qaq终于在凌晨刷完leetcode高频SQL50题。有道题做了两天，太难受了。

这里说下我觉得比较难的一道题。 题目链接：1164. 指定日期的产品价格

题干信息

产品数据表: Products

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| product_id    | int     |
| new_price     | int     |
| change_date   | date    |
+---------------+---------+
(product_id, change_date) 是此表的主键（具有唯一值的列组合）。
这张表的每一行分别记录了 某产品 在某个日期 更改后 的新价格。

编写一个解决方案，找出在2019-08-16这一天全部产品的价格，假设所有产品在修改前的价格都是 10 。

以 任意顺序 返回结果表。 结果格式如下例所示。

示例 1:

输入：
Products 表:
+------------+-----------+-------------+
| product_id | new_price | change_date |
+------------+-----------+-------------+
| 1          | 20        | 2019-08-14  |
| 2          | 50        | 2019-08-14  |
| 1          | 30        | 2019-08-15  |
| 1          | 35        | 2019-08-16  |
| 2          | 65        | 2019-08-17  |
| 3          | 20        | 2019-08-18  |
+------------+-----------+-------------+
输出：
+------------+-------+
| product_id | price |
+------------+-------+
| 2          | 50    |
| 1          | 35    |
| 3          | 10    |
+------------+-------+

题干解析

在16号这一天的价格计算的逻辑不难，难点在于如何求得两个跟8月16日最近的日期。

错误思路

一开始我想的是，通过日期计算，减去2019-08-16这天的日期，然后根据日期差的绝对值按照产品ID分组升序排序，最终每款产品前面两行的值即是离16日最近的日期。

select 
    product_id,
    new_price,
    change_date, daydiff,
    row_number() over(partition by product_id order by abs(daydiff) asc) as rn
from (select
        product_id,
        new_price,
        change_date,
        datediff(change_date, "2019-08-16") as daydiff
    from Products) as t

这个想法在上面示例数据是可行的。 但是如果每款产品存在多行与8月16日日期相近的数据的话，上述SQL就会取得错误的日期。而且这样没有办法判断rn=1还是rn=2的日期较大（对于16日而言）。

因为下面的数据与实例的数据不同，所以粘贴一下下面的代码测试数据

那么这里换一种思路，需要求解大于16日的日期中最小的日期，以及小于16日的日期中最大的日期，这两个日期，方便后续进行价格的计算。 同样，也是与16日的日期进行相减计算日期差，但是这里分开来计算，即大于16日的日期跟小于16日的日期分开两个SQL进行求解

-- 计算出大于2019-08-16的最小的日期
select
    product_id,
    new_price,
    change_date,
    datediff(change_date, "2019-08-16") as daydiff,
    row_number() over(partition by product_id order by datediff(change_date, "2019-08-16") asc) as rn
from Products
where datediff(change_date, "2019-08-16")>=0
;

因为这里过滤掉了小于16日的日期，且数据量较少，所以看到的数据只有2行

-- 计算出小于2019-08-16的最大的日期
select
    product_id,
    new_price,
    change_date,
    datediff("2019-08-16", change_date) as daydiff,
    row_number() over(partition by product_id order by datediff("2019-08-16", change_date) asc) as rn
from Products
where datediff("2019-08-16", change_date)>=0
;

因为我两个SQL都用了大于等于，所以如果存在16日的数据，这两个SQL都会查询出来，这个对后面的判断更加简单。 还有一点就是，id为3的产品因为只有小于16日的数据，所以只有在第二个SQL才查询出来，也就是说存在部分产品只有16日前后修改过一次价格，在后面的SQL中需要用full outer join，但是很不巧，MySQL是没有这个full outer join的，但是可以用left outer join union right outer join来实现。（注意这里必须要用union进行去重）

关于16日的价格，这里给出几种判断逻辑：

• 16日当天修改过价格
• 只有一行数据，日期小于16号，则取最新日期
• 只有一行数据，日期大于16号，则取变价前的值
• 两个日期都大于16号，则取变价前的值
• 日期一大一小，则取小的值
• 最大的日期都小于16日，则取最新的变价
• 最小的也大于16日，则取变价前的值

解题

先求解16日前后最近的日期

-- 计算出大于2019-08-16的最小的日期
with tmp as (select
    product_id,
    new_price,
    change_date,
    datediff(change_date, "2019-08-16") as daydiff,
    row_number() over(partition by product_id order by datediff(change_date, "2019-08-16") asc) as rn
from Products
where datediff(change_date, "2019-08-16")>=0),


tmp2 as (
-- 计算出小于2019-08-16的最大的日期
select
    product_id,
    new_price,
    change_date,
    datediff("2019-08-16", change_date) as daydiff,
    row_number() over(partition by product_id order by datediff("2019-08-16", change_date) asc) as rn
from Products
where datediff("2019-08-16", change_date)>=0)
;

