一些SQL关键字的使用技巧
一些SQL题的一题多解
来源于 leedcode 知乎 牛客等
171.自连接实现窗口用法
Table: Activity
+--------------+---------+
| Column Name | Type |
+--------------+---------+
| player_id | int |
| device_id | int |
| event_date | date |
| games_played | int |
+--------------+---------+
（player_id，event_date）是此表的主键。
这张表显示了某些游戏的玩家的活动情况。
每一行是一个玩家的记录，他在某一天使用某个设备注销之前登录并玩了很多游戏（可能是 0 ）。
编写一个 SQL 查询，同时报告每组玩家和日期，以及玩家到目前为止玩了多少游戏。也就是说，在此日期之前玩家所玩的游戏总数。详细情况请查看示例。
查询结果格式如下所示：
Activity table:
+-----------+-----------+------------+--------------+
| player_id | device_id | event_date | games_played |
+-----------+-----------+------------+--------------+
| 1 | 2 | 2016-03-01 | 5 |
| 1 | 2 | 2016-05-02 | 6 |
| 1 | 3 | 2017-06-25 | 1 |
| 3 | 1 | 2016-03-02 | 0 |
| 3 | 4 | 2018-07-03 | 5 |
+-----------+-----------+------------+--------------+
Result table:
+-----------+------------+---------------------+
| player_id | event_date | games_played_so_far |
+-----------+------------+---------------------+
| 1 | 2016-03-01 | 5 |
| 1 | 2016-05-02 | 11 |
| 1 | 2017-06-25 | 12 |
| 3 | 2016-03-02 | 0 |
| 3 | 2018-07-03 | 5 |
+-----------+------------+---------------------+
对于 ID 为 1 的玩家，2016-05-02 共玩了 5+6=11 个游戏，2017-06-25 共玩了 5+6+1=12 个游戏。
对于 ID 为 3 的玩家，2018-07-03 共玩了 0+5=5 个游戏。
请注意，对于每个玩家，我们只关心玩家的登录日期。
##自连接
使用自连接也能实现序列函数/分组topN等问题
select
t1.player_id , t1.event_date,sum(t2.games_played) games_played_so_far
from
Activity t1 join Activity t2
on t1.player_id = t2. player_id and t1.event_date >= t2.event_date
group by t1.player_id , t1.event_date
示例:排序序列函数自连接实现,来源牛客网23题
select
t1.emp_no ,t1.salary,count(distinct t2.salary) as t_rank
from
salaries t1 cross join salaries t2
where t1.salary <= t2.salary
group by t1.emp_no ,t1.salary
order by t_rank
示例:分组topN自连接实现,来源牛客网74题
select
t1.language_id,t1.score
from
grade t1 join grade t2 on t1.language_id = t2.language_id and t1.score <= t2.score
group by t1.language_id,t1.score
having count(distinct t2.score) <= 2
示例:sum窗口大小统计,来源leedcode579题
SELECT
a.Id AS id, a.Month AS month,SUM(b.Salary) AS Salary
FROM
Employee a, Employee b
WHERE a.Id = b.Id
AND a.Month >= b.Month
AND a.Month < b.Month+3
AND (a.Id, a.Month) NOT IN (SELECT Id, MAX(Month) FROM Employee GROUP BY Id)
GROUP BY a.Id, a.Month
ORDER BY a.Id, a.Month DESC
-- 自连接获取第二个 having sum(o1.order_date > o2.order_date) = 1 leedcode1159
//使用sum()统计比当前订单日期更早的订单数，若为1，说明当前订单是对应用户卖
//出的第二单
select user_id seller_id, if(favorite_brand = item_brand, 'yes', 'no') 2nd_item_fav_brand
from users left join (
select seller_id, item_brand
from (
select o1.seller_id, o1.item_id
from orders o1 join orders o2
on o1.seller_id = o2.seller_id
group by o1.order_id
having sum(o1.order_date > o2.order_date) = 1
) o join items i
on o.item_id = i.item_id
) tmp
on user_id = seller_id
172.正序和逆序
Numbers 表保存数字的值及其频率。
+----------+-------------+
| Number | Frequency |
+----------+-------------|
| 0 | 7 |
| 1 | 1 |
| 2 | 3 |
| 3 | 1 |
+----------+-------------+
