LeetCode 1068. 产品销售分析 I

2024-01-16 16:28

本文主要是介绍LeetCode 1068. 产品销售分析 I,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

销售表 Sales:

±------------±------+
| Column Name | Type |
±------------±------+
| sale_id | int |
| product_id | int |
| year | int |
| quantity | int |
| price | int |
±------------±------+
(sale_id, year) 是销售表 Sales 的主键(具有唯一值的列的组合)。
product_id 是关联到产品表 Product 的外键(reference 列)。
该表的每一行显示 product_id 在某一年的销售情况。
注意: price 表示每单位价格。
产品表 Product:

±-------------±--------+
| Column Name | Type |
±-------------±--------+
| product_id | int |
| product_name | varchar |
±-------------±--------+
product_id 是表的主键(具有唯一值的列)。
该表的每一行表示每种产品的产品名称。

编写解决方案,以获取 Sales 表中所有 sale_id 对应的 product_name 以及该产品的所有 year 和 price 。

返回结果表 无顺序要求 。

结果格式示例如下。

示例 1:

输入:
Sales 表:
±--------±-----------±-----±---------±------+
| sale_id | product_id | year | quantity | price |
±--------±-----------±-----±---------±------+
| 1 | 100 | 2008 | 10 | 5000 |
| 2 | 100 | 2009 | 12 | 5000 |
| 7 | 200 | 2011 | 15 | 9000 |
±--------±-----------±-----±---------±------+
Product 表:
±-----------±-------------+
| product_id | product_name |
±-----------±-------------+
| 100 | Nokia |
| 200 | Apple |
| 300 | Samsung |
±-----------±-------------+
输出:
±-------------±------±------+
| product_name | year | price |
±-------------±------±------+
| Nokia | 2008 | 5000 |
| Nokia | 2009 | 5000 |
| Apple | 2011 | 9000 |
±-------------±------±------+

由于Product表中一行记录的是product_id在某一年的销售情况,因此product_id和year这一组合在Product表中只会出现一次,因此直接用inner join或left join即可:

# Write your MySQL query statement below
select p.product_name, s.year, s.price 
from Sales s, Product p
where s.product_id = p.product_id;

以上代码是隐式inner join。

# Write your MySQL query statement below
select p.product_name, s.year, s.price 
from Sales s inner join Product p
on s.product_id = p.product_id;

以上代码是显式inner join。

# Write your MySQL query statement below
select p.product_name, s.year, s.price 
from Sales s join Product p
on s.product_id = p.product_id;

以上代码使用的是join,与inner join含义相同

# Write your MySQL query statement below
select p.product_name, s.year, s.price 
from Sales s left join Product p
on s.product_id = p.product_id;

以上代码使用的是left join。

介绍一下各种连接:
1.内连接(inner join):两张表都有的数据才会返回,join关键字相当于inner join关键字,如果不用join,直接用where也是隐式的内连接。

2.左连接(left join):左边表中有的数据会返回,不管右边表是否有对应数据,如果右边表没有对应数据,则右边表相关的字段值为null。关键字是left join或left outer join。

3.右连接(right join):右边表中有的数据会返回,不管左边表是否有对应数据,如果左边表没有对应数据,则左边表相关的字段值为null。关键字是right join或right outer join。

4.全连接(full join):返回左右表里的所有记录,如果左(右)边表没有对应数据,则左(右)边表相关的字段值为null。关键字是left join或full join或full outer join。mysql中不支持full join,可以把左连接的结果和右连接的结果UNION一下(不能使用UNION ALL,因为UNION ALL不会去重)。

这篇关于LeetCode 1068. 产品销售分析 I的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!


原文地址:
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.chinasem.cn/article/613213

相关文章

Olingo分析和实践之EDM 辅助序列化器详解(最佳实践)

《Olingo分析和实践之EDM辅助序列化器详解(最佳实践)》EDM辅助序列化器是ApacheOlingoOData框架中无需完整EDM模型的智能序列化工具,通过运行时类型推断实现灵活数据转换,适用... 目录概念与定义什么是 EDM 辅助序列化器?核心概念设计目标核心特点1. EDM 信息可选2. 智能类

Olingo分析和实践之OData框架核心组件初始化(关键步骤)

《Olingo分析和实践之OData框架核心组件初始化(关键步骤)》ODataSpringBootService通过初始化OData实例和服务元数据,构建框架核心能力与数据模型结构,实现序列化、URI... 目录概述第一步:OData实例创建1.1 OData.newInstance() 详细分析1.1.1

Olingo分析和实践之ODataImpl详细分析(重要方法详解)

《Olingo分析和实践之ODataImpl详细分析(重要方法详解)》ODataImpl.java是ApacheOlingoOData框架的核心工厂类,负责创建序列化器、反序列化器和处理器等组件,... 目录概述主要职责类结构与继承关系核心功能分析1. 序列化器管理2. 反序列化器管理3. 处理器管理重要方

SpringBoot中六种批量更新Mysql的方式效率对比分析

《SpringBoot中六种批量更新Mysql的方式效率对比分析》文章比较了MySQL大数据量批量更新的多种方法,指出REPLACEINTO和ONDUPLICATEKEY效率最高但存在数据风险,MyB... 目录效率比较测试结构数据库初始化测试数据批量修改方案第一种 for第二种 case when第三种

解决1093 - You can‘t specify target table报错问题及原因分析

《解决1093-Youcan‘tspecifytargettable报错问题及原因分析》MySQL1093错误因UPDATE/DELETE语句的FROM子句直接引用目标表或嵌套子查询导致,... 目录报js错原因分析具体原因解决办法方法一:使用临时表方法二:使用JOIN方法三:使用EXISTS示例总结报错原

MySQL中的LENGTH()函数用法详解与实例分析

《MySQL中的LENGTH()函数用法详解与实例分析》MySQLLENGTH()函数用于计算字符串的字节长度,区别于CHAR_LENGTH()的字符长度,适用于多字节字符集(如UTF-8)的数据验证... 目录1. LENGTH()函数的基本语法2. LENGTH()函数的返回值2.1 示例1:计算字符串

Android kotlin中 Channel 和 Flow 的区别和选择使用场景分析

《Androidkotlin中Channel和Flow的区别和选择使用场景分析》Kotlin协程中,Flow是冷数据流,按需触发,适合响应式数据处理;Channel是热数据流,持续发送,支持... 目录一、基本概念界定FlowChannel二、核心特性对比数据生产触发条件生产与消费的关系背压处理机制生命周期

怎样通过分析GC日志来定位Java进程的内存问题

《怎样通过分析GC日志来定位Java进程的内存问题》:本文主要介绍怎样通过分析GC日志来定位Java进程的内存问题,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录一、GC 日志基础配置1. 启用详细 GC 日志2. 不同收集器的日志格式二、关键指标与分析维度1.

MySQL中的表连接原理分析

《MySQL中的表连接原理分析》:本文主要介绍MySQL中的表连接原理分析,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录1、背景2、环境3、表连接原理【1】驱动表和被驱动表【2】内连接【3】外连接【4编程】嵌套循环连接【5】join buffer4、总结1、背景

python中Hash使用场景分析

《python中Hash使用场景分析》Python的hash()函数用于获取对象哈希值,常用于字典和集合,不可变类型可哈希,可变类型不可,常见算法包括除法、乘法、平方取中和随机数哈希,各有优缺点,需根... 目录python中的 Hash除法哈希算法乘法哈希算法平方取中法随机数哈希算法小结在Python中,