1. 力扣1148：文章浏览1
1.1 题目：
Views 表：
+---------------+---------+ | Column Name | Type | +---------------+---------+ | article_id | int | | author_id | int | | viewer_id | int | | view_date | date | +---------------+---------+ 此表可能会存在重复行。（换句话说，在 SQL 中这个表没有主键） 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。
请查询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：
示例 1：
输入： 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 | +------------+-----------+-----------+------------+输出： +------+ | id | +------+ | 4 | | 7 | +------+
1.2 思路：
where过滤并用distinct去重。
1.3 题解：
sql">select distinct author_id id
from Views
where author_id = viewer_id
order by author_id2. 力扣1327：列出指定时间段内所有的下单产品
2.1 题目:
表: Products
+------------------+---------+ | Column Name | Type | +------------------+---------+ | product_id | int | | product_name | varchar | | product_category | varchar | +------------------+---------+ product_id 是该表主键(具有唯一值的列)。 该表包含该公司产品的数据。
表: Orders
+---------------+---------+ | Column Name | Type | +---------------+---------+ | product_id | int | | order_date | date | | unit | int | +---------------+---------+ 该表可能包含重复行。 product_id 是表单 Products 的外键（reference 列）。 unit 是在日期 order_date 内下单产品的数目。
写一个解决方案，要求获取在 2020 年 2 月份下单的数量不少于 100 的产品的名字和数目。
返回结果表单的 顺序无要求 。
查询结果的格式如下。
示例 1:
输入： Products 表: +-------------+-----------------------+------------------+ | product_id | product_name | product_category | +-------------+-----------------------+------------------+ | 1 | Leetcode Solutions | Book | | 2 | Jewels of Stringology | Book | | 3 | HP | Laptop | | 4 | Lenovo | Laptop | | 5 | Leetcode Kit | T-shirt | +-------------+-----------------------+------------------+ Orders 表: +--------------+--------------+----------+ | product_id | order_date | unit | +--------------+--------------+----------+ | 1 | 2020-02-05 | 60 | | 1 | 2020-02-10 | 70 | | 2 | 2020-01-18 | 30 | | 2 | 2020-02-11 | 80 | | 3 | 2020-02-17 | 2 | | 3 | 2020-02-24 | 3 | | 4 | 2020-03-01 | 20 | | 4 | 2020-03-04 | 30 | | 4 | 2020-03-04 | 60 | | 5 | 2020-02-25 | 50 | | 5 | 2020-02-27 | 50 | | 5 | 2020-03-01 | 50 | +--------------+--------------+----------+ 输出： +--------------------+---------+ | product_name | unit | +--------------------+---------+ | Leetcode Solutions | 130 | | Leetcode Kit | 100 | +--------------------+---------+ 解释： 2020 年 2 月份下单 product_id = 1 的产品的数目总和为 (60 + 70) = 130 。 2020 年 2 月份下单 product_id = 2 的产品的数目总和为 80 。 2020 年 2 月份下单 product_id = 3 的产品的数目总和为 (2 + 3) = 5 。 2020 年 2 月份 product_id = 4 的产品并没有下单。 2020 年 2 月份下单 product_id = 5 的产品的数目总和为 (50 + 50) = 100 。
2.2 思路：
先过滤不是在2020 年 2 月份下单的记录。
然后group by分组，having过滤。
2.3 题解：
sql">select product_name, sum(unit) unit
from Products p
join (select product_id, order_date, unitfrom Orderswhere order_date <= '2020-02-29' and order_date >= '2020-02-01'
) o
on p.product_id = o.product_id
group by p.product_name
having sum(unit) >= 100
3. 力扣1211：查询结果的质量和占比
3.1 题目:
Queries 表：
+-------------+---------+ | Column Name | Type | +-------------+---------+ | query_name | varchar | | result | varchar | | position | int | | rating | int | +-------------+---------+ 此表可能有重复的行。 此表包含了一些从数据库中收集的查询信息。 “位置”（position）列的值为 1 到 500 。 “评分”（rating）列的值为 1 到 5 。评分小于 3 的查询被定义为质量很差的查询。
将查询结果的质量 quality 定义为：
各查询结果的评分与其位置之间比率的平均值。
将劣质查询百分比 poor_query_percentage 定义为：
评分小于 3 的查询结果占全部查询结果的百分比。
编写解决方案，找出每次的 query_name 、 quality 和 poor_query_percentage。
quality 和 poor_query_percentage 都应 四舍五入到小数点后两位 。
以 任意顺序 返回结果表。
结果格式如下所示：
示例 1：
输入： Queries table: +------------+-------------------+----------+--------+ | query_name | result | position | rating | +------------+-------------------+----------+--------+ | Dog | Golden Retriever | 1 | 5 | | Dog | German Shepherd | 2 | 5 | | Dog | Mule | 200 | 1 | | Cat | Shirazi | 5 | 2 | | Cat | Siamese | 3 | 3 | | Cat | Sphynx | 7 | 4 | +------------+-------------------+----------+--------+ 输出： +------------+---------+-----------------------+ | query_name | quality | poor_query_percentage | +------------+---------+-----------------------+ | Dog | 2.50 | 33.33 | | Cat | 0.66 | 33.33 | +------------+---------+-----------------------+ 解释： Dog 查询结果的质量为 ((5 / 1) + (5 / 2) + (1 / 200)) / 3 = 2.50 Dog 查询结果的劣质查询百分比为 (1 / 3) * 100 = 33.33Cat 查询结果的质量为 ((2 / 5) + (3 / 3) + (4 / 7)) / 3 = 0.66 Cat 查询结果的劣质查询百分比为 (1 / 3) * 100 = 33.33
3.2 思路：
分别用子查询查到
quality | poor_query_percentage
并添加distinct去重。
至于为什么where需要判断query_name不为空，因为最后一组案例出现了这种特殊情况.
