力扣高频sql 50题(基础版) :NULL, 表连接,子查询,case when和avg的结合

news2025/4/3 16:01:59

NULL的处理 

nvl(字段,num)

和数字进行比较需要先使用nvl(字段,num)函数处理空值 

思路: 没有被id = 2 的客户推荐>> 过滤条件 referee_id !=2

    没有被id = 2 的客户推荐>>被其他客户推荐, 但是也有可能没有被任何客户推荐>>NULL

考点:  NULL是 不一个具体的数值,而是一个特殊的标记,表示缺失值或未知值。因此,不能将 NULL 与数字进行直接比较  

oracle

select name from  Customer where nvl(referee_id,0) !=2

空值判断 

要求NULL出现时,使用空值判断条件>> 字段 is null

思路:  结果集要求出现的字段>>姓名(name) ---表Employee  ; 奖金(Bonus) ----表Bonus >>表连接

empId 是 Employee 表中 empId 的外键(reference 列)>>连接字段 empId

连接方式>> 表Bonus的empID 来自表Employee, 表Employee拥有最完整的empID, 即全部的员工姓名, 而表Bonus在该员工没有奖金时,可能没有该empID >>左连接: 表Employee为主表

where 过滤条件: 每个奖金 少于 1000

注意: 当该员工没有奖金时,在表连接中Bonus为NULL>>使用or 以及空值判断条件

为什么使用nvl函数处理空值是错误查询?

因为sql的执行顺序是:  from (从表中取数据)>> on (根据连接条件进行表连接) >> where(对连接后的表数据按照条件进行过滤) >>select (展示数据集)

select 是最后才执行的, 把nvl函数用在select的字段上, 对数据过滤起不到作用,

where  bonus <1000 无法把NULL 过滤到结果集,因为NULL不属于一个数值,无法比较

表连接

思路

查询出每个学生参加门每一科目测试的次数>>每个学生(Students表); 每一科目(Subjects表) ; 科目测试(Examinations表)

多表连接: 每个学生的每一门科目>>Students表和Subjects表交叉连接

每一门科目测试的次数>>学生不一定参加每一门科目的测试>> left join  Examinations表(副表)

主表为前面的表>>保证每一个学生,每一门科目都出现在结果集中

连接条件: Examinations表的 student_id 和 Students表的 Students

Examinations表的 Subjects 和 Subjects 表的 Subjects

结果集: 学生id ; 学生名字; 科目测试的次数

科目测试的次数>>count(e.subject_name); 不适用count(*)是因为如果有学生没有参加某一门科目的考试,那么e.subject_name中为NULL, 不需要计入

oracle

select
    st.student_id 
    ,st.student_name 
    ,sb.subject_name  
    ,count(e.subject_name) as  attended_exams
from  Students st 
cross join  Subjects  sb 
left join  Examinations e on e.student_id = st.student_id  and 
 e.subject_name = sb.subject_name
group by  st.student_id, st.student_name , sb.subject_name
order by  st.student_id , st.student_name 

错误使用left join 连接学生表和科目表>>学生表是主表>>每个学生都会出现,无论有没有参加考试

但是不一定每个科目都出现,

子查询

思路: 求经理的name, 即经理的id >> 经理的id=员工的managerid ,

过滤条件: 每个经理有5个下属 >>分组 (managerid) + count()

select name
from employee
where id in(select managerid
from employee
group by managerid
having count(id) >= 5)

case when和avg

思路: 'confirmed' 消息的数量, 请求的确认消息的总数>>Confirmations表; 

每个用户的 确认率>>每个用户:  Signups表

Confirmations表的user_id是一个引用到注册表的外键>>注册表(Signups)做主表

注意: 求比例>>分母不为0

1.case  when 里面再嵌套一个case when 

表: Confirmations 是副表,当某个注册用户没有发送请求确认信息时,c.user_id是NULL, 即COUNT(b.user_id)=0, 在使用CASE WHEN b.action = 'confirmed' THEN 1 ELSE 0 END) / COUNT(b.user_id)时,需要处理分母为0的情况

SELECT a.user_id,
       ROUND(
           CASE 
               WHEN COUNT(b.user_id) = 0 THEN 0
               ELSE SUM(CASE WHEN b.action = 'confirmed' THEN 1 ELSE 0 END)/ COUNT(b.user_id)
           END, 
           2
       ) AS confirmation_rate
FROM Signups a
LEFT JOIN Confirmations b ON a.user_id = b.user_id
GROUP BY a.user_id;

