Leetcode sql題目記錄

本博客僅記錄高頻 SQL 50 題（基礎版）的中等難度題目 苯人的解答與學習過程，后續不定期更新

570. 至少有5名直接下屬的經理

表: Employee

+-------------+---------+
| Column Name | Type    |
+-------------+---------+
| id          | int     |
| name        | varchar |
| department  | varchar |
| managerId   | int     |
+-------------+---------+
id 是此表的主鍵（具有唯一值的列）。
該表的每一行表示雇員的名字、他們的部門和他們的經理的id。
如果managerId為空，則該員工沒有經理。
沒有員工會成為自己的管理者。

編寫一個解決方案，找出至少有五個直接下屬的經理。

以 任意順序 返回結果表。

查詢結果格式如下所示。

示例 1:

輸入: 
Employee 表:
+-----+-------+------------+-----------+
| id  | name  | department | managerId |
+-----+-------+------------+-----------+
| 101 | John  | A          | Null      |
| 102 | Dan   | A          | 101       |
| 103 | James | A          | 101       |
| 104 | Amy   | A          | 101       |
| 105 | Anne  | A          | 101       |
| 106 | Ron   | B          | 101       |
+-----+-------+------------+-----------+
輸出: 
+------+
| name |
+------+
| John |
+------+

解答：

select a.name from Employee a join Employee b on a.id = b.managerId group by a.id having count(*) >= 5;

沒有 GROUP BY
HAVING 是對分組后的結果過濾的。你沒分組時，MySQL把整張結果集當成一個大組，COUNT(a.id) 統計的是所有經理–下屬配對的總行數，不是“每個經理的下屬數”。因此當測試數據里只有一個經理且剛好有 5 個下屬時看起來“正確”，但只要有兩個經理，合計行數 ≥5，你這句就會把兩位經理都放進結果里，甚至還會重復多行。

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1934. 確認率

表: Signups

+----------------+----------+
| Column Name    | Type     |
+----------------+----------+
| user_id        | int      |
| time_stamp     | datetime |
+----------------+----------+
User_id是該表的主鍵。
每一行都包含ID為user_id的用戶的注冊時間信息。

表: Confirmations

+----------------+----------+
| Column Name    | Type     |
+----------------+----------+
| user_id        | int      |
| time_stamp     | datetime |
| action         | ENUM     |
+----------------+----------+
(user_id, time_stamp)是該表的主鍵。
user_id是一個引用到注冊表的外鍵。
action是類型為('confirmed'， 'timeout')的ENUM
該表的每一行都表示ID為user_id的用戶在time_stamp請求了一條確認消息，該確認消息要么被確認('confirmed')，要么被過期('timeout')。

用戶的 確認率 是 'confirmed' 消息的數量除以請求的確認消息的總數。沒有請求任何確認消息的用戶的確認率為 0 。確認率四舍五入到 小數點后兩位 。

編寫一個SQL查詢來查找每個用戶的 確認率 。

以 任意順序 返回結果表。

查詢結果格式如下所示。

示例1:

輸入：
Signups 表:
+---------+---------------------+
| user_id | time_stamp          |
+---------+---------------------+
| 3       | 2020-03-21 10:16:13 |
| 7       | 2020-01-04 13:57:59 |
| 2       | 2020-07-29 23:09:44 |
| 6       | 2020-12-09 10:39:37 |
+---------+---------------------+
Confirmations 表:
+---------+---------------------+-----------+
| user_id | time_stamp          | action    |
+---------+---------------------+-----------+
| 3       | 2021-01-06 03:30:46 | timeout   |
| 3       | 2021-07-14 14:00:00 | timeout   |
| 7       | 2021-06-12 11:57:29 | confirmed |
| 7       | 2021-06-13 12:58:28 | confirmed |
| 7       | 2021-06-14 13:59:27 | confirmed |
| 2       | 2021-01-22 00:00:00 | confirmed |
| 2       | 2021-02-28 23:59:59 | timeout   |
+---------+---------------------+-----------+
輸出: 
+---------+-------------------+
| user_id | confirmation_rate |
+---------+-------------------+
| 6       | 0.00              |
| 3       | 0.00              |
| 7       | 1.00              |
| 2       | 0.50              |
+---------+-------------------+
解釋:
用戶 6 沒有請求任何確認消息。確認率為 0。
用戶 3 進行了 2 次請求，都超時了。確認率為 0。
用戶 7 提出了 3 個請求，所有請求都得到了確認。確認率為 1。
用戶 2 做了 2 個請求，其中一個被確認，另一個超時。確認率為 1 / 2 = 0.5。

