select id,job,score,t_rank2 from ( select * ,rank() over(partition by job order by score) t_rank1 ,rank() over(partition by job order by score desc) t_rank2 ,count(id) over(partition by job) s from grade ) t where t_rank1>=t.s/2 and t_rank2>=t.s/2 order by id 思路：可参考第88题，都是利用正序逆序都大于等于总数的一半得到中位数...

select grade from ( select grade ,(select sum(number) from class_grade) total ,sum(number) over(order by grade desc) rank1 ,sum(number) over(order by grade) rank2 from class_grade ) t where rank1>=total/2 and rank2>=total/2 order by grade思路：这里求中位数，利用了中位数是一定大于等于总数一半的。所以我们这里正序逆序对总number建立子查询，然后利...

select round(count(*)/(select count(DISTINCT user_id) from login),3) from login where (user_id,date) in ( select user_id ,DATE_ADD(min(date),INTERVAL 1 DAY) from login group by user_id )思路：利用题目给出的求后一天的函数，所以前提是有连续的俩天这个函数才有返回值，所以利用这个函数很好的算出来了连续俩天都登录的人。

加油

select t1.emp_no ,max(t2.salary-t1.salary) growth from ( select e.emp_no,salary from employees e join salaries s on e.emp_no=s.emp_no where from_date=hire_date ) t1 join ( select e.emp_no,salary from employees e join salaries s on e.emp_no=s.emp_no where to_date='9999-01-01' ) t2 on t1.emp_no=t2.emp...

自己第一次做的： select t1.date,round(t2.n2/t1.n1,3) from ( select date,count(*) n1 from email e join user u1 on e.send_id=u1.id join user u2 on e.receive_id=u2.id where u1.is_blacklist=0 and u2.is_blacklist=0 group by date ) t1 join ( select date,count(*) n2 from email e join user u1 on e.send_id=u1.id joi...

select id ,name ,total from ( SELECT id ,name ,sum(if(type='add',grade_num,-1*grade_num)) total, rank() over(order by sum(if(type='add',grade_num,-1*grade_num)) desc) t_rank from user u join grade_info g on u.id=g.user_id group by id,name ) t where t_rank=1 order by id思路：比之前的这里涉及到加减，我们可以用一个sum 函数里面嵌...

加油，所有题都过了一遍

select dept_no ,no ,maxSalary from ( select dept_no ,d.emp_no no ,max(salary) maxSalary ,rank() over(partition by dept_no order by salary desc) t_rank from dept_emp d join salaries s on d.emp_no=s.emp_no group by dept_no,no ) t where t.t_rank=1 order by dept_no思路：个人觉得没有想象中难，可能是题号比较小，用窗口函数对各个部门薪水排序，然...

select name,count(f.film_id) from film_category fc join film f on fc.film_id=f.film_id join category c on fc.category_id=c.category_id where f.description like '%robot%' and c.category_id in ( select category_id from film_category group by category_id having count(film_id)>=5 ) group by name思路：题目...

select r1.job ,first_year_mon ,first_year_cnt ,second_year_mon ,second_year_cnt from ( select job ,left(date,7) first_year_mon ,sum(num) first_year_cnt from resume_info where date like '2025%' group by job,first_year_mon ) r1 join ( select job ,left(date,7) second_year_mon ,sum(num) second_year_cnt ...

select g.id ,name ,score from ( select * ,dense_rank() over(partition by language_id order by score desc) t_rank from grade ) g join language l on g.language_id=l.id where g.t_rank<=2 order by name,score desc,g.id思路：利用窗口函数把名次求出来，然后用子查询得到的表去连接 language 表，接下来就是按条件写了。注意使用可重复的 dense_rank() 函数。如 1，1，2

select t.user_id ,min(t.date) as first_buy_date ,max(t.date) as second_buy_date ,t.cnt from ( select user_id ,date ,rank() over(partition by user_id order by date) r_no ,count(*) over(partition by user_id) cnt from order_info where user_id in ( select user_id from order_info a where date>'2025-10...

select o.id ,is_group_buy ,if(is_group_buy='Yes','None',name) client_name from order_info o left join client c on o.client_id=c.id where user_id in ( select user_id from order_info a where date>'2025-10-15' and product_name in ('C++','Java','Python') and status='completed' group by user_id having...