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题目一
表: Employees
+-------------+---------+
| Column Name | Type |
+-------------+---------+
| employee_id | int |
| name | varchar |
+-------------+---------+
employee_id 是这个表的主键。
每一行表示雇员的id 和他的姓名。
表: Salaries
+-------------+---------+
| Column Name | Type |
+-------------+---------+
| employee_id | int |
| salary | int |
+-------------+---------+
employee_id is 这个表的主键。
每一行表示雇员的id 和他的薪水。
写出一个查询语句，找到所有 丢失信息 的雇员id。当满足下面一个条件时，就被认为是雇员的信息丢失：
雇员的 姓名 丢失了，或者 雇员的 薪水信息 丢失了，或者 返回这些雇员的id employee_id ， 从小到大排序 。
查询结果格式如下面的例子所示。
示例1：
输入：
Employees table:
+-------------+----------+
| employee_id | name |
+-------------+----------+
| 2 | Crew |
| 4 | Haven |
| 5 | Kristian |
+-------------+----------+
Salaries table:
+-------------+--------+
| employee_id | salary |
+-------------+--------+
| 5 | 76071 |
| 1 | 22517 |
| 4 | 63539 |
+-------------+--------+
输出：
+-------------+
| employee_id |
+-------------+
| 1 |
| 2 |
+-------------+
解释：
雇员1，2，4，5 都工作在这个公司。
1号雇员的姓名丢失了。
2号雇员的薪水信息丢失了。
解析
本题的解题思路有很多种方式，这里分享一种思路：
- 可以先考虑合并两个表中的数据
- 然后按照employee_id进行分组
- 使用Having进行统计，当count(*)等于1的时候也就是满足条件。
- 需要说明的是，这种解法适合指定的条件，比如本题中相同employee_id的记录会不会在同一张表中出现多次
SELECT employee_id FROM
(
SELECT employee_id FROM Employees
UNION ALL
SELECT employee_id FROM Salaries
) AS t
GROUP BY employee_id
HAVING COUNT(*) = 1
ORDER BY employee_id ASC;
union相关说明：
union 和 union all取并集 union 会自动去除关联的两个结果集中的重复数据 union all 不会主动去除两个结果集中的重复数据,会展示所有的数据
Having用法说明：
当我们在MySQL用到聚合函数，如sum，count，又需要筛选条件时，就可以使用having，因为WHERE是在聚合前筛选记录的，having和group by是组合着用的
运行结果：
执行结果：通过
执行用时：231ms, 在所有 MySQL 提交中击败了66.99%的用户
内存消耗：0 B, 在所有 MySQL 提交中击败了100.00%的用户
