题目2：MySQL----------Second Highest Salary

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#database #leetcode #sql #MySQL

本文介绍如何使用SQL查询从员工表中获取第二高的薪水，包括解析查询语句及注意事项。

Write a SQL query to get the second highest salary from the Employee table.

+----+--------+
| Id | Salary |
+----+--------+
| 1  | 100    |
| 2  | 200    |
| 3  | 300    |
+----+--------+

For example, given the above Employee table, the second highest salary is 200. If there is no second highest salary, then the query should return null.

题目答案：
# Write your MySQL query statement below
SELECT max(Salary) FROM Employee