• 1341. 电影评分


    SQL架构

    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:MovieRating

    +---------------+---------+
    | 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 February 2020 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。

    字典序 ,即按字母在字典中出现顺序对字符串排序,字典序较小则意味着排序靠前。

    查询结果格式如下例所示。

    示例:

    输入:
    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        |
    +-------------+--------------+
    MovieRating 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  | 
    +-------------+--------------+--------------+-------------+
    输出:
    Result 表:
    +--------------+
    | results      |
    +--------------+
    | Daniel       |
    | Frozen 2     |
    +--------------+
    解释:
    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。
    1. # Write your MySQL query statement below
    2. (select
    3. u.name results
    4. from
    5. (select
    6. user_id,count(distinct movie_id) c
    7. from
    8. MovieRating
    9. group by
    10. user_id) s1 left join
    11. Users u
    12. on s1.user_id = u.user_id
    13. order by s1.c desc,u.name
    14. limit 1
    15. )
    16. union all
    17. (
    18. select
    19. m.title results
    20. from
    21. (
    22. select
    23. movie_id,avg(rating) avgr
    24. from
    25. MovieRating
    26. where
    27. date_format(created_at,'%Y-%m') = '2020-02'
    28. group by
    29. movie_id
    30. ) s2 left join
    31. Movies m
    32. on s2.movie_id = m.movie_id
    33. order by
    34. s2.avgr desc,m.title
    35. limit 1
    36. )

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/m0_69157845/article/details/125464481