🍅 1、专栏介绍
「SQL面试题库」是由 不是西红柿 发起,全员免费参与的SQL学习活动。我每天发布1道SQL面试真题,从简单到困难,涵盖所有SQL知识点,我敢保证只要做完这100道题,不仅能轻松搞定面试,代码能力和工作效率也会有明显提升。
1.1 活动流程
- 整理题目:西红柿每天无论刮风下雨,保证在8am 前,更新一道新鲜SQL面试真题。
- 粉丝打卡:粉丝们可在评论区写上解题思路,或者直接完成SQL代码,有困难的小伙伴不要着急,先看别人是怎么解题的,边看边学,不懂就问我。
- 交流讨论:为了方便交流讨论,可进入 数据仓库 。
- 活动奖励:我每天都会看评论区和群里的内容,对于积极学习和热心解答问题的小伙伴,红包鼓励,以营造更好的学习氛围。
1.2 你的收获
-
增强自信,搞定面试:在求职中,SQL是经常遇到的技能点,而这些题目也多数是真实的面试题,刷题可以让我们更好地备战面试,增强自信,提升自己的核心竞争力。
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巩固SQL语法,高效搞定工作:通过不断练习,能够熟悉SQL的语法和常用函数,掌握SQL核心知识点,提高SQL编写能力。代码能力提升了,工作效率自然高了。
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提高数据处理能力、锻炼思维能力:SQL是数据处理的核心工具,通过刷题可以让我们更好地理解数据处理的过程,提高数据分析的效率。SQL题目的难度不一,需要在一定时间内解决问题,培养了我们对问题的思考能力、解决问题的能力和对时间的把控能力等。
🍅 2、今日真题
题目介绍: 重新格式化部门表 reformat-department-table
难度
SQL架构
部门表
Department
:
+---------------+---------+
| Column Name | Type |
+---------------+---------+
| id | int |
| revenue | int |
| month | varchar |
+---------------+---------+
(id, month) 是表的联合主键。
这个表格有关于每个部门每月收入的信息。
月份(month)可以取下列值 ["Jan","Feb","Mar","Apr","May","Jun","Jul","Aug","Sep","Oct","Nov","Dec"]。
编写一个 SQL 查询来重新格式化表,使得新的表中有一个部门 id 列和一些对应 每个月 的收入(revenue)列。
查询结果格式如下面的示例所示:
``` Department 表: +------+---------+-------+ | id | revenue | month | +------+---------+-------+ | 1 | 8000 | Jan | | 2 | 9000 | Jan | | 3 | 10000 | Feb | | 1 | 7000 | Feb | | 1 | 6000 | Mar | +------+---------+-------+
查询得到的结果表: +------+-------------+-------------+-------------+-----+-------------+ | id | Jan_Revenue | Feb_Revenue | Mar_Revenue | ... | Dec_Revenue | +------+-------------+-------------+-------------+-----+-------------+ | 1 | 8000 | 7000 | 6000 | ... | null | | 2 | 9000 | null | null | ... | null | | 3 | null | 10000 | null | ... | null | +------+-------------+-------------+-------------+-----+-------------+
注意,结果表有 13 列 (1个部门 id 列 + 12个月份的收入列)。 ```
sql
SELECT id,
SUM(CASE `month` WHEN 'Jan' THEN revenue END) Jan_Revenue,
SUM(CASE `month` WHEN 'Feb' THEN revenue END) Feb_Revenue,
SUM(CASE `month` WHEN 'Mar' THEN revenue END) Mar_Revenue,
SUM(CASE `month` WHEN 'Apr' THEN revenue END) Apr_Revenue,
SUM(CASE `month` WHEN 'May' THEN revenue END) May_Revenue,
SUM(CASE `month` WHEN 'Jun' THEN revenue END) Jun_Revenue,
SUM(CASE `month` WHEN 'Jul' THEN revenue END) Jul_Revenue,
SUM(CASE `month` WHEN 'Aug' THEN revenue END) Aug_Revenue,
SUM(CASE `month` WHEN 'Sep' THEN revenue END) Sep_Revenue,
SUM(CASE `month` WHEN 'Oct' THEN revenue END) Oct_Revenue,
SUM(CASE `month` WHEN 'Nov' THEN revenue END) Nov_Revenue,
SUM(CASE `month` WHEN 'Dec' THEN revenue END) Dec_Revenue
FROM Department
GROUP BY id;
```sql 1193. 每月交易 I SQL架构 Table: Transactions
+---------------+---------+ | Column Name | Type | +---------------+---------+ | id | int | | country | varchar | | state | enum | | amount | int | | trans_date | date | +---------------+---------+ id 是这个表的主键。 该表包含有关传入事务的信息。 state 列类型为 “[”批准“,”拒绝“] 之一。
编写一个 sql 查询来查找每个月和每个国家/地区的事务数及其总金额、已批准的事务数及其总金额。
查询结果格式如下所示:
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 | +------+---------+----------+--------+------------+文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-463203.html
Result table: +----------+---------+-------------+----------------+--------------------+-----------------------+ | 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 | +----------+---------+-------------+----------------+--------------------+-----------------------+ ```文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-463203.html
sql
SELECT DATE_FORMAT(trans_date, '%Y-%m') AS month,
country,
COUNT(*) AS trans_count,
COUNT(IF(state = 'approved', 1, NULL)) AS approved_count,
SUM(amount) AS trans_total_amount,
SUM(IF(state = 'approved', amount, 0)) AS approved_total_amount
FROM Transactions
GROUP BY month, country
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