然后将上述两个临时表做full outer join

-- 计算出大于2019-08-16的最小的日期
with tmp as (select
    product_id,
    new_price,
    change_date,
    datediff(change_date, "2019-08-16") as daydiff,
    row_number() over(partition by product_id order by datediff(change_date, "2019-08-16") asc) as rn
from Products
where datediff(change_date, "2019-08-16")>=0),


tmp2 as (
-- 计算出小于2019-08-16的最大的日期
select
    product_id,
    new_price,
    change_date,
    datediff("2019-08-16", change_date) as daydiff,
    row_number() over(partition by product_id order by datediff("2019-08-16", change_date) asc) as rn
from Products
where datediff("2019-08-16", change_date)>=0)
select
        ta.product_id,
        ta.price1,
        tb.price2,
        ta.date1,
        tb.date2
    from 
        (select product_id, new_price as price1, change_date as date1 from tmp where rn=1) as ta
    left outer join
        (select product_id, new_price as price2, change_date as date2 from tmp2 where rn=1) as tb
    on ta.product_id=tb.product_id
union
select
        tb.product_id,
        ta.price1,
        tb.price2,
        ta.date1,
        tb.date2
    from 
        (select product_id, new_price as price1, change_date as date1 from tmp where rn=1) as ta
    right outer join
        (select product_id, new_price as price2, change_date as date2 from tmp2 where rn=1) as tb
    on ta.product_id=tb.product_id
;

结果如下图所示：

然后对上述表进行求解即可：

-- 计算出大于2019-08-16的最小的日期
with tmp as (select
    product_id,
    new_price,
    change_date,
    datediff(change_date, "2019-08-16") as daydiff,
    row_number() over(partition by product_id order by datediff(change_date, "2019-08-16") asc) as rn
from Products
where datediff(change_date, "2019-08-16")>=0),


tmp2 as (
-- 计算出小于2019-08-16的最大的日期
select
    product_id,
    new_price,
    change_date,
    datediff("2019-08-16", change_date) as daydiff,
    row_number() over(partition by product_id order by datediff("2019-08-16", change_date) asc) as rn
from Products
where datediff("2019-08-16", change_date)>=0)
select
    product_id,
    case
        when date1='2019-08-16' then price1  -- 等于16号
        when date2='2019-08-16' then price2
        when date2 is null and date1<'2019-08-16' then price1  -- 只有一行数据，日期小于16号，则取最新日期
        when date2 is null and date1>'2019-08-16' then 10  -- 只有一行数据，日期大于16号，则取变价前的值
        when date1>date2 and date2>'2019-08-16' then 10  -- 两个日期都大于16号，则取变价前的值
        when date1>date2 and date1>'2019-08-16' and date2<'2019-08-16' then price2  -- 一大一小，则取小的值
        when date1<'2019-08-16' and date2<'2019-08-16' then price1  -- 最大的日期都小于16日，则取最新的变价
        when date2>'2019-08-16' then 10  -- 最小的也大于16日，则取变价前的值
        when date1 is null and date2<'2019-08-16' then price2
        else null 
    end as price
from
    (select
            ta.product_id,
            ta.price1,
            tb.price2,
            ta.date1,
            tb.date2
        from 
            (select product_id, new_price as price1, change_date as date1 from tmp where rn=1) as ta
        left outer join
            (select product_id, new_price as price2, change_date as date2 from tmp2 where rn=1) as tb
        on ta.product_id=tb.product_id
    union
    select
            tb.product_id,
            ta.price1,
            tb.price2,
            ta.date1,
            tb.date2
        from 
            (select product_id, new_price as price1, change_date as date1 from tmp where rn=1) as ta
        right outer join
            (select product_id, new_price as price2, change_date as date2 from tmp2 where rn=1) as tb
        on ta.product_id=tb.product_id) as tc
;

这里采用的是case进行处理。 那么如果是用if进行判断呢？（这里不建议用） 首先if语句没有办法将所有情况写到一列中，每种判断逻辑需要单独一列，后续在用ifnull将结果合并为一列，过程繁琐，而且可读性差，修改逻辑的话代码可维护性差！！！ 这里粘贴下错误的示例：

这段代码在数据量少的情况下是可以执行成功的，如上述的测试数据

这里查看下中间状态的数据，即最终结果前的状态

因为这个数据量太少了，对于判断逻辑来说，所以会存在大量的空列。 同时也说明了case对于if的优越性！！！所以能用case的情况下尽量用case，会使代码整体的可读性以及观赏性上一个档次的。哈哈