表:Movies
+---------------+---------+ | Column Name | Type | +---------------+---------+ | movie_id | int | | title | varchar | +---------------+---------+ movie_id 是这个表的主键。 title 是电影的名字。
表:Users
+---------------+---------+ | Column Name | Type | +---------------+---------+ | user_id | int | | name | varchar | +---------------+---------+ user_id 是表的主键。
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。 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。
请你编写一组 SQL 查询:
- 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。
查询结果格式如下例所示。
示例:
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。