使用 SQL 查询查找最高值答案

【问题标题】：Finding Top Values using SQL Query使用 SQL 查询查找最高值
【发布时间】：2021-09-08 11:05:08
【问题描述】：

对 SQL 相当陌生，我正在为一个音乐数据库编写一个练习查询，我需要在 2009 年 1 月按播放时间拉取前 10 首歌曲。这是架构：

到目前为止，这是我的声明。我只是想知道我是否朝着正确的方向前进，因为我知道为了创建查询，我需要对每首歌曲的播放时间求和，并将其包含在 ORDER BY 子句中：

SELECT song_name
FROM music LEFT JOIN client
ON music.id = client.music_id
WHERE client.date BETWEEN '2009-01-01' AND '2009-01-31'
ORDER BY SUM(client.playing_hrs) DESC;

【问题讨论】：

标签： sql database join select data-analysis

【解决方案1】：

在 SQL Server 中，您可以使用此查询完成您的任务。请参阅我的答案底部，了解我在哪里解释了我在查询中做某些事情的更多原因，以便您可以将其应用于其他 RDBMS

select top(10) m.song_name,
       total_song_hrs
       from (
select m.song_name, 
       sum(c.playing_hrs) as total_song_hrs
     from music m 
     
     join clients c 
     on m.id = c.music_id 
     
     where c.date >= '2009-01-01' and c.date <= '2009-01-31'
     group by m.song_name
) s
order by total_song_hrs desc

首先，您需要将您的音乐表加入您的客户表，以便访问一首歌曲的播放小时数。然后，您将过滤掉所有在 2009 年 1 月之外播放时间的歌曲。然后您将按歌曲名称分组，以便汇总歌曲的播放时间。最后，您将上述内容包装在子查询中，在父查询中您需要使用排序依据，以便您可以选择前 10 首歌曲。

【讨论】：

【解决方案2】：

根据您的 SQL 方言，您将需要某种 LIMIT 或 TOP 子句。 Microsoft SQL Server 使用 TOP。使用 GROUP BY 选择您的总金额也可能是有益的。

SELECT TOP 10 song_name, 
       SUM(client.playing_hrs) as hours_played
FROM music LEFT JOIN client
ON music.id = client.music_id
WHERE client.date BETWEEN '2009-01-01' AND '2009-01-31'
GROUP BY song_name
ORDER BY SUM(client.playing_hrs) DESC;

这将检索前十首歌曲及其播放时间。

【讨论】：

【解决方案3】：

这是最好的窗口函数。

使用 OVER() 和 ROW_NUMBER() （ROW_NUMBER 函数的名称因 DBMS 而异，它适用于 sqlite 和 postgresql）

假设你有一个关系 R(a,b)

您可以通过升序使用 a 的值来获得前 10 个元组：

WITH T as (
  SELECT a, b, row_number() over (order by a) as n FROM R)
select * from T where n <= 10;

在你的情况下，你可以这样做：

WITH R as (
   SELECT song_name, sum(client.playing_hrs) as sum
   FROM music LEFT JOIN client
   ON music.id = client.music_id
   WHERE client.date BETWEEN '2009-01-01' AND '2009-01-31'
),
 T as (
      SELECT song_name, row_number() over (order by sum desc) as n FROM R)
    select * from T where n <= 10;

此外，您还可以获得每个元组的确切位置（1、2、3、...等）。

当然，您可以简化此查询。但是这个多步骤的子查询更清楚地显示了解决方案。

【讨论】：

【解决方案4】：

您应该有一个带有聚合 SUM() 的 GROUP BY。

【讨论】：