【MySQL】巧用 Max 函数【2】最好的三家酒庄

2024-03-20 18:36

本文主要是介绍【MySQL】巧用 Max 函数【2】最好的三家酒庄,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!

力扣题

1、题目地址

2991. 最好的三家酒庄

2、模拟表

表:Wineries

Column NameType
idint
countryvarchar
pointsint
wineryvarchar
  • id 是这张表具有唯一值的列。
  • 这张表包含 id, country, points,和 winery。

3、要求

编写一个解决方案,根据每家酒庄的 总分 找出 每个国家 的 前三名酒庄。

如果有 多个酒庄 的总分 相同,则按 winery 名称升序排列。

如果没有 分数排在第二的酒庄,则输出 ‘No Second Winery’,

如果没有 分数排在第三的酒庄,则输出 ‘No Third Winery’。

返回结果表按 country 升序 排列。

4、示例

输入:

Wineries 表:

idcountrypointswinery
103Australia84WhisperingPines
737Australia85GrapesGalore
848Australia100HarmonyHill
222Hungary60MoonlitCellars
116USA47RoyalVines
124USA45Eagle’sNest
648India69SunsetVines
894USA39RoyalVines
677USA9PacificCrest

输出:

countrytop_winerysecond_winerythird_winery
AustraliaHarmonyHill (100)GrapesGalore (85)WhisperingPines (84)
HungaryMoonlitCellars (60)No second wineryNo third winery
IndiaSunsetVines (69)No second wineryNo third winery
USARoyalVines (86)Eagle’sNest (45)PacificCrest (9)

解释:

对于 Australia

  • HarmonyHill 酒庄获得了 Australia 的最高分数,为 100 分。
  • GrapesGalore 酒庄总共获得 85 分,位列 Australia 的第二位。
  • WhisperingPines 酒庄总共获得 80 分,位列 Australia 的第三位。

对于 Hungary

  • MoonlitCellars 是唯一的酒庄,获得 60 分,自动成为最高分数的酒庄。没有第二或第三家酒庄。

对于 India

  • SunsetVines 是唯一的酒庄,获得 69 分,成为最高的酒庄。没有第二或第三家酒庄。

对于 USA

  • RoyalVines Wines 累计了总分 47 + 39 = 86 分,占据了 USA 的最高位置。
  • Eagle’sNest 总共获得 45 分,位列 USA 的第二高位置。
  • PacificCrest 累计了 9 分,位列 USA 的第三高酒庄。

输出表按国家首字母升序排列。

5、代码编写

要求分析

第一步:因为存在 country 和 winery 相同的情况,需要先分组求和先

select country, winery, sum(points) AS points
from Wineries
group by country, winery

第二步:根据要求进行分组排序,可以使用窗口函数 row_number 标序号也是排序的效果,根据 country 取分组,然后因为要取前三名,所以使用 points 倒序,然后如果多个酒庄总分相同,则按 winery 升序

with tmp as (select *, row_number() over(partition by country order by points desc, winery) as rnfrom (select country, winery, sum(points) AS pointsfrom Wineriesgroup by country, winery) AS one
)

第三步:首先我想着是按 country 直接分组,按第二步查询出来的 rn 序号去分别取值,但是有个问题,如下两种写法

select country, if(rn=1, concat(winery, ' (', points, ')'), 'No first winery') AS top_winery,if(rn=2, concat(winery, ' (', points, ')'), 'No second winery') AS second_winery,if(rn=3, concat(winery, ' (', points, ')'), 'No third winery') AS third_winery
from tmp
group by 1
| country   | top_winery          | second_winery    | third_winery    |
| --------- | ------------------- | ---------------- | --------------- |
| Australia | HarmonyHill (100)   | No second winery | No third winery |
| Hungary   | MoonlitCellars (60) | No second winery | No third winery |
| India     | SunsetVines (69)    | No second winery | No third winery |
| USA       | RoyalVines (86)     | No second winery | No third winery |
select country, if(rn=1, concat(winery, ' (', points, ')'), null) AS top_winery,if(rn=2, concat(winery, ' (', points, ')'), null) AS second_winery,if(rn=3, concat(winery, ' (', points, ')'), null) AS third_winery
from tmp
group by 1
| country   | top_winery          | second_winery | third_winery |
| --------- | ------------------- | ------------- | ------------ |
| Australia | HarmonyHill (100)   | null          | null         |
| Hungary   | MoonlitCellars (60) | null          | null         |
| India     | SunsetVines (69)    | null          | null         |
| USA       | RoyalVines (86)     | null          | null         |