在此表中，数字为 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 2, 2, 2, 3，所以中位数是 (0 + 0) / 2 = 0。
+--------+
| median |
+--------|
| 0.0000 |
+--------+
请编写一个查询来查找所有数字的中位数并将结果命名为 median
#中位数数学含义,这里的sum求的是number的位置
select avg(number) as median
from
(select Number, frequency,
sum(frequency) over(order by number asc) as total,
sum(frequency) over(order by number desc) as total1
from Numbers
order by number asc)as a
where total>=(select sum(frequency) from Numbers)/2
and total1>=(select sum(frequency) from Numbers)/2
下面一题同样体现了中位数的数学意义,使用两个序列函数正序和逆序就能解决问题,在牛客网的最后一题也是这个思路
Employee 表包含所有员工。Employee 表有三列：员工Id，公司名和薪水。
+-----+------------+--------+
|Id | Company | Salary |
+-----+------------+--------+
|1 | A | 2341 |
|2 | A | 341 |
|3 | A | 15 |
|4 | A | 15314 |
|5 | A | 451 |
|6 | A | 513 |
|7 | B | 15 |
|8 | B | 13 |
|9 | B | 1154 |
|10 | B | 1345 |
|11 | B | 1221 |
|12 | B | 234 |
|13 | C | 2345 |
|14 | C | 2645 |
|15 | C | 2645 |
|16 | C | 2652 |
|17 | C | 65 |
+-----+------------+--------+
请编写SQL查询来查找每个公司的薪水中位数。挑战点：你是否可以在不使用任何内置的SQL函数的情况下解决此问题。
+-----+------------+--------+
|Id | Company | Salary |
+-----+------------+--------+
|5 | A | 451 |
|6 | A | 513 |
|12 | B | 234 |
|9 | B | 1154 |
|14 | C | 2645 |
+-----+------------+--------+
#方法一,注意窗口要指定两个字段
select a.Id,a.Company,a.Salary
from
(select Id,Company,Salary,
cast(row_number() over(partition by Company order by salary desc,Id desc ) as signed ) as 'id1',
cast(row_number() over(partition by Company order by salary asc,Id asc ) as signed) as 'id2'
from Employee) a
where abs(a.id1-a.id2) =1 or abs(a.id1-a.id2)=0
#方法二,中位数的数学含义
select Id,Company,Salary
from
(
select Id,Company,Salary,
row_number()over(partition by Company order by Salary)as ranking,
count(Id) over(partition by Company)as cnt
from Employee
)a
where ranking>=cnt/2 and ranking<=cnt/2+1
173.窗口大小
Employee 表保存了一年内的薪水信息。
请你编写 SQL 语句，对于每个员工，查询他除最近一个月（即最大月）之外，剩下每个月的近三个月的累计薪水（不足三个月也要计算）。
结果请按 Id 升序，然后按 Month 降序显示。
示例：
输入：
| Id | Month | Salary |
|----|-------|--------|
| 1 | 1 | 20 |
| 2 | 1 | 20 |
| 1 | 2 | 30 |
| 2 | 2 | 30 |
| 3 | 2 | 40 |
| 1 | 3 | 40 |
| 3 | 3 | 60 |
| 1 | 4 | 60 |
| 3 | 4 | 70 |
输出：
| Id | Month | Salary |
|----|-------|--------|
| 1 | 3 | 90 |
| 1 | 2 | 50 |
| 1 | 1 | 20 |
| 2 | 1 | 20 |
| 3 | 3 | 100 |
| 3 | 2 | 40 |
解释：
员工 '1' 除去最近一个月（月份 '4'），有三个月的薪水记录：月份 '3' 薪水为 40，月份 '2' 薪水为 30，月份 '1' 薪水为 20。
所以近 3 个月的薪水累计分别为 (40 + 30 + 20) = 90，(30 + 20) = 50 和 20。
| Id | Month | Salary |
|----|-------|--------|
| 1 | 3 | 90 |
| 1 | 2 | 50 |
| 1 | 1 | 20 |
员工 '2' 除去最近的一个月（月份 '2'）的话，只有月份 '1' 这一个月的薪水记录。
| Id | Month | Salary |
|----|-------|--------|
| 2 | 1 | 20 |
员工 '3' 除去最近一个月（月份 '4'）后有两个月，分别为：月份 '3' 薪水为 60 和 月份 '2' 薪水为 40。所以各月的累计情况如下：
| Id | Month | Salary |
|----|-------|--------|
| 3 | 3 | 100 |
| 3 | 2 | 40 |
#sum()窗口大小,rank获取最近的一个月where来过滤,使用where联合查询来过滤也可
SELECT Id, Month, Salary
FROM (SELECT Id, Month, SUM(Salary) OVER (PARTITION BY Id ORDER BY Month ROWS 2 PRECEDING) AS Salary, rank() OVER (PARTITION BY Id ORDER BY Month DESC) AS r