解答：

WITH base AS (SELECT user_id,COUNT(*) AS total,SUM(CASE WHEN action = 'confirmed' THEN 1 ELSE 0 END) AS confirmedFROM ConfirmationsGROUP BY user_id
)
SELECT s.user_id,ROUND(IFNULL(b.confirmed / b.total, 0), 2) AS confirmation_rate
FROM Signups s
LEFT JOIN base bON s.user_id = b.user_id;

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1193. 每月交易I

表：Transactions

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| id            | int     |
| country       | varchar |
| state         | enum    |
| amount        | int     |
| trans_date    | date    |
+---------------+---------+
id 是這個表的主鍵。
該表包含有關傳入事務的信息。
state 列類型為 ["approved", "declined"] 之一。

編寫一個 sql 查詢來查找每個月和每個國家/地區的事務數及其總金額、已批準的事務數及其總金額。

以 任意順序 返回結果表。

查詢結果格式如下所示。

示例 1:

輸入：
Transactions table:
+------+---------+----------+--------+------------+
| id   | country | state    | amount | trans_date |
+------+---------+----------+--------+------------+
| 121  | US      | approved | 1000   | 2018-12-18 |
| 122  | US      | declined | 2000   | 2018-12-19 |
| 123  | US      | approved | 2000   | 2019-01-01 |
| 124  | DE      | approved | 2000   | 2019-01-07 |
+------+---------+----------+--------+------------+
輸出：
+----------+---------+-------------+----------------+--------------------+-----------------------+
| month    | country | trans_count | approved_count | trans_total_amount | approved_total_amount |
+----------+---------+-------------+----------------+--------------------+-----------------------+
| 2018-12  | US      | 2           | 1              | 3000               | 1000                  |
| 2019-01  | US      | 1           | 1              | 2000               | 2000                  |
| 2019-01  | DE      | 1           | 1              | 2000               | 2000                  |
+----------+---------+-------------+----------------+--------------------+-----------------------+

解答：

多個 CTE 用 WITH a AS (...), b AS (...)。

按 month、country 分組；approved 相關用 CASE WHEN 計數/求和。

取月份用 DATE_FORMAT(trans_date, '%Y-%m') 更穩妥。

WITH base AS (SELECTDATE_FORMAT(trans_date, '%Y-%m') AS month,country,state,amountFROM Transactions
),
seq AS (SELECTmonth,country,COUNT(*) AS trans_count,SUM(CASE WHEN state = 'approved' THEN 1 ELSE 0 END) AS approved_count,SUM(amount) AS trans_total_amount,SUM(CASE WHEN state = 'approved' THEN amount ELSE 0 END) AS approved_total_amountFROM baseGROUP BY month, country
)
SELECT *
FROM seq;

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1174. 即時食物配送II

配送表: Delivery

+-----------------------------+---------+
| Column Name                 | Type    |
+-----------------------------+---------+
| delivery_id                 | int     |
| customer_id                 | int     |
| order_date                  | date    |
| customer_pref_delivery_date | date    |
+-----------------------------+---------+
delivery_id 是該表中具有唯一值的列。
該表保存著顧客的食物配送信息，顧客在某個日期下了訂單，并指定了一個期望的配送日期（和下單日期相同或者在那之后）。

如果顧客期望的配送日期和下單日期相同，則該訂單稱為 「即時訂單」，否則稱為「計劃訂單」。

「首次訂單」是顧客最早創建的訂單。我們保證一個顧客只會有一個「首次訂單」。

編寫解決方案以獲取即時訂單在所有用戶的首次訂單中的比例。保留兩位小數。

結果示例如下所示：

示例 1：

輸入：
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                  |
+-------------+-------------+------------+-----------------------------+
輸出：
+----------------------+
| immediate_percentage |
+----------------------+
| 50.00                |
+----------------------+
解釋：
1 號顧客的 1 號訂單是首次訂單，并且是計劃訂單。
2 號顧客的 2 號訂單是首次訂單，并且是即時訂單。
3 號顧客的 5 號訂單是首次訂單，并且是計劃訂單。
4 號顧客的 7 號訂單是首次訂單，并且是即時訂單。
因此，一半顧客的首次訂單是即時的。