3.3 题解：
sql">select distinct query_name, round((select avg(rating / position)from Queries q1where q.query_name = q1.query_name)
, 2) quality, round((select count(*) / (select count(*) from Queries q4 where q.query_name = q4.query_name) * 100from Queries q2where q.query_name = q2.query_nameand rating <= 2), 2
) poor_query_percentage
from Queries q
where query_name is not null
group by query_name4. 力扣1174：即时食物配送
4.1 题目：
配送表: Delivery
+-----------------------------+---------+ | Column Name | Type | +-----------------------------+---------+ | delivery_id | int | | customer_id | int | | order_date | date | | customer_pref_delivery_date | date | +-----------------------------+---------+ delivery_id 是该表中具有唯一值的列。 该表保存着顾客的食物配送信息，顾客在某个日期下了订单，并指定了一个期望的配送日期（和下单日期相同或者在那之后）。
如果顾客期望的配送日期和下单日期相同，则该订单称为 「即时订单」，否则称为「计划订单」。
「首次订单」是顾客最早创建的订单。我们保证一个顾客只会有一个「首次订单」。
编写解决方案以获取即时订单在所有用户的首次订单中的比例。保留两位小数。
结果示例如下所示：
示例 1：
输入： Delivery 表： +-------------+-------------+------------+-----------------------------+ | delivery_id | customer_id | order_date | customer_pref_delivery_date | +-------------+-------------+------------+-----------------------------+ | 1 | 1 | 2019-08-01 | 2019-08-02 | | 2 | 2 | 2019-08-02 | 2019-08-02 | | 3 | 1 | 2019-08-11 | 2019-08-12 | | 4 | 3 | 2019-08-24 | 2019-08-24 | | 5 | 3 | 2019-08-21 | 2019-08-22 | | 6 | 2 | 2019-08-11 | 2019-08-13 | | 7 | 4 | 2019-08-09 | 2019-08-09 | +-------------+-------------+------------+-----------------------------+ 输出： +----------------------+ | immediate_percentage | +----------------------+ | 50.00 | +----------------------+ 解释： 1 号顾客的 1 号订单是首次订单，并且是计划订单。 2 号顾客的 2 号订单是首次订单，并且是即时订单。 3 号顾客的 5 号订单是首次订单，并且是计划订单。 4 号顾客的 7 号订单是首次订单，并且是即时订单。 因此，一半顾客的首次订单是即时的。
4.2 思路：
看注释。
4.3 题解：
sql">select round(count(*) / (select count(distinct customer_id) from Delivery) * 100, 2) immediate_percentage
from (select *from Deliverywhere order_date = customer_pref_delivery_date
) t
where order_date = (select min(order_date)from Delivery d2where t.customer_id = d2.customer_id
)--先找到顾客的总人数
-- select count(distinct customer_id)
-- from Delivery--再找可能满足条件的记录（里面可能有即使订单，也有计划订单）
-- select *
-- from Delivery
-- where order_date = customer_pref_delivery_date--从上述的表中查找是即时订单的个数，计划订单用where条件过滤。
-- where order_date = (
-- select min(order_date)
-- from Delivery d2
-- where t.customer_id = d2.customer_id
-- )