FROM Employee) t
WHERE r > 1
ORDER BY Id, Month DESC;
#lag函数的使用
SELECT ID, MONTH, SALARY + IFNULL(L1, 0) + IFNULL(L2, 0) AS SALARY
FROM (SELECT *, LAG(SALARY, 1) OVER(PARTITION BY ID ORDER BY MONTH) AS L1, LAG(SALARY, 2) OVER(PARTITION BY ID ORDER BY MONTH) AS L2, RANK() OVER(PARTITION BY ID ORDER BY MONTH DESC) AS `RANK`
FROM EMPLOYEE) AS A
WHERE `RANK` > 1
ORDER BY 1, 2 DESC;
#自连接的使用
SELECT
a.Id AS id, a.Month AS month,SUM(b.Salary) AS Salary
FROM
Employee a, Employee b
WHERE a.Id = b.Id
AND a.Month >= b.Month
AND a.Month < b.Month+3
AND (a.Id, a.Month) NOT IN (SELECT Id, MAX(Month) FROM Employee GROUP BY Id)
GROUP BY a.Id, a.Month
ORDER BY a.Id, a.Month DESC
174.不同分组
写一个查询语句，将 2016 年 (TIV_2016) 所有成功投资的金额加起来，保留 2 位小数。
对于一个投保人，他在 2016 年成功投资的条件是：
他在 2015 年的投保额 (TIV_2015) 至少跟一个其他投保人在 2015 年的投保额相同。
他所在的城市必须与其他投保人都不同（也就是说维度和经度不能跟其他任何一个投保人完全相同）。
输入格式:
表 insurance 格式如下：
| Column Name | Type |
|-------------|---------------|
| PID | INTEGER(11) |
| TIV_2015 | NUMERIC(15,2) |
| TIV_2016 | NUMERIC(15,2) |
| LAT | NUMERIC(5,2) |
| LON | NUMERIC(5,2) |
PID 字段是投保人的投保编号， TIV_2015 是该投保人在2015年的总投保金额， TIV_2016 是该投保人在2016年的投保金额， LAT 是投保人所在城市的维度， LON 是投保人所在城市的经度。
样例输入
| PID | TIV_2015 | TIV_2016 | LAT | LON |
|-----|----------|----------|-----|-----|
| 1 | 10 | 5 | 10 | 10 |
| 2 | 20 | 20 | 20 | 20 |
| 3 | 10 | 30 | 20 | 20 |
| 4 | 10 | 40 | 40 | 40 |
样例输出
| TIV_2016 |
|----------|
| 45.00 |
解释
就如最后一个投保人，第一个投保人同时满足两个条件：
1. 他在 2015 年的投保金额 TIV_2015 为 '10' ，与第三个和第四个投保人在 2015 年的投保金额相同。
2. 他所在城市的经纬度是独一无二的。
第二个投保人两个条件都不满足。他在 2015 年的投资 TIV_2015 与其他任何投保人都不相同。
且他所在城市的经纬度与第三个投保人相同。基于同样的原因，第三个投保人投资失败。
所以返回的结果是第一个投保人和最后一个投保人的 TIV_2016 之和，结果是 45 。
#不同分组,使用子查询,可能用到的函数concat()
select
round(sum(TIV_2016),2) TIV_2016
from
(
select
TIV_2016,
count(TIV_2015) over(partition by TIV_2015 ) as rn,
count(TIV_2015) over(partition by LAT,LON) as rn_1
from
insurance
) t1
where rn >1 and rn_1 =1
#比较清晰的思路对需要的条件进行子查询
select
round(sum(TIV_2016) , 2) as TIV_2016
from
insurance
where TIV_2015 in
(
select
TIV_2015
from
insurance
group by TIV_2015
having count(TIV_2015) >1
)
and concat(lat, lon) in
(
select
concat(lat, lon)
from
insurance
group by lat , lon
having count(*) = 1
)
175.偏移量函数
表：Stadium
+---------------+---------+
| Column Name | Type |
+---------------+---------+
| id | int |
| visit_date | date |
| people | int |
+---------------+---------+
visit_date 是表的主键
每日人流量信息被记录在这三列信息中：序号 (id)、日期 (visit_date)、 人流量 (people)
每天只有一行记录，日期随着 id 的增加而增加
编写一个 SQL 查询以找出每行的人数大于或等于 100 且 id 连续的三行或更多行记录。
返回按 visit_date 升序排列的结果表。
查询结果格式如下所示。
Stadium table:
+------+------------+-----------+
| id | visit_date | people |
+------+------------+-----------+
| 1 | 2017-01-01 | 10 |
| 2 | 2017-01-02 | 109 |
| 3 | 2017-01-03 | 150 |
| 4 | 2017-01-04 | 99 |
| 5 | 2017-01-05 | 145 |
| 6 | 2017-01-06 | 1455 |
| 7 | 2017-01-07 | 199 |
| 8 | 2017-01-09 | 188 |
+------+------------+-----------+
Result table:
+------+------------+-----------+
| id | visit_date | people |
+------+------------+-----------+
| 5 | 2017-01-05 | 145 |
| 6 | 2017-01-06 | 1455 |
| 7 | 2017-01-07 | 199 |
| 8 | 2017-01-09 | 188 |
+------+------------+-----------+
id 为 5、6、7、8 的四行 id 连续，并且每行都有 >= 100 的人数记录。
请注意，即使第 7 行和第 8 行的 visit_date 不是连续的，输出也应当包含第 8 行，因为我们只需要考虑 id 连续的记录。
不输出 id 为 2 和 3 的行，因为至少需要三条 id 连续的记录。
--分类讨论
select distinct a.* from stadium a,stadium b,stadium c
where a.people>=100 and b.people>=100 and c.people>=100
and (
(a.id = b.id-1 and b.id = c.id -1) or
(a.id = b.id-1 and a.id = c.id +1) or
(a.id = b.id+1 and b.id = c.id +1)
) order by a.id
select distinct t2.*
from(
select *,
lead(people,1)over(order by visit_date ) as p2,
lead(people,2)over(order by visit_date ) as p3
from Stadium
)t, Stadium t2
where t.people >=100 and p2>=100 and p3>=100 and
t2.id>=t.id and t2.id-2<=t.id
select id,visit_date,people from
(select id,visit_date,people,count(*)over(partition by k1) k2 录数
from
(select id,visit_date,people,id-row_number()over(order by visit_date) k1 from stadium
where people>=100
) a
) b
where k2>=3
窗口大小那题也可以使用偏移量函数来实现
这一题也可以使用偏移量函数来实现
几个朋友来到电影院的售票处，准备预约连续空余座位。
你能利用表 cinema ，帮他们写一个查询语句，获取所有空余座位，并将它们按照 seat_id 排序后返回吗？
| seat_id | free |
|---------|------|
| 1 | 1 |
| 2 | 0 |
| 3 | 1 |
| 4 | 1 |
| 5 | 1 |
对于如上样例，你的查询语句应该返回如下结果。
| seat_id |
|---------|
| 3 |
| 4 |
| 5 |
注意：
seat_id 字段是一个自增的整数，free 字段是布尔类型（'1' 表示空余， '0' 表示已被占据）。
连续空余座位的定义是大于等于 2 个连续空余的座位。
select
seat_id
from
(
select
seat_id,free,
lag(free,1,0) over(order by seat_id) as pre,
lead(free,1,0) over(order by seat_id) as nex
from
cinema
)t
where free =1 and (pre =1 or nex =1)
order by seat_id
with sub as (
select seat_id,seat_id - rank() over(order by seat_id) as rk from cinema
where free = 1
)
select seat_id
from sub
where rk in (select rk from sub group by rk having count(1) > 1)
select distinct(c1.seat_id)
from cinema c1 join cinema c2
on abs(c2.seat_id-c1.seat_id)=1
where c1.free=1 and c2.free=1
order by c1.seat_id
176.union all的用法
在 Facebook 或者 Twitter 这样的社交应用中，人们经常会发好友申请也会收到其他人的好友申请。
表 request_accepted 存储了所有好友申请通过的数据记录，其中， requester_id 和 accepter_id 都是用户的编号。
| requester_id | accepter_id | accept_date|
|--------------|-------------|------------|
| 1 | 2 | 2016_06-03 |
| 1 | 3 | 2016-06-08 |
| 2 | 3 | 2016-06-08 |
| 3 | 4 | 2016-06-09 |
写一个查询语句，求出谁拥有最多的好友和他拥有的好友数目。对于上面的样例数据，结果为：
| id | num |
|----|-----|
| 3 | 3 |
注意：
保证拥有最多好友数目的只有 1 个人。
好友申请只会被接受一次，所以不会有 requester_id 和 accepter_id 值都相同的重复记录。
解释：
编号为 '3' 的人是编号为 '1'，'2' 和 '4' 的好友，所以他总共有 3 个好友，比其他人都多。
-- 使用union all 连接
select id, count(*) num
from
(select requester_id id from request_accepted
union all
select accepter_id id from request_accepted) tmp
group by id
order by count(*) desc
limit 1;
select
id,nu as num
from
(
select
id,sum(num) as nu,
row_number() over(order by sum(num) desc) as rn
from
(
select requester_id as id, count(1) as num from request_accepted group by requester_id
union all