解答：

with base as (
select *, row_number() over(partition by customer_id order by order_date) as rn 
from Delivery),
seq as (select round((sum(case when customer_pref_delivery_date = order_date then 1 else 0 end) / count(*)) * 100, 2) as immediate_percentage from base where rn = 1
)
select * from seq;

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176. 第二高的薪水

Employee 表：

+-------------+------+
| Column Name | Type |
+-------------+------+
| id          | int  |
| salary      | int  |
+-------------+------+
id 是這個表的主鍵。
表的每一行包含員工的工資信息。

查詢并返回 Employee 表中第二高的 不同 薪水 。如果不存在第二高的薪水，查詢應該返回 null(Pandas 則返回 None) 。

查詢結果如下例所示。

示例 1：

輸入：
Employee 表：
+----+--------+
| id | salary |
+----+--------+
| 1  | 100    |
| 2  | 200    |
| 3  | 300    |
+----+--------+
輸出：
+---------------------+
| SecondHighestSalary |
+---------------------+
| 200                 |
+---------------------+

示例 2：

輸入：
Employee 表：
+----+--------+
| id | salary |
+----+--------+
| 1  | 100    |
+----+--------+
輸出：
+---------------------+
| SecondHighestSalary |
+---------------------+
| null                |
+---------------------+

解答

SELECT MAX(salary) AS SecondHighestSalary
FROM (SELECT DISTINCT salary,DENSE_RANK() OVER (ORDER BY salary DESC) AS rkFROM Employee
) t
WHERE rk = 2;

（1） 子查詢為空但外層用了聚合函數

SQL 的定義是：聚合函數對空輸入時，返回 NULL。
例子：

SELECT MAX(salary) FROM (SELECT 1 AS salary WHERE 1=0) t;

(SELECT 1 WHERE 1=0) 為空表 → MAX 沒有任何值可比較 → 返回 NULL。

所以這就是為什么“第二高薪水不存在”時 MAX 可以幫我們自動返回 NULL。

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（2）子查詢為空而外層沒有聚合函數

如果你直接：

SELECT salary 
FROM (SELECT salary WHERE 1=0) t;

那結果就是 0 行（即直接返回空結果集，不會自動給你一行 NULL）。

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550. 游戲玩法分析IV

Table: Activity

+--------------+---------+
| Column Name  | Type    |
+--------------+---------+
| player_id    | int     |
| device_id    | int     |
| event_date   | date    |
| games_played | int     |
+--------------+---------+
（player_id，event_date）是此表的主鍵（具有唯一值的列的組合）。
這張表顯示了某些游戲的玩家的活動情況。
每一行是一個玩家的記錄，他在某一天使用某個設備注銷之前登錄并玩了很多游戲（可能是 0）。

編寫解決方案，報告在首次登錄的第二天再次登錄的玩家的 比率，四舍五入到小數點后兩位。換句話說，你需要計算從首次登錄后的第二天登錄的玩家數量，并將其除以總玩家數。

結果格式如下所示：

示例 1：

輸入：
Activity table:
+-----------+-----------+------------+--------------+
| player_id | device_id | event_date | games_played |
+-----------+-----------+------------+--------------+
| 1         | 2         | 2016-03-01 | 5            |
| 1         | 2         | 2016-03-02 | 6            |
| 2         | 3         | 2017-06-25 | 1            |
| 3         | 1         | 2016-03-02 | 0            |
| 3         | 4         | 2018-07-03 | 5            |
+-----------+-----------+------------+--------------+
輸出：
+-----------+
| fraction  |
+-----------+
| 0.33      |
+-----------+
解釋：
只有 ID 為 1 的玩家在第一天登錄后才重新登錄，所以答案是 1/3 = 0.33

