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1341. 电影评分

时间:2023-07-03 22:44:25浏览次数:51  
标签:评分 1341 mr 电影 2020 user +---------------+---------+ movie id

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。

(
select 
    u.name as results
from
    Users u
join 
    MovieRating  mr
on u.user_id = mr.user_id
group by mr.user_id
order by count(mr.user_id) desc,u.name
limit 1
)

union all

(
    select
    m.title as results
from 
    Movies m 
join 
    MovieRating mr
on m.movie_id = mr.movie_id
where created_at like '2020-02%'
group by mr.movie_id
order by avg(mr.rating) desc,m.title
limit 1
);

 

标签:评分,1341,mr,电影,2020,user,+---------------+---------+,movie,id
From: https://www.cnblogs.com/fulaien/p/17524353.html

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