select accepter_id as id1, count(1) as num1 from request_accepted group by accepter_id
) t1
group by id
) t2
where rn =1
177.sum(),count() 与if结合的注意事项
描述
给定 3 个表： salesperson， company， orders。
输出所有表 salesperson 中，没有向公司 'RED' 销售任何东西的销售员。
示例：
输入
表： salesperson
+----------+------+--------+-----------------+-----------+
| sales_id | name | salary | commission_rate | hire_date |
+----------+------+--------+-----------------+-----------+
| 1 | John | 100000 | 6 | 4/1/2006 |
| 2 | Amy | 120000 | 5 | 5/1/2010 |
| 3 | Mark | 65000 | 12 | 12/25/2008|
| 4 | Pam | 25000 | 25 | 1/1/2005 |
| 5 | Alex | 50000 | 10 | 2/3/2007 |
+----------+------+--------+-----------------+-----------+
表 salesperson 存储了所有销售员的信息。每个销售员都有一个销售员编号 sales_id 和他的名字 name 。
表： company
+---------+--------+------------+
| com_id | name | city |
+---------+--------+------------+
| 1 | RED | Boston |
| 2 | ORANGE | New York |
| 3 | YELLOW | Boston |
| 4 | GREEN | Austin |
+---------+--------+------------+
表 company 存储了所有公司的信息。每个公司都有一个公司编号 com_id 和它的名字 name 。
表： orders
+----------+------------+---------+----------+--------+
| order_id | order_date | com_id | sales_id | amount |
+----------+------------+---------+----------+--------+
| 1 | 1/1/2014 | 3 | 4 | 100000 |
| 2 | 2/1/2014 | 4 | 5 | 5000 |
| 3 | 3/1/2014 | 1 | 1 | 50000 |
| 4 | 4/1/2014 | 1 | 4 | 25000 |
+----------+----------+---------+----------+--------+
表 orders 存储了所有的销售数据，包括销售员编号 sales_id 和公司编号 com_id 。
输出
+------+
| name |
+------+
| Amy |
| Mark |
| Alex |
+------+
解释
根据表 orders 中的订单 '3' 和 '4' ，容易看出只有 'John' 和 'Pam' 两个销售员曾经向公司 'RED' 销售过。
所以我们需要输出表 salesperson 中所有其他人的名字。
select
name
from
salesperson
where sales_id not in
(
select
sales_id
from
company
join orders
on company.com_id = orders.com_id
where company.name = "RED"
)
select
name
from
salesperson
where sales_id not in
(
select
sales_id
from
company
join orders
on company.com_id = orders.com_id
where company.name = "RED"
)
另一个重要的知识点:辨析left join 中条件过滤 on和where的区别,这个注意事项和!=null重要
178.窗口不同分组
给如下两个表，写一个查询语句，求出在每一个工资发放日，每个部门的平均工资与公司的平均工资的比较结果 （高 / 低 / 相同）。
表： salary
| id | employee_id | amount | pay_date |
|----|-------------|--------|------------|
| 1 | 1 | 9000 | 2017-03-31 |
| 2 | 2 | 6000 | 2017-03-31 |
| 3 | 3 | 10000 | 2017-03-31 |
| 4 | 1 | 7000 | 2017-02-28 |
| 5 | 2 | 6000 | 2017-02-28 |
| 6 | 3 | 8000 | 2017-02-28 |
employee_id 字段是表 employee 中 employee_id 字段的外键。
| employee_id | department_id |
|-------------|---------------|
| 1 | 1 |
| 2 | 2 |
| 3 | 2 |
对于如上样例数据，结果为：
| pay_month | department_id | comparison |
|-----------|---------------|-------------|
| 2017-03 | 1 | higher |
| 2017-03 | 2 | lower |
| 2017-02 | 1 | same |
| 2017-02 | 2 | same |
select
pay_month,
department_id,
case
when dept_avg > com_avg then 'higher'
when dept_avg < com_avg then 'lower'
else 'same'
end comparison
from (
select
distinct
pay_month,
department_id,
avg(amount) over(partition by pay_month) com_avg,
avg(amount) over(partition by pay_month, department_id) dept_avg