解答：

# Write your MySQL query statement below
with base as(select *,min(event_date) over(partition by player_id)as first from Activity
),
seq as(select player_id, sum(case when datediff(event_date, first) = 1 then 1 else 0 end) as rn from basegroup by player_id
)
select round(IFNULL((sum(rn) / count(distinct player_id)), 0), 2) as fraction from seq;

注意：

1. 在使用with base as(), seq as() select from seq時，要記得每個嵌套內部的select很重要，前一個select需要包含后一個select的內容。
2. 使用聚合函數min,max,count后結果會被壓縮，如果后續要同行對最大、最小進行比較，要使用窗口函數形式的max,min…

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1045. 買下所有產品的客戶

Customer 表：

+-------------+---------+
| Column Name | Type    |
+-------------+---------+
| customer_id | int     |
| product_key | int     |
+-------------+---------+
該表可能包含重復的行。
customer_id 不為 NULL。
product_key 是 Product 表的外鍵(reference 列)。

Product 表：

+-------------+---------+
| Column Name | Type    |
+-------------+---------+
| product_key | int     |
+-------------+---------+
product_key 是這張表的主鍵（具有唯一值的列）。

編寫解決方案，報告 Customer 表中購買了 Product 表中所有產品的客戶的 id。

返回結果表 無順序要求 。

返回結果格式如下所示。

示例 1：

輸入：
Customer 表：
+-------------+-------------+
| customer_id | product_key |
+-------------+-------------+
| 1           | 5           |
| 2           | 6           |
| 3           | 5           |
| 3           | 6           |
| 1           | 6           |
+-------------+-------------+
Product 表：
+-------------+
| product_key |
+-------------+
| 5           |
| 6           |
+-------------+
輸出：
+-------------+
| customer_id |
+-------------+
| 1           |
| 3           |
+-------------+
解釋：
購買了所有產品（5 和 6）的客戶的 id 是 1 和 3 。

解答：

1. WHERE DISTINCT 是非法語法。DISTINCT 只能放在 SELECT 或 COUNT(DISTINCT ...) 里面，不能直接放在 WHERE。
2. 題目要求的是“買了所有產品的顧客”，所以應該比較顧客買到的 去重后產品數 和 Product 表里的產品總數。

SELECT customer_id
FROM Customer
GROUP BY customer_id
HAVING COUNT(DISTINCT product_key) = (SELECT COUNT(*) FROM Product
);

解釋一下：

• GROUP BY customer_id：按顧客分組。
• COUNT(DISTINCT product_key)：統計該顧客買了多少種不同的產品。
• 子查詢 (SELECT COUNT(*) FROM Product)：統計總共有多少種產品。
• HAVING ... = ...：篩選出買全所有產品的顧客。

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180. 連續出現的數字

表：Logs

+-------------+---------+
| Column Name | Type    |
+-------------+---------+
| id          | int     |
| num         | varchar |
+-------------+---------+
在 SQL 中，id 是該表的主鍵。
id 是一個自增列。

找出所有至少連續出現三次的數字。

返回的結果表中的數據可以按 任意順序 排列。

結果格式如下面的例子所示：

示例 1:

輸入：
Logs 表：
+----+-----+
| id | num |
+----+-----+
| 1  | 1   |
| 2  | 1   |
| 3  | 1   |
| 4  | 2   |
| 5  | 1   |
| 6  | 2   |
| 7  | 2   |
+----+-----+
輸出：
Result 表：
+-----------------+
| ConsecutiveNums |
+-----------------+
| 1               |
+-----------------+
解釋：1 是唯一連續出現至少三次的數字。

解答：

with base as(select *, row_number() over(partition by num order by id) as rn from Logs
),
seq as(select *, id - rn as diff from base 
),
rpq as (select num, count(*) as ct from seq group by num, diff having count(*) >= 3
)
select distinct num as ConsecutiveNums from rpq;

有時候不要忘記distinct

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1164. 指定日期的產品價格

產品數據表: Products

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| product_id    | int     |
| new_price     | int     |
| change_date   | date    |
+---------------+---------+
(product_id, change_date) 是此表的主鍵（具有唯一值的列組合）。
這張表的每一行分別記錄了 某產品 在某個日期 更改后 的新價格。

