文章目錄

• • 1. 題目
  • 2. 解題

1. 題目

表：Movies

+---------------+---------+ | Column Name | Type | +---------------+---------+ | movie_id | int | | title | varchar | +---------------+---------+ movie_id 是這個表的主鍵。 title 是電影的名字。

表：Users

+---------------+---------+ | Column Name | Type | +---------------+---------+ | user_id | int | | name | varchar | +---------------+---------+ user_id 是表的主鍵。

表：Movie_Rating

+---------------+---------+ | Column Name | Type | +---------------+---------+ | movie_id | int | | user_id | int | | rating | int | | created_at | date | +---------------+---------+ (movie_id, user_id) 是這個表的主鍵。 這個表包含用戶在其評論中對電影的評分 rating 。 created_at 是用戶的點評日期。

請你編寫一組 SQL 查詢：

• 查找評論電影數(shù)量最多的用戶名。
  如果出現(xiàn)平局，返回字典序較小的用戶名。

• 查找在 2020 年 2 月 平均評分最高 的電影名稱。
  如果出現(xiàn)平局，返回字典序較小的電影名稱。

查詢分兩行返回，查詢結果格式如下例所示：

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 都點評了 3 部電影（"Avengers", "Frozen 2" 和 "Joker"） 但是 Daniel 字典序比較小。 Frozen 2 和 Joker 在 2 月的評分都是 3.5， 但是 Frozen 2 的字典序比較小。

來源：力扣（LeetCode） 鏈接：https://leetcode-cn.com/problems/movie-rating
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2. 解題

• 先找出評論最多的數(shù)量的人

select name from Users left join Movie_Rating using(user_id) group by Users.user_id order by count(*) desc, name limit 1 # {"headers": ["name"], "values": [["Daniel"]]}

• 找二月份評分最高的電影

select title from Movies left join Movie_Rating using(movie_id) where created_at like '2020-02%' group by movie_id order by avg(rating) desc, title limit 1 # {"headers": ["title"], "values": [["Frozen 2"]]}

• 合并 union，注意需要括號括起來，名字跟第一個一樣

(select name resultsfrom Users left join Movie_Ratingusing(user_id)group by Users.user_idorder by count(*) desc, namelimit 1 ) union (select titlefrom Movies left join Movie_Ratingusing(movie_id)where created_at like '2020-02%'group by movie_idorder by avg(rating) desc, titlelimit 1 )

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的LeetCode MySQL 1341. 电影评分的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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