1 题目描述

表：Movies

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| movie_id      | int     |
| title         | varchar |
+---------------+---------+

movie_id 是这个表的主键(具有唯一值的列)。 title 是电影的名字。

表：Users

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| user_id       | int     |
| name          | varchar |
+---------------+---------+

user_id 是表的主键(具有唯一值的列)。

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(具有唯一值的列的组合)。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。

请你编写一个解决方案：

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

2 测试用例

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

3 解题思路

统计用户点评电影数量，按照点评电影数量倒序排序，再按照用户名进行排序，最后通过分页获取第一条数据

select u.name as results  
 from MovieRating as mr  
          join Users as u on mr.user_id = u.user_id  
 group by u.name  
 order by count(*) desc, u.name asc  
 limit 0,1

执行结果

+-------+
|results|
+-------+
|Daniel |
+-------+

统计在2020-02被点的电影，统计点评平均分进行倒序排序，再按照电影名称进行排序，最后通过分页获取第一条数据

select distinct m.title as results  
 from MovieRating as mr  
          join Movies as m on mr.movie_id = m.movie_id  
 where date_format(mr.created_at, '%Y-%m') = '2020-02'  
 group by m.title  
 order by avg(mr.rating) desc, m.title asc  
 limit 0,1

执行结果

+--------+
|results |
+--------+
|Frozen 2|
+--------+

使用 union all 合并步骤 1 和 2 的结果

(select u.name as results  
 from MovieRating as mr  
          join Users as u on mr.user_id = u.user_id  
 group by u.name  
 order by count(*) desc, u.name asc  
 limit 0,1)  
union all  
(select distinct m.title as results  
 from MovieRating as mr  
          join Movies as m on mr.movie_id = m.movie_id  
 where date_format(mr.created_at, '%Y-%m') = '2020-02'  
 group by m.title  
 order by avg(mr.rating) desc, m.title asc  
 limit 0,1);

执行结果

+--------+
|results |
+--------+
|Daniel  |
|Frozen 2|
+--------+

4. 收获

可以在 order by 中使用统计函数进行排序，也可以在 group by 中使用 having 对统计函数进行结果筛选，能实现减少一层 sql 结构

LeetCode--1341. 电影评分

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2 测试用例

3 解题思路

4. 收获