一開始，所有產品價格都為 10。

編寫一個解決方案，找出在 2019-08-16 所有產品的價格。

以 任意順序 返回結果表。

結果格式如下例所示。

示例 1:

輸入：
Products 表:
+------------+-----------+-------------+
| product_id | new_price | change_date |
+------------+-----------+-------------+
| 1          | 20        | 2019-08-14  |
| 2          | 50        | 2019-08-14  |
| 1          | 30        | 2019-08-15  |
| 1          | 35        | 2019-08-16  |
| 2          | 65        | 2019-08-17  |
| 3          | 20        | 2019-08-18  |
+------------+-----------+-------------+
輸出：
+------------+-------+
| product_id | price |
+------------+-------+
| 2          | 50    |
| 1          | 35    |
| 3          | 10    |
+------------+-------+

解答：

with base as(select *, row_number()over (partition by product_id order by change_date DESC) as rn from Products where change_date <= '2019-08-16'
),
seq as (select product_id, new_price as price from base where rn = 1
)
select product_id, price from seq union all select distinct product_id, 10 as price from (select product_id, min(change_date) as mi from Products group by product_id
)t  where mi > '2019-08-16';

歸納：
想要得到某一列的最大最小值，并用其與某個數進行比較，需要先max、min（窗口或者聚合函數），然后再等值查詢，或者rownumber配合ASC、DESC，然后再后續查詢中使用rn=1，或者直接使用order by+limit

（1）非相關子查詢 + 等值比較

使用場景：全局只有一個最值（整個表的最大值/最小值），不依賴分組。

• 特點：子查詢返回單行，可以直接用 = 比較。
• 示例：找出工資最高的員工

select *
from Employee
where salary = (select max(salary) from Employee);

---

（2）相關子查詢

使用場景：分組后的最值（每個客戶/部門的最小/最大日期），外層表的條件依賴子查詢。

• 特點：子查詢里需要引用外層的列，每行執行一次，保證返回單行。
• 示例：找每個客戶的首單

select *
from Delivery d1
where order_date = (select min(order_date)from Delivery d2where d2.customer_id = d1.customer_id
);

這里子查詢里的 d2.customer_id = d1.customer_id 綁定了外層查詢的 d1.customer_id。

每次外層取一行，子查詢就只計算該客戶的最小訂單日期。

也可以寫成這種形式：

select *
from (select customer_id, min(order_date)from Delivery group by customer_id
)t ;

---

（3）窗口函數 + 條件篩選

使用場景：數據庫支持窗口函數（MySQL 8+ / PostgreSQL / Oracle / SQL Server），需要按組取前幾名/最值。

也可以使用max、min的窗口函數形式來獲取每個組別的最值

• 特點：寫法簡潔，可同時保留分組內排序信息。
• 示例：找每個客戶的首單

with t as (select *,row_number() over(partition by customer_id order by order_date) as rnfrom Delivery
)
select *
from t
where rn = 1;

• 如果要處理并列情況，可以用 rank() 或 dense_rank()。

---

（4）ORDER BY + LIMIT

使用場景：只需要全表范圍內的最值，且只取前 N 條（不分組）。

• 特點：簡單高效，但無法直接應對「每組最值」問題。
• 示例：找工資最高的員工（Top 1）

select *
from Employee
order by salary desc
limit 1;

• 如果需要每組最值，就不適合，只能配合窗口函數或子查詢。

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對比總結

方法	適用場景	優點	局限
非相關子查詢	全表唯一最值	簡單	只能處理單個全局最值
相關子查詢	每組最值（需要依賴外層條件）	通用，不要求窗口函數	子查詢多次執行，性能較差
窗口函數	每組最值/前 N 個	高效簡潔，現代 SQL 推薦	需要數據庫支持窗口函數
ORDER BY + LIMIT	全表前 N 個	簡潔高效	不能分組，只能處理全局最值

