MySQL上升的温度

灰太狼 2023-10-06 18:51 43阅读 0赞

#### MySQL上升的温度 ####

*  SQL架构
 *  题目描述
 *  题解
 *   *  方法：使用 JOIN 和 DATEDIFF() 子句
 *  知识点
 *   *  DATEDIFF 函数返回两个日期之间的天数

## SQL架构 ##

Create table If Not Exists Weather (Id int, RecordDate date, Temperature int);
    
    insert into Weather (Id, RecordDate, Temperature) values ('1', '2015-01-01', '10');
    insert into Weather (Id, RecordDate, Temperature) values ('2', '2015-01-02', '25');
    insert into Weather (Id, RecordDate, Temperature) values ('3', '2015-01-03', '20');
    insert into Weather (Id, RecordDate, Temperature) values ('4', '2015-01-04', '30');

## 题目描述 ##

表 Weather

+---------------+---------+
    | Column Name   | Type    |
    +---------------+---------+
    | id            | int     |
    | recordDate    | date    |
    | temperature   | int     |
    +---------------+---------+
    id 是这个表的主键
    该表包含特定日期的温度信息
     
    
    编写一个 SQL 查询，来查找与之前（昨天的）日期相比温度更高的所有日期的 id 。
    
    返回结果 不要求顺序 。
    
    查询结果格式如下例：
    
    Weather
    +----+------------+-------------+
    | id | recordDate | Temperature |
    +----+------------+-------------+
    | 1  | 2015-01-01 | 10          |
    | 2  | 2015-01-02 | 25          |
    | 3  | 2015-01-03 | 20          |
    | 4  | 2015-01-04 | 30          |
    +----+------------+-------------+
    
    Result table:
    +----+
    | id |
    +----+
    | 2  |
    | 4  |
    +----+
    2015-01-02 的温度比前一天高（10 -> 25）
    2015-01-04 的温度比前一天高（20 -> 30）

## 题解 ##

### 方法：使用 JOIN 和 DATEDIFF() 子句 ###

算法

MySQL 使用 DATEDIFF 来比较两个日期类型的值。

因此，我们可以通过将 weather 与自身相结合，并使用 DATEDIFF() 函数。

SELECT w2.id FROM Weather w1, Weather w2
    WHERE DATEDIFF(w2.RecordDate, w1.RecordDate) = 1
    AND w1.Temperature < w2.Temperature;
    
    +------+
    | id   |
    +------+
    |    2 |
    |    4 |
    +------+
    2 rows in set (0.00 sec)

![在这里插入图片描述][55c3675b3b544dd2abe36350e19142b9.png]

## 知识点 ##

### DATEDIFF 函数返回两个日期之间的天数 ###

mysql> SELECT DATEDIFF('2008-11-30','2008-11-29') AS DiffDate;
    +----------+
    | DiffDate |
    +----------+
    |        1 |
    +----------+
    1 row in set (0.00 sec)

[55c3675b3b544dd2abe36350e19142b9.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/55c3675b3b544dd2abe36350e19142b9.png