from (
select
date_format(s.pay_date, '%Y-%m') pay_month,
e.department_id,
s.amount
from salary s
left join employee e on s.employee_id = e.employee_id
) t
) t1
方法二:分别求公司和部门的join比较
select a.pay_month,b.department_id,
case when b.d_avg_salarly>a.enter_avg_salary then 'higher'
when b.d_avg_salarly=a.enter_avg_salary then 'same'
else 'lower' end as comparison
from(
select date_format(pay_date,'%Y-%m') as pay_month ,avg(amount) as enter_avg_salary
from salary
group by date_format(pay_date,'%Y-%m')
) a
join
(
select date_format(s.pay_date,'%Y-%m') as pay_month
,e.department_id
,avg(s.amount) as d_avg_salarly
from salary s
join employee e on s.employee_id = e.employee_id
group by date_format(s.pay_date,'%Y-%m'),e.department_id ) b
on a.pay_month = b.pay_month
179.行转列(序列函数实现)
一所美国大学有来自亚洲、欧洲和美洲的学生，他们的地理信息存放在如下 student 表中。
| name | continent |
|--------|-----------|
| Jack | America |
| Pascal | Europe |
| Xi | Asia |
| Jane | America |
写一个查询语句实现对大洲（continent）列的 透视表 操作，使得每个学生按照姓名的字母顺序依次排列在对应的大洲下面。输出的标题应依次为美洲（America）、亚洲（Asia）和欧洲（Europe）。
对于样例输入，它的对应输出是：
| America | Asia | Europe |
|---------|------|--------|
| Jack | Xi | Pascal |
| Jane | | |
进阶：如果不能确定哪个大洲的学生数最多，你可以写出一个查询去生成上述学生报告吗？
--分组相同州的不会出现在同一个分组中
select
max(case when continent='America' then name else null end) as America
,max(case when continent='Asia' then name else null end) as Asia
,max(case when continent='Europe' then name else null end) as Europe
from(
select row_number() over(partition by continent order by name) as rn,name,continent from student
) t
group by rn
order by rn
注意事项:leedcode经常有人提...group by 之后必须用聚合函数，不用的话会返回第一个
select America,Asia,Europe
from(
select row_number() over(order by name) as rn,name as America from student
where continent='America'
) a
left join(
select row_number() over(order by name) as rn,name as Asia from student
where continent='Asia'
) b on a.rn=b.rn
left join(
select row_number() over(order by name) as rn,name as Europe from student
where continent='Europe'
) c on a.rn=c.rn
180.位运算
某城市开了一家新的电影院，吸引了很多人过来看电影。该电影院特别注意用户体验，专门有个 LED显示板做电影推荐，上面公布着影评和相关电影描述。
作为该电影院的信息部主管，您需要编写一个 SQL查询，找出所有影片描述为非 boring (不无聊) 的并且 id 为奇数 的影片，结果请按等级 rating 排列。
例如，下表 cinema:
+---------+-----------+--------------+-----------+
| id | movie | description | rating |
+---------+-----------+--------------+-----------+
| 1 | War | great 3D | 8.9 |
| 2 | Science | fiction | 8.5 |
| 3 | irish | boring | 6.2 |
| 4 | Ice song | Fantacy | 8.6 |
| 5 | House card| Interesting| 9.1 |
+---------+-----------+--------------+-----------+
对于上面的例子，则正确的输出是为：
+---------+-----------+--------------+-----------+
| id | movie | description | rating |
+---------+-----------+--------------+-----------+
| 5 | House card| Interesting| 9.1 |
| 1 | War | great 3D | 8.9 |
+---------+-----------+--------------+-----------+
奇数&1 就是1
SELECT
id,
movie,
description,
rating
FROM
cinema
WHERE
id & 1
AND description <> 'boring'
ORDER BY
rating DESC
