LeetCode-1341. 电影评分(中等)

表:Movies

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| movie_id      | int     |
| title         | varchar |
+---------------+---------+
movie_id 是这个表的主键。
title 是电影的名字。
表:Users

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| user_id       | int     |
| name          | varchar |
+---------------+---------+
user_id 是表的主键。
表:Movie_Rating

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| movie_id      | int     |
| user_id       | int     |
| rating        | int     |
| created_at    | date    |
+---------------+---------+
(movie_id, user_id) 是这个表的主键。
这个表包含用户在其评论中对电影的评分 rating 。
created_at 是用户的点评日期。 
 

请你编写一组 SQL 查询:

查找评论电影数量最多的用户名。
如果出现平局,返回字典序较小的用户名。

查找在 2020 年 2 月 平均评分最高 的电影名称。
如果出现平局,返回字典序较小的电影名称。

查询分两行返回,查询结果格式如下例所示:

Movies 表:
+-------------+--------------+
| movie_id    |  title       |
+-------------+--------------+
| 1           | Avengers     |
| 2           | Frozen 2     |
| 3           | Joker        |
+-------------+--------------+

Users 表:
+-------------+--------------+
| user_id     |  name        |
+-------------+--------------+
| 1           | Daniel       |
| 2           | Monica       |
| 3           | Maria        |
| 4           | James        |
+-------------+--------------+

Movie_Rating 表:
+-------------+--------------+--------------+-------------+
| movie_id    | user_id      | rating       | created_at  |
+-------------+--------------+--------------+-------------+
| 1           | 1            | 3            | 2020-01-12  |
| 1           | 2            | 4            | 2020-02-11  |
| 1           | 3            | 2            | 2020-02-12  |
| 1           | 4            | 1            | 2020-01-01  |
| 2           | 1            | 5            | 2020-02-17  | 
| 2           | 2            | 2            | 2020-02-01  | 
| 2           | 3            | 2            | 2020-03-01  |
| 3           | 1            | 3            | 2020-02-22  | 
| 3           | 2            | 4            | 2020-02-25  | 
+-------------+--------------+--------------+-------------+

Result 表:
+--------------+
| results      |
+--------------+
| Daniel       |
| Frozen 2     |
+--------------+

Daniel 和 Monica 都点评了 3 部电影("Avengers", "Frozen 2" 和 "Joker") 但是 Daniel 字典序比较小。
Frozen 2 和 Joker 在 2 月的评分都是 3.5,但是 Frozen 2 的字典序比较小。

来源:力扣(LeetCode)
链接:https://leetcode-cn.com/problems/movie-rating
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审题:

请你编写一组 SQL 查询:

查找评论电影数量最多的用户名。
如果出现平局,返回字典序较小的用户名。

查找在 2020 年 2 月 平均评分最高 的电影名称。
如果出现平局,返回字典序较小的电影名称。

思考:

查找评论电影次数最多的用户。

查找评分最高的电影。

解题:

1.对用户名称和用户姓名进行分组,求出 每个用户评论得电影数,用开窗函数求出第一名得那个,注意用平局得时候,按名称升序,
2.同理再求出电影名称
3.用union all并集

select w.name as results from (select t.user_id,t1.name,count(t.movie_id),dense_rank() 
over(order by count(t.movie_id) desc,t1.name asc) rk from MOVIE_RATING t
join Users t1
on t.user_id=t1.user_id
group by t.user_id,t1.name) w
where w.rk=1
union all
select q.title as results from (
select a.movie_id,b.title,avg(a.rating),dense_rank() over(order by avg(a.rating) 
desc,b.title asc) rk from MOVIE_RATING a
join movies b
on a.movie_id=b.movie_id
where to_char(a.created_at,'yyyy-mm')='2020-02'
group by a.movie_id,b.title) q
where q.rk=1

方法二:

(select name results
from Movie_Rating natural join Users
group by Users.user_id
order by count(*) desc, name asc
limit 1)
union
(select Movies.title results
from Movie_Rating natural join Movies 
where month(created_at)='2'
group by Movies.movie_id
order by avg(rating) desc, title asc
limit 1)

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