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👉 快速記憶：

• 全局最值 → 非相關子查詢 或 order by + limit
• 分組最值 → 相關子查詢 或 窗口函數
• 要前 N 名/并列情況 → 窗口函數最佳

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1204.最后一個能進入巴士的人

表: Queue

+-------------+---------+
| Column Name | Type    |
+-------------+---------+
| person_id   | int     |
| person_name | varchar |
| weight      | int     |
| turn        | int     |
+-------------+---------+
person_id 是這個表具有唯一值的列。
該表展示了所有候車乘客的信息。
表中 person_id 和 turn 列將包含從 1 到 n 的所有數字，其中 n 是表中的行數。
turn 決定了候車乘客上巴士的順序，其中 turn=1 表示第一個上巴士，turn=n 表示最后一個上巴士。
weight 表示候車乘客的體重，以千克為單位。

有一隊乘客在等著上巴士。然而，巴士有1000 千克 的重量限制，所以其中一部分乘客可能無法上巴士。

編寫解決方案找出 最后一個 上巴士且不超過重量限制的乘客，并報告 person_name 。題目測試用例確保順位第一的人可以上巴士且不會超重。

返回結果格式如下所示。

示例 1：

輸入：
Queue 表
+-----------+-------------+--------+------+
| person_id | person_name | weight | turn |
+-----------+-------------+--------+------+
| 5         | Alice       | 250    | 1    |
| 4         | Bob         | 175    | 5    |
| 3         | Alex        | 350    | 2    |
| 6         | John Cena   | 400    | 3    |
| 1         | Winston     | 500    | 6    |
| 2         | Marie       | 200    | 4    |
+-----------+-------------+--------+------+
輸出：
+-------------+
| person_name |
+-------------+
| John Cena   |
+-------------+
解釋：
為了簡化，Queue 表按 turn 列由小到大排序。
+------+----+-----------+--------+--------------+
| Turn | ID | Name      | Weight | Total Weight |
+------+----+-----------+--------+--------------+
| 1    | 5  | Alice     | 250    | 250          |
| 2    | 3  | Alex      | 350    | 600          |
| 3    | 6  | John Cena | 400    | 1000         | (最后一個上巴士)
| 4    | 2  | Marie     | 200    | 1200         | (無法上巴士)
| 5    | 4  | Bob       | 175    | ___          |
| 6    | 1  | Winston   | 500    | ___          |
+------+----+-----------+--------+--------------+

解答：

PS：SQL 聚合函數（如 MAX()）和普通列之間沒有自動的“行對齊”關系。

不能直接寫成！：

select person_name, max(total_weight) from (select * , sum(weight)over (order by turn) as total_weight from Queue
)t where total_weight <= 1000;-- 結果只會返回
| person_id | person_name | weight | turn |
| --------- | ----------- | ------ | ---- |
| 5         | Alice       | 250    | 1    |
| 4         | Bob         | 175    | 5    |
| 3         | Alex        | 350    | 2    |
| 6         | John Cena   | 400    | 3    |
| 1         | Winston     | 500    | 6    |
| 2         | Marie       | 200    | 4    || person_name | max(total_weight) |
| ----------- | ----------------- |
| Alice       | 1000              |-- 而不是正確輸出
| person_name |
| ----------- |
| John Cena   |

（1）子查詢+等值過濾

# Write your MySQL query statement below
with base as(select * , sum(weight)over (order by turn) as total_weight from Queue
)
select person_name from base where total_weight = (select max(total_weight) as mx from base where total_weight <= 1000
);

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（2）ORDER BY+LIMIT

# Write your MySQL query statement below
select person_name from (select * , sum(weight)over (order by turn) as total_weight from Queue
)t where total_weight <= 1000 order by total_weight DESC limit 1;

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1907. 按分類統計薪水

表: Accounts

+-------------+------+
| 列名        | 類型  |
+-------------+------+
| account_id  | int  |
| income      | int  |
+-------------+------+
在 SQL 中，account_id 是這個表的主鍵。
每一行都包含一個銀行帳戶的月收入的信息。

查詢每個工資類別的銀行賬戶數量。 工資類別如下：

• "Low Salary"：所有工資 嚴格低于 20000 美元。
• "Average Salary"： 包含 范圍內的所有工資 [$20000, $50000] 。
• "High Salary"：所有工資 嚴格大于 50000 美元。

結果表 必須 包含所有三個類別。 如果某個類別中沒有帳戶，則報告 0 。

按 任意順序 返回結果表。

查詢結果格式如下示例。

示例 1：

輸入：
Accounts 表:
+------------+--------+
| account_id | income |
+------------+--------+
| 3          | 108939 |
| 2          | 12747  |
| 8          | 87709  |
| 6          | 91796  |
+------------+--------+
輸出：
+----------------+----------------+
| category       | accounts_count |
+----------------+----------------+
| Low Salary     | 1              |
| Average Salary | 0              |
| High Salary    | 3              |
+----------------+----------------+
解釋：
低薪: 有一個賬戶 2.
中等薪水: 沒有.
高薪: 有三個賬戶，他們是 3, 6和 8.