2.case when 加  avg >>可以忽略NULL>>不需要处理NULL, sql更简洁

把(CASE WHEN action = 'confirmed' THEN 1 ELSE 0 END)作为avg()函数的字段, 不涉及COUNT(b.user_id)>>忽略表Confirmations的 user_id 字段的NULL, 这些注册用户没有发送请求确认信息, 也不属于需要计算确认率的用户

用户的 确认率 是 'confirmed' 消息的数量除以请求的确认消息的总数>>暗含: 发送请求确认信息的用户才需要计算确认率

SELECT a.user_id, 
       ROUND(AVG(CASE WHEN action = 'confirmed' THEN 1 ELSE 0 END), 2) AS confirmation_rate 
FROM Signups a 
LEFT JOIN Confirmations b ON a.user_id = b.user_id
GROUP BY a.user_id;

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/2300690.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

C#中File.Copy方法的参数overwrite取false和true的区别

当调用 System.IO.File.Copy 方法时&#xff0c;第三个参数 overwrite 控制着如果目标位置已经存在同名文件的情况下如何处理。 1、当 overwrite 设置为 true 在这种情况下&#xff0c;即使目标路径下已经有相同名称的文件&#xff0c;该方法也会无条件地覆盖现有的文件。这不…

用promptfoo做大模型安全性测评

1. 引入 promptfoo 是一款专为大模型安全测试打造的强大工具。它能通过红队测试、渗透测试以及漏洞扫描等方式&#xff0c;对各类大模型展开深度安全评估&#xff0c;全面检测模型在不同场景下的安全性。 2. 运行promptfoo的过程 安装nodejs 用npm安装promptfoo npm insta…

用STC-ISP写延时函数

若想写出自己可以定义时长的延时函数&#xff0c;需要重新生成一个1ms的延时函数并稍加修改。 STC-ISP生成的1ms的延时函数代码如下&#xff1a; void Delay1ms(void) //12.000MHz {unsigned char data i, j;i 2;j 239;do{while (--j);} while (--i); }将上述代码改为可自定…

Jetson Agx Orin平台JP6.0-r36.3版本修复了vi模式下的原始图像损坏(线条伪影)

1.问题描述 这是JP-6.0 GA/ l4t-r36.3.0的一个已知问题 通过vi模式捕获的图像会导致异常线条 参考下面的快照来演示这些线伪影 这个问题只能通过VI模式进行修复,不应该通过LibArgus看到。 此外,这是由于内存问题。 由于upstream已经将属性名称更改为“dma-noncoherent”…

MSI微星电脑冲锋坦克Pro Vector GP76 12UGS(MS-17K4)原厂Win11系统恢复镜像,含还原功能,预装OEM系统下载

适用机型&#xff1a;【MS-17K4】 链接&#xff1a;https://pan.baidu.com/s/1P8ZgXc6S_J9DI8RToRd0dQ?pwdqrf1 提取码&#xff1a;qrf1 微星笔记本原装出厂WINDOWS11系统自带所有驱动、出厂主题壁纸、系统属性专属联机支持标志、Office办公软件、MSI Center控制中心等预装…

Pycharm中断点使用技巧

1. 打开项目并准备代码 首先&#xff0c;打开 PyCharm 并加载你的 Python 项目&#xff0c;确保你已经有想要调试的 Python 代码文件。如&#xff1a; def add_numbers(a, b):result a breturn resultnum1 5 num2 3 sum_result add_numbers(num1, num2) print(f"Th…

洛谷P11042 [蓝桥杯 2024 省 Java B] 类斐波那契循环数

像是这种填空题的话&#xff0c;就直接暴力还更加省时间&#xff0c;在本地算完后直接提交答案即可 #include<bits/stdc.h> using namespace std;const int N 10000000;bool isnumber(int n) {vector<int> a;int m n;while (n > 0) {a.push_back(n % 10);n / …

echarts心电图封装方法

效果图 代码 <div id"line1" style"width: 100%;height: 100px;"></div>// 生成图标方法 /*** 生成图表* param {array} cData 图表数据* param {string} home 图表渲染位置Id* param {number} speed 刷新速度 值越大&#xff0c;刷新速度越快…

使用Linux创作第一个小程序--进度条

Linux第一个小程序 - 进度条 储备知识 1.回车换行 回车概念 \r 换行概念 \n 2.缓冲区 sleep 先执行1 后执行2&#xff08;c语言中是按顺序执行的&#xff09; 那么在我sleep期间&#xff0c;“Hello World”一定是被保存起来了&#xff08;缓冲区&#xff09;。 缓冲区&a…

