力扣刷MySQL-第二弹（详细解析）

?

?🎉欢迎您来到我的MySQL基础复习专栏

☆* o(≧▽≦)o *☆哈喽~我是小小恶斯法克🍹
?博客主页：小小恶斯法克的博客
🎈该系列文章专栏：力扣刷题讲解-MySQL
🍹文章作者技术和水平很有限，如果文中出现错误，希望大家能指正🙏
📜 感谢大家的关注！???

??

目录

🚀查找重复的电子邮箱

🚀查找没有买东西的顾客

🚀总结?

---

🚀查找重复的电子邮箱

表:?Person

+-------------+---------+
| Column Name | Type    |
+-------------+---------+
| id          | int     |
| email       | varchar |
+-------------+---------+
id 是该表的主键（具有唯一值的列）。
此表的每一行都包含一封电子邮件。电子邮件不包含大写字母。
编写解决方案来报告所有重复的电子邮件。 请注意，可以保证电子邮件字段不为 NULL。

以?任意顺序?返回结果表。

结果格式如下例。

示例?1:

输入: 
Person 表:
+----+---------+
| id | email   |
+----+---------+
| 1  | a@b.com |
| 2  | c@d.com |
| 3  | a@b.com |
+----+---------+
输出: 
+---------+
| Email   |
+---------+
| a@b.com |
+---------+
解释: a@b.com 出现了两次。

解法一：

1.自连接

2.因为实际上就这一个表，一般这类题目都是首选用自连接的方法

3.那么自连接就是需要起别名

4.这里我们肯定是把它想成两个表，一个p1，一个p2

5.那么我们自连接后面的on的条件是什么？

6.因为要找重复的邮箱，所以我们肯定是找两个表相同的邮箱，即p1.email = p2.email

7.但是只有这一个条件肯定是不够的，因为你这里是把它想成了两张表，但实际上这两张表本来就是一样的，它们两的字段email里面的value本身也就是一样的，你只有这一个条件，没有任何意义

8.所以还需要一个条件，就是我们是根据不同的id相同的email，这才叫重复

9.连接两个不同的条件用and

10.两个表中id要不相同的去比较，即p1.Id != p2.Id

11.所以写为select p1.Email?from Person p1 ?join Person ?p2 on p1.Email = p2.Email AND p1.Id!=p2.Id

12.但此时还是不对的，因为id为1的email=id为3的email，然后id为3的email=id为1的email，相当于最后输出email，会输出两次一样的，重复了

13.那么最后一步就是去重，用关键字distinct，代码如下

select distinct(p1.Email) from Person p1  
join Person  p2 on p1.Email = p2.Email AND p1.Id!=p2.Id

执行：

?

解法二：

1.使用 GROUP BY 和 HAVING 子句

2.这个解法首先按照电子邮件地址分组，然后使用 HAVING 子句筛选出出现次数大于 1 的电子邮件地址，从而找出重复的电子邮件。

SELECT email
FROM Person
GROUP BY email
HAVING COUNT(email) > 1;

解法三：

1.使用子查询

2.这个解法使用了子查询，首先在子查询中找出重复的电子邮件，然后在外部查询中选择出现在子查询结果中的电子邮件。

3.这个意思就相当于把解法2作为一个嵌套select，只是没有去重，然后外部再套一个select用于去找子查询中的email

5.用where去筛查子查询中的电子邮件

6.代码如下：

SELECT email
FROM Person
WHERE email IN (
    SELECT email
    FROM Person
    GROUP BY email
    HAVING COUNT(email) > 1
);

不过博主比较推荐用第一种和第二种，逻辑比较清晰，最后一种相当于画蛇添足

🚀查找没有买东西的顾客

Customers?表：

+-------------+---------+
| Column Name | Type    |
+-------------+---------+
| id          | int     |
| name        | varchar |
+-------------+---------+
在 SQL 中，id 是该表的主键。
该表的每一行都表示客户的 ID 和名称。

Orders?表：

+-------------+------+
| Column Name | Type |
+-------------+------+
| id          | int  |
| customerId  | int  |
+-------------+------+
在 SQL 中，id 是该表的主键。
customerId 是 Customers 表中 ID 的外键( Pandas 中的连接键)。
该表的每一行都表示订单的 ID 和订购该订单的客户的 ID。

找出所有从不点任何东西的顾客。

以?任意顺序?返回结果表。

结果格式如下所示。

示例 1：

输入：
Customers 表:
+----+-------+
| id | name  |
+----+-------+
| 1  | Joe   |
| 2  | Henry |
| 3  | Sam   |
| 4  | Max   |
+----+-------+
Orders 表:
+----+------------+
| id | customerId |
+----+------------+
| 1  | 3          |
| 2  | 1          |
+----+------------+
输出：
+-----------+
| Customers |
+-----------+
| Henry     |
| Max       |
+-----------+

解法一：

1.要找出所有从不点任何东西的顾客，我们可以使用 SQL 中的 LEFT JOIN 和 IS NULL 来解决这个问题。

2.左外连接相当于查询左表的所有数据，也包含了左表和右表交集部分的数据

3.所以我们肯定是select * from??Customers left join? Orders on 条件

4.我们肯定是要给表取一个别名比较方便简洁

5.SELECT *?FROM Customers c LEFT JOIN Orders o ON 条件

6.那么现在最重要的其实就是我们的ON后面的连接条件到底是什么？

7.即用Orders的外键，去关联Customers的主键，因为实际上Orders的外键代表的就是Customers的主键，所有条件是O.customerId = C.Id?

8.即SELECT * FROM Customers c LEFT JOIN Orders o ON c.id = o.customerId

9.此时只是左外连接成功了，但是我们还没有完成，它只是把所有数据返回了，这时候我们要进行筛选

10.筛选我们用到where条件，那么where后面的条件如何写呢？

8..我们会把左表的所有数据返回，包括没有买东西的顾客和他们的订单，那么没有买东西的顾客就是null

9.我们再用where子句去过滤出Orders 表中没有对应订单的顾客，即 o.id IS NULL。这样就能找出所有从不点任何东西的顾客。

10.SELECT *?FROM Customers c LEFT JOIN Orders o ON?c.id = o.customerId?WHERE o.id IS NULL;

11.再把*优化一下，代码如下：

SELECT c.name AS Customers
FROM Customers c
LEFT JOIN Orders o ON c.id = o.customerId
WHERE o.id IS NULL;

🚀总结?

这个查询首先从 Customers 表中选择顾客的名称，并左连接 Orders 表，以便找出所有顾客和他们的订单。然后使用 WHERE 子句过滤出在 Orders 表中没有对应订单的顾客，即 o.id IS NULL。这样就能找出所有从不点任何东西的顾客。

在这个示例中，查询的结果会返回 Henry 和 Max，因为他们在 Orders 表中没有对应的订单记录。

解法二：

1.运用not in去找Customers表中谁的id，没有在Orders表中的CustomerId中

2.意思也就是，这4个人，谁没有顾客订单，我们就返回谁的名字

3.select * from?Customers c where c.id not in? (select CustomerId from Orders)?

4.优化一下*，返回名字，然后字段取需要的别名Customers

5.代码如下

select Name Customers
from Customers c
where c.Id not in (
    select CustomerId from Orders
)