会发现一个点,后面的值都不见了,这是因为 group by 的缘故,取到 rn=1,之后就取不到 rn=2 和 rn=3 了,只能让一行生效

然后我就想着要不把 group by 去掉试试

select country, if(rn=1, concat(winery, ' (', points, ')'), 'No first winery') AS top_winery,if(rn=2, concat(winery, ' (', points, ')'), 'No second winery') AS second_winery,if(rn=3, concat(winery, ' (', points, ')'), 'No third winery') AS third_winery
from tmp

会发现一个点,就是如果只保留不同 country 组里面,竖行只保留有值的就行,竖行如果都是 null,就单剩 null 就行

| country   | top_winery          | second_winery     | third_winery         |
| --------- | ------------------- | ----------------- | -------------------- |
| Australia | HarmonyHill (100)   | No second winery  | No third winery      |
| Australia | No first winery     | GrapesGalore (85) | No third winery      |
| Australia | No first winery     | No second winery  | WhisperingPines (84) |
| Hungary   | MoonlitCellars (60) | No second winery  | No third winery      |
| India     | SunsetVines (69)    | No second winery  | No third winery      |
| USA       | RoyalVines (86)     | No second winery  | No third winery      |
| USA       | No first winery     | Eagle'sNest (45)  | No third winery      |
| USA       | No first winery     | No second winery  | PacificCrest (9)     |

这就可以引入 Max 函数的巧用了,作用是可以将 null 值排去,我们需要将 if 后面的值改成 null,且将 if 包在 max 里,然后再分组

第四步:if 的第三个参数改成 null

select country, if(rn=1, concat(winery, ' (', points, ')'), null) AS top_winery,if(rn=2, concat(winery, ' (', points, ')'), null) AS second_winery,if(rn=3, concat(winery, ' (', points, ')'), null) AS third_winery
from tmp
| country   | top_winery          | second_winery     | third_winery         |
| --------- | ------------------- | ----------------- | -------------------- |
| Australia | HarmonyHill (100)   | null              | null                 |
| Australia | null                | GrapesGalore (85) | null                 |
| Australia | null                | null              | WhisperingPines (84) |
| Hungary   | MoonlitCellars (60) | null              | null                 |
| India     | SunsetVines (69)    | null              | null                 |
| USA       | RoyalVines (86)     | null              | null                 |
| USA       | null                | Eagle'sNest (45)  | null                 |
| USA       | null                | null              | PacificCrest (9)     |

第五步:再加上 max 函数 和 group by 分组(相当于是不同 country 分组,竖行如果有值优先保留有值,如果全为 null,则返回 null)

with tmp2 as (select country, max(if(rn=1, concat(winery, ' (', points, ')'), null)) AS top_winery,max(if(rn=2, concat(winery, ' (', points, ')'), null)) AS second_winery,max(if(rn=3, concat(winery, ' (', points, ')'), null)) AS third_wineryfrom tmpgroup by 1
)
| country   | top_winery          | second_winery     | third_winery         |
| --------- | ------------------- | ----------------- | -------------------- |
| Australia | HarmonyHill (100)   | GrapesGalore (85) | WhisperingPines (84) |
| Hungary   | MoonlitCellars (60) | null              | null                 |
| India     | SunsetVines (69)    | null              | null                 |
| USA       | RoyalVines (86)     | Eagle'sNest (45)  | PacificCrest (9)     |

第六步:将 null 值转换为需要的值,再按 country 升序即可

select country, top_winery, ifnull(second_winery, 'No second winery') AS second_winery,ifnull(third_winery, 'No third winery') AS third_winery
from tmp2
order by 1

我的代码

with tmp as (select *, row_number() over(partition by country order by points desc, winery) as rnfrom (select country, winery, sum(points) AS pointsfrom Wineriesgroup by country, winery) AS one
), tmp2 as (select country, max(if(rn=1, concat(winery, ' (', points, ')'), null)) AS top_winery,max(if(rn=2, concat(winery, ' (', points, ')'), null)) AS second_winery,max(if(rn=3, concat(winery, ' (', points, ')'), null)) AS third_wineryfrom tmpgroup by 1
)
select country, top_winery, ifnull(second_winery, 'No second winery') AS second_winery,ifnull(third_winery, 'No third winery') AS third_winery
from tmp2
order by 1

