select count(*),(floor(rand(0)*2))x from table group by x; 然后对于攻击载荷进行解释, floor(rand( ...

  4. mysl 常用函数 union all if ifnull exists case when

    1.union all UNION 操作符用于合并两个或多个 SELECT 语句的结果集.请注意,UNION 内部的 SELECT 语句必须拥有相同数量的列.列也必须拥有相似的数据类型.同时,每条 S ...

  5. mysql 中sum (if())与case

    先来一个简单的sum select sum(qty) as total_qty from inventory_product group by product_id 这样就会统计出所有product的 ...

  6. MySql 里的IFNULL、NULLIF和ISNULL用法

    MySql 里的IFNULL.NULLIF和ISNULL用法 mysql中isnull,ifnull,nullif的用法如下: isnull(expr) 的用法: 如expr 为null,那么isnu ...

  7. MySql 里的IFNULL、NULLIF和ISNULL用法区别

    mysql中isnull,ifnull,nullif的用法如下: isnull(expr) 的用法:如expr 为null,那么isnull() 的返回值为 1,否则返回值为 0. mysql> ...

  8. 比较典型的带case的group by语句

    2005-05-09 胜 2005-05-09 胜 2005-05-09 负 2005-05-09 负 2005-05-10 胜 2005-05-10 负 2005-05-10 负 如果要生成下列结果 ...

  9. MySql学习(二) —— where / having / group by / order by / limit 简单查询

    注:该MySql系列博客仅为个人学习笔记. 这篇博客主要记录sql的五种子句查询语法! 一个重要的概念:将字段当做变量看,无论是条件,还是函数,或者查出来的字段. select五种子句 where 条 ...

随机推荐

  1. 我试试这个昵称好使不队项目NABCD指路

    我试试这个昵称好使不队项目NABCD指路:https://www.cnblogs.com/team-development/p/14617203.html

  2. Python使用逻辑回归估算OR值

    第一种是统计学方法,需要用到 statsmodels包 statsmodels是统计和计量经济学的package,包含了用于参数评估和统计测试的实用工具 第二种是机器学习,需要使用sklearn中的L ...

  3. 用反射实现JavaBean和Map之间的转换

    学习内容: 需求 由于JavaBean结构与Map类似,我们可以把JavaBean与Map进行转换 代码如下: package com.yy; import java.beans.BeanInfo; ...

  4. java基础-java异常处理

    异常* A:异常的概述 * 异常就是Java程序在运行过程中出现的错误.* B:异常的分类 * Error:服务器宕机,数据库崩溃等 * ExceptionC:异常的继承体系  * Throwable ...

  5. Spring Security 一键接入验证码登录和小程序登录

    最近实现了一个多端登录的Spring Security组件,用起来非常丝滑,开箱即用,可插拔,而且灵活性非常强.我觉得能满足大部分场景的需要.目前完成了手机号验证码和微信小程序两种自定义登录,加上默认 ...

  6. URLDNS反序列化链学习

    URLDNS URLDNS跟CommonsCollections比起来真是眉清目秀,该链主要用于验证漏洞,并不能执行命令,优点就是不依赖任何包. 1.利用链 * Gadget Chain: * Has ...

  7. SpringMVC踩的第一个坑——Servlet.init()引发异常

    正确的设置了第一个SpringMVC相关的配置,初始启动服务器时,报404,经过排查,是项目生成构建的时候没有导入好依赖,手动在项目结构里面新建lib目录添加依赖解决了404的问题,重新部署以后开始报 ...

  8. SimpleDateFormat类的安全问题,这6个方案总有一个适合你

    摘要:你使用的SimpleDateFormat类还安全吗?为什么说SimpleDateFormat类不是线程安全的?带着问题从本文中寻求答案. 本文分享自华为云社区<[高并发]SimpleDat ...

  9. Dom基础(二):Dom性能优化

    一.尽量将DOM查询做缓存 1 let pElements = document.getElementById('div1') //将dom缓存 2 3 for(let i=0:i<pEleme ...

  10. Java基础语法Day_02-03(数据类型、运算符、方法、循环结构)

    第5节 数据类型转换 day02_01_数据类型转换_自动转换 day02_02_数据类型转换_强制转换 day02_03_数据类型转换_注意事项 day02_04_ASCII编码表 第6节 运算符 ...