619. 只出现一次的最大数字

https://leetcode.cn/problems/biggest-single-number/

简单的聚合，用group 加 having 轻松完成一拖三

select max(num) num from (select num from mynumbers group by num having(count(0)=1)) a

CSDN 文盲老顾的博客，https://blog.csdn.net/superwfei

620. 有趣的电影

https://leetcode.cn/problems/not-boring-movies/

嗯，oracle 居然不支持 % 运算求余

# oracle 
select * 
from cinema 
where description <> 'boring' and mod(id,2) = 1
order by rating desc
# mysql && mssql
select * 
from cinema 
where description <> 'boring' and id % 2 = 1
order by rating desc

626. 换座位

https://leetcode.cn/problems/exchange-seats/

这个题目有问题，在力扣官方修正之前，这个题目没必要做了。为什么说有问题呢，看截图就知道了。


瞧瞧，输入信息一致，期待结果却不同。如果没有这个问题，老顾拉用例也能给他混个 ac了。

这为了验证官方题解，其他人的题解，以及拉用例，错了一地啊。

627. 变更性别

https://leetcode.cn/problems/swap-salary/

这个是 update 里用 case when 来实现。

# mysql && mssql
update salary
set sex = (case when sex = 'f' then 'm' else 'f' end)

1045. 买下所有产品的客户

https://leetcode.cn/problems/customers-who-bought-all-products/

group 加 having 加子查询即可

# mysql && oracle
select distinct customer_id 
from customer
group by customer_id
having(count(distinct product_key) = (select count(0) from product))

这个指令在 mssql 是可用的，不知道为什么会出现超时，所以换个写法

select customer_id 
from (
    select customer_id,count(0) as cnt 
    from (
        select distinct customer_id,product_key
        from customer
    ) a
    group by customer_id
) a
inner join (
    select count(0) as cnt from product
) b on a.cnt=b.cnt

1050. 合作过至少三次的演员和导演

https://leetcode.cn/problems/actors-and-directors-who-cooperated-at-least-three-times/

简单的 having 判断一下就好

select actor_id,director_id
from actordirector
group by actor_id,director_id
having(count(0)>2)

这个指令的用时其实还是很让老顾诧异的。

那就换个写法好了

select distinct actor_id,director_id
from (
    select actor_id,director_id
        ,row_number() over(partition by actor_id,director_id order by timestamp) rid
    from actordirector
) a
where rid>2

1068. 产品销售分析 I

https://leetcode.cn/problems/product-sales-analysis-i/

还以为有行列转换需求，结果发现，就是 left join 的内容。

select product_name,year,price 
from sales s
left join product p on s.product_id=p.product_id

1070. 产品销售分析 III

https://leetcode.cn/problems/product-sales-analysis-iii/

这个题目，用排名函数很简单就能完成，不过需要注意，可能某产品在某一年有多次销售，所以不能使用 row_number ，要用 rank 或 dense_rank。老顾开始没有注意这个问题，一提交，结果是错误。。。郁闷咯。

select product_id,year first_year,quantity,price 
from (
    select s.*,rank() over(partition by product_id order by year) rid
    from sales s
) a
where rid=1
order by sale_id

用别名的原因是，oracle 必须有别名，才能追加计算列。

当然，这个题目也有用 group + min(year) inner join 原表的方式来实现的办法，老顾就不写了。

1075. 项目员工 I

https://leetcode.cn/problems/project-employees-i/

分组求平均，这部分通用，然后，保留两位小数，这个问题需要各自解决了。

# oracle && mysql
select p.project_id,round(avg(e.experience_years),2) average_years 
from project p
left join employee e on p.employee_id=e.employee_id
group by p.project_id
# mssql
select p.project_id,convert(decimal(38,2),avg(e.experience_years*1.0)) average_years 
from project p
left join employee e on p.employee_id=e.employee_id
group by p.project_id

sqlserver 居然有超时的风险，然后发现 convert(float) 得到的结果，因精度问题，产生了不同的结果，只好老老实实的用 decimal 了

# mssql
select p.project_id,round(avg(convert(decimal(16,2),e.experience_years)),2) average_years 
from project p
left join employee e on p.employee_id=e.employee_id
group by p.project_id
order by 1

1084. 销售分析III

https://leetcode.cn/problems/sales-analysis-iii/

日期类型数据计算，各自有各自的写法。

# mssql
select product_id,product_name 
from product p
where exists(select 1 from sales where product_id=p.product_id and sale_date between '2019-1-1' and '2019-3-31')
and not exists(select 1 from sales where product_id=p.product_id and (sale_date < '2019-1-1' or sale_date>'2019-3-31'))

发现用 exists 和 not exists 速度有点慢，有超时风险，换个写法，直接一拖三。

select p.product_id,p.product_name 
from product p
inner join sales s on p.product_id=s.product_id
group by p.product_id,p.product_name 
having min(sale_date) >= '2019-1-1' and max(sale_date) < '2019-4-1'

小结

又是十个数据库题目，按顺序做下来，除了中间有一个用例错误的没有通过，其他还是没什么歧义的，大部分指令都能一拖三。

本次10个题目，有一半用到了分组聚合，熟悉一下这些题目，以后在工作中碰到了，也不会抓瞎了。以老顾实际在工作中碰到的情况，实际需要用 group 的地方并不多，多数都是统计数据才需要用到。

但是关联查询则用的太多太多了，毕竟为了减少数据的重复录入和数据不一致的情况，多数数据库结构，至少符合三范式要求，所以关联查询是不可避免的一个重头内容。

left join、right join、inner join 这三个使用的频率，基本上占日常业务的90% 以上了。掌握好关联查询，才是数据库查询的第一个热点。

至于说这些题目，有时候有超时风险，速度慢效率低，那是因为没有任何辅助优化措施，下次再碰到有超时风险的题目，老顾就直接建立索引，看看这些题目是否能支持起来。

好了，这次刷题就到这里，我们下次再见。