解答：

select 'Low Salary' as category, sum(case when income < 20000 then 1 else 0 end) as accounts_count
from Accounts
Union all
select 'Average Salary' as category, sum(case when income >= 20000 and income <= 50000 then 1 else 0 end) as accounts_count
from Accounts
Union all
select 'High Salary' as category, sum(case when income > 50000 then 1 else 0 end) as accounts_count
from Accounts;

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626. 換座位

表: Seat

+-------------+---------+
| Column Name | Type    |
+-------------+---------+
| id          | int     |
| student     | varchar |
+-------------+---------+
id 是該表的主鍵（唯一值）列。
該表的每一行都表示學生的姓名和 ID。
ID 序列始終從 1 開始并連續增加。

編寫解決方案來交換每兩個連續的學生的座位號。如果學生的數量是奇數，則最后一個學生的id不交換。

按 id 升序 返回結果表。

查詢結果格式如下所示。

示例 1:

輸入: 
Seat 表:
+----+---------+
| id | student |
+----+---------+
| 1  | Abbot   |
| 2  | Doris   |
| 3  | Emerson |
| 4  | Green   |
| 5  | Jeames  |
+----+---------+
輸出: 
+----+---------+
| id | student |
+----+---------+
| 1  | Doris   |
| 2  | Abbot   |
| 3  | Green   |
| 4  | Emerson |
| 5  | Jeames  |
+----+---------+
解釋:
請注意，如果學生人數為奇數，則不需要更換最后一名學生的座位。

解答：

（1）嵌套查詢

# Write your MySQL query statement below
with base as(select *, lead(student, 1)over (order by id) as exchange_nxt, lag(student, 1)over (order by id) as exchange_pre from Seat
)
select id, IFNULL((case when (id % 2) != 0 then exchange_nxt else exchange_pre end), student) as student from base;

（2）CASE WHEN

# Write your MySQL query statement below
select case when id % 2 = 1 and id < (select max(id) from Seat)then id + 1when id % 2 = 0 then id - 1else idend as id, studentfrom Seat
order by id;

在 SQL 里，CASE 可以寫兩種形式：

a. 簡單 CASE

直接對某個表達式的值做匹配：

CASE column_nameWHEN 'A' THEN '類型1'WHEN 'B' THEN '類型2'ELSE '其他'
END

b. 搜索 CASE （最常用）

條件判斷靈活，可以寫比較、范圍等：

CASEWHEN score >= 90 THEN '優秀'WHEN score >= 60 THEN '及格'ELSE '不及格'
END

c. 作為一個字段輸出

SELECT name,CASE WHEN age < 18 THEN '未成年'WHEN age < 60 THEN '成年人'ELSE '老年人'END AS age_group
FROM users;

d. 在聚合函數里做條件統計

SELECTSUM(CASE WHEN status = 'success' THEN 1 ELSE 0 END) AS success_count,SUM(CASE WHEN status = 'fail' THEN 1 ELSE 0 END)    AS fail_count
FROM logs;

常用于 條件計數。

e. 排序（ORDER BY）

SELECT *
FROM orders
ORDER BYCASE WHEN status = 'vip' THEN 1WHEN status = 'normal' THEN 2ELSE 3END;

補充：

SQL執行順序：

• FROM Employee
• WHERE salary > 5000 （先篩掉工資不夠的行）
• GROUP BY dept （按部門分組）
• COUNT(*) 統計每組人數
• HAVING 過濾出人數 ≥3 的部門
• SELECT 輸出 dept, cnt
• ORDER BY 按 cnt 降序
• LIMIT 取前 5 個部門