初识LLMs

目录 一、Language AI 历史 二、Language AI如何处理text 三、技术一&#xff1a;Bag-of-Words模型 缺点 四、技术二&#xff1a;word2vec&#xff08;稠密向量 / 嵌入向量&#xff09; 缺点 五、嵌入的多种形式 六、技术三&#xff1a;注意力机制 6.1 上下文嵌入 缺…

SpringAI系列 - RAG篇(三) - ETL

目录 一、引言二、组件说明三、集成示例一、引言 接下来我们介绍ETL框架,该框架对应我们之前提到的阶段1:ETL,主要负责知识的提取和管理。ETL 框架是检索增强生成(RAG)数据处理的核心,其将原始数据源转换为结构化向量并进行存储,确保数据以最佳格式供 AI 模型检索。 …

leetcode:942. 增减字符串匹配(python3解法)

难度&#xff1a;简单 由范围 [0,n] 内所有整数组成的 n 1 个整数的排列序列可以表示为长度为 n 的字符串 s &#xff0c;其中: 如果 perm[i] < perm[i 1] &#xff0c;那么 s[i] I 如果 perm[i] > perm[i 1] &#xff0c;那么 s[i] D 给定一个字符串 s &#xff0…

【智驭未来】使用Deepseek进行业务系统集成场景分析

DeepSeek已经出来了一段时间&#xff0c;各系统厂商纷纷加入对他的支持行列&#xff0c;有使用他来进行数据智能预测分析的&#xff0c;有使用他来进行系统知识智能问答的&#xff0c;有进行多语言处理和文档智能解析的&#xff0c;也有开发工具支持AI代码生成的。根据厂商产品…

探秘Transformer系列之(3)---数据处理

探秘Transformer系列之&#xff08;3&#xff09;—数据处理 接下来三篇偏重于工程&#xff0c;内容略少&#xff0c;大家可以当作甜点 _。 0x00 概要 有研究人员认为&#xff0c;大模型的认知框架看起来十分接近卡尔弗里斯顿(Karl Friston)描绘的贝叶斯大脑。基于贝叶斯概率…

cesium视频投影

先看效果 使用cesium做视频投影效果&#xff0c;而且还要跟随无人机移动而移动&#xff0c;我现在用定时器更新无人机的坐标来实现效果具体代码如下&#xff1a; 1、CesiumVideo3d.js(某个cesium技术群大佬分享的) // import ECEF from "./CoordinateTranslate"; le…

[算法学习笔记]1. 枚举与暴力

一、枚举算法 定义 枚举是基于已有知识来猜测答案的问题求解策略。即在已知可能答案的范围内&#xff0c;通过逐一尝试寻找符合条件的解。 2. 核心思想 穷举验证&#xff1a;对可能答案集合中的每一个元素进行尝试终止条件&#xff1a;找到满足条件的解&#xff0c;或遍历完…

Burp Suite基本使用(web安全)

工具介绍 在网络安全的领域&#xff0c;你是否听说过抓包&#xff0c;挖掘漏洞等一系列的词汇&#xff0c;这篇文章将带你了解漏洞挖掘的热门工具——Burp Suite的使用。 Burp Suite是一款由PortSwigger Web Security公司开发的集成化Web应用安全检测工具&#xff0c;它主要用于…

RabbitMQ 3.12.2:单节点与集群部署实战指南

前言&#xff1a;在当今的分布式系统架构中&#xff0c;消息队列已经成为不可或缺的组件之一。它不仅能够实现服务之间的解耦&#xff0c;还能有效提升系统的可扩展性和可靠性。RabbitMQ 作为一款功能强大且广泛使用的开源消息中间件&#xff0c;凭借其高可用性、灵活的路由策略…

【故障处理】- 11G expdp导出缓慢 + Streams AQ: enqueue blocked on low memory等待事件

【故障处理】- 11G expdp导出缓慢 Streams AQ: enqueue blocked on low memory等待事件 一、概述二、故障原因三、解决方法 一、概述 该问题的数据库版本是11.2.0.4&#xff0c;执行expdp导出的时候&#xff0c;小表导出非常缓慢&#xff0c;同时有Streams AQ: enqueue blocke…

《仙台有树》里的馅料(序)

《仙台有树》一起追剧吧&#xff08;二&#xff09;&#xff1a;馅料合集概览 ●德爱武美玩&#xff0c;全面发展 ●猜猜我是谁&真假美清歌 ●失忆的风还是吹到了仙台 ●霸道师徒强制收&你拜我&#xff0c;我拜你&#xff0c;师徒徒师甜蜜蜜 ●霸道总裁强制爱 ●仙台有…