这篇关于【MySQL】巧用 Max 函数【2】最好的三家酒庄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!



http://www.chinasem.cn/article/830377

相关文章

Linux下MySQL数据库定时备份脚本与Crontab配置教学

《Linux下MySQL数据库定时备份脚本与Crontab配置教学》在生产环境中,数据库是核心资产之一,定期备份数据库可以有效防止意外数据丢失,本文将分享一份MySQL定时备份脚本,并讲解如何通过cr... 目录备份脚本详解脚本功能说明授权与可执行权限使用 Crontab 定时执行编辑 Crontab添加定

C++统计函数执行时间的最佳实践

《C++统计函数执行时间的最佳实践》在软件开发过程中,性能分析是优化程序的重要环节,了解函数的执行时间分布对于识别性能瓶颈至关重要,本文将分享一个C++函数执行时间统计工具,希望对大家有所帮助... 目录前言工具特性核心设计1. 数据结构设计2. 单例模式管理器3. RAII自动计时使用方法基本用法高级用法

MySQL中On duplicate key update的实现示例

《MySQL中Onduplicatekeyupdate的实现示例》ONDUPLICATEKEYUPDATE是一种MySQL的语法,它在插入新数据时,如果遇到唯一键冲突,则会执行更新操作,而不是抛... 目录1/ ON DUPLICATE KEY UPDATE的简介2/ ON DUPLICATE KEY UP

MySQL分库分表的实践示例

《MySQL分库分表的实践示例》MySQL分库分表适用于数据量大或并发压力高的场景,核心技术包括水平/垂直分片和分库,需应对分布式事务、跨库查询等挑战,通过中间件和解决方案实现,最佳实践为合理策略、备... 目录一、分库分表的触发条件1.1 数据量阈值1.2 并发压力二、分库分表的核心技术模块2.1 水平分

Python与MySQL实现数据库实时同步的详细步骤

《Python与MySQL实现数据库实时同步的详细步骤》在日常开发中,数据同步是一项常见的需求,本篇文章将使用Python和MySQL来实现数据库实时同步,我们将围绕数据变更捕获、数据处理和数据写入这... 目录前言摘要概述:数据同步方案1. 基本思路2. mysql Binlog 简介实现步骤与代码示例1

GO语言中函数命名返回值的使用

《GO语言中函数命名返回值的使用》在Go语言中,函数可以为其返回值指定名称,这被称为命名返回值或命名返回参数,这种特性可以使代码更清晰,特别是在返回多个值时,感兴趣的可以了解一下... 目录基本语法函数命名返回特点代码示例命名特点基本语法func functionName(parameters) (nam

使用shardingsphere实现mysql数据库分片方式

《使用shardingsphere实现mysql数据库分片方式》本文介绍如何使用ShardingSphere-JDBC在SpringBoot中实现MySQL水平分库,涵盖分片策略、路由算法及零侵入配置... 目录一、ShardingSphere 简介1.1 对比1.2 核心概念1.3 Sharding-Sp

Python Counter 函数使用案例

《PythonCounter函数使用案例》Counter是collections模块中的一个类,专门用于对可迭代对象中的元素进行计数,接下来通过本文给大家介绍PythonCounter函数使用案例... 目录一、Counter函数概述二、基本使用案例(一)列表元素计数(二)字符串字符计数(三)元组计数三、C

MySQL 表空却 ibd 文件过大的问题及解决方法

《MySQL表空却ibd文件过大的问题及解决方法》本文给大家介绍MySQL表空却ibd文件过大的问题及解决方法,本文给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友参考... 目录一、问题背景:表空却 “吃满” 磁盘的怪事二、问题复现:一步步编程还原异常场景1. 准备测试源表与数据

Mac电脑如何通过 IntelliJ IDEA 远程连接 MySQL

《Mac电脑如何通过IntelliJIDEA远程连接MySQL》本文详解Mac通过IntelliJIDEA远程连接MySQL的步骤,本文通过图文并茂的形式给大家介绍的非常详细,感兴趣的朋友跟... 目录MAC电脑通过 IntelliJ IDEA 远程连接 mysql 的详细教程一、前缀条件确认二、打开 ID