select a.d1 as dept_no ,d.dept_name as dept_name ,a.t1 as title ,a.c1 as count from (select e.dept_no as d1 ,t.title as t1 ,count(e.emp_no) as c1 from dept_emp e left join titles t on e.emp_no = t.emp_no where e.to_date = '9999-01-01' group by e.dept_no, t.title) as a left join departments d on a.d1...

select e.emp_no as emp_no ,m1.emp_no as manager_no ,s1.salary as emp_salary ,s2.salary as manager_salary from dept_emp e left join salaries s1 on e.emp_no=s1.emp_no #全体员工工资列 left join dept_manager m1 on e.dept_no =m1.dept_no #经理列 left join salaries s2 on m1.emp_no=s2.emp_no #经理工资列 where e.to_date='9...

/*请你查找在职员工自入职以来的薪水涨幅情况，给出在职员工编号emp_no以及其对应的薪水涨幅growth，并按照growth进行升序，以上例子输出为 在职，自入职以来的薪水涨幅，不是每一年的薪水涨幅（自连接封闭区间） 输出 在职员工emp_no存在于employees与salaries, 薪水涨幅growth 意外情况 1： salaries表中的emp_no对应的from_date没有按从早到晚排列 2.存在离职员工，需甄别离职员工，即max(to_date)=1 先挑出 在职员工，即从salaries里面按emp_no分组，剔除 max(to_date)≠1的老登 */ with new...

/* 获取每个部门中当前员工薪水最高的相关信息，给出dept_no, emp_no以及其对应的salary，按照部门编号dept_no升序排列 每个部门， 当前，薪水最高 输出 dept_no-dept_emp表，emp_no存在两个表，salary-salaries 考虑意外情况：1.有emp_no,但不在某一部门，刚入职不久的新员工-group by dept_np 会单独将null值分到独立的新分组 2.有的部门没有人，员工表应该不存在这种情况 #注意事项：如果要用到group by 两个表的主键分别是 emp_no dept_no emp_no from_date #select d....

/* #请你编写一个SQL，查询向user_id = 1 的用户，推荐其关注的人喜欢的音乐。不要推荐该用户已经喜欢的音乐，并且按music的id升序排列 select * from (select f.follower_id as f1 ,m1.music_id as f1id from follow f cross join music_likes m1 where f.user_id=1 and m1.user_id=1) as a1 left join music_likes m2 on a1.f1 =m2.user_id left join music m3 on m2.music_i...

#请你写一个SQL查找积分增加最高的用户的id(可能有多个)，名字，以及他的总积分是多少，查询结果按照id升序排序 #窗口累加/group by,group by会导致name列不能加入子查询 /* with m1 as ( select sum(grade_num) as sum1 ,g.user_id as user_id1 from grade_info g left join user u on g.user_id = u.id where type='add' group by g.user_id ) #group by会导致name列不能加入子查询从而影响输出 select use...

#假设每个名次最多1个人，比如有2个A，那么必定有1个A是第1名，有1个A是第2名(综合成绩同分也会按照某一门的成绩分先后),我先算累加数，然后看中位数落在哪个区间，就取哪个区间 /* 分段区间（只统计每一段的数量，不具体陈列）求中位数，运用到中位数的一大特点， 即中位数的排序永远>=总数/2,比如总数为奇数时，中位数序号就是向上取整(总数/2)，比如总数为偶数时，中位数序号就是(总数/2,总数/2+1) */ #窗口函数 lag（字段）over()获取字段上一行的值，由此可以构造区间 #累加构造区间右端 /*with s1 as (select * ,sum(number)over( ...

#假设每个名次最多1个人，比如有2个A，那么必定有1个A是第1名，有1个A是第2名(综合成绩同分也会按照某一门的成绩分先后),我先算累加数，然后看中位数落在哪个区间，就取哪个区间 /* 分段区间（只统计每一段的数量，不具体陈列）求中位数，运用到中位数的一大特点， 即中位数的排序永远>=总数/2,比如总数为奇数时，中位数序号就是向上取整(总数/2)，比如总数为偶数时，中位数序号就是(总数/2,总数/2+1) */ #窗口函数 lag（字段）over()获取字段上一行的值，由此可以构造区间 #累加构造区间右端 with s1 as (select * ,sum(number)over( or...

#中位数就要考虑job对应的数量的奇偶了 select /*case when mod(T1.num,2)=0 then num/2 when mod(T1,num,2)<>0 then CEILING(T1.num) end as start #记错了语法，mod（除数，被除数)*/ T1.job1 as job, case when mod(T1.num,2)=0 then ROUND(T1.num/2,0) else CEILING(T1.num/2) end as start ,case when mod(T1.num,2)=0 then ROUND(T1.num/2+1,...

/* 请你找出每个岗位分数排名前2名的用户，得到的结果先按照language的name升序排序，再按照积分降序排序，最后按照grade的id升序排序 1.每个岗位，分数前2名的用户--窗口函数按照岗位分区，分数排序，给予rank或者row_number */ select t1.id1 as id, t1.name1 as name, t1.score1 as score from ( select g.id as id1, l.name as name1, g.score as score1, dense_rank()over(partition by l.name order by g.s...

/* 1.2025-10-15以后，同一个用户下单2个以及2个and status=completed and product_name in(C++,Python,Java) 2.符合1的客户端， 3.2得出的客户端对应的总订单 */ # order_info 肯定是要和client连接，并且cliend_id=0的要将他改成GroupBuyf select t1.app_name as source, count(t1.sta) as cnt from (select o.status as sta, ifnull(c.name,'GroupBuy') as app_name ,count...

/* 要求 1.日期-2025-10-15以后 2.符合1，用户下单>=2 and 购买状态=成功 and 下单课程类型 in(C++,Java,Python) 3.输出满足1和2的user_id 4.输出满足1和2的user_id对应的购买订单中第一个订单的日期 5.输出3和4提到的user_id在日期-2025-10-15以后内购买C++,Java,Python的总次数 */ 最终解法 select o1.user_id as user_id ,min(o1.date) as first_buy_date ,count(o1.status) as cnt from order_inf...

#逆天的题目说明，搞几个序号很难？逆天的文字组织，真的是人？ /*牛客每天有很多人登录，请你统计一下牛客每个用户刷题情况，包括: 用户的名字，以及截止到某天（他妈的这句话意思是有记录的每天都统计），累计总共通过了多少题。 说明： 1.不存在没有登录却刷题的情况， 2.存在登录了没刷题的情况，此情况不会存在刷题表里面， 3.存在提交代码没有通过的情况,此情况的通过数量将记录在刷题表里，对应的通过数量位0。 输出要求 包括: 1.用户的名字， 2.每个用户，每天都统计累计总共通过了多少题 3.有登录却没有刷题的天数的数据不需要输出 4.查询结果先按照日期升序排序，再按照姓名升序排序， */ /*s...

#法一：通过分组用户，先找出每个用户第一次登录的日期，形成新表，此表意义=每日登录的新用户，然后对这个新表按日期分组，聚合函数统计用户数即可 /* select t1.fir as date, count(t1.user_id) as new from ( select min(date) as fir, user_id from login group by user_id ) as t1 group by t1.fir order by date */ #0的统计不进来 /*select l1.date as date, count(case when l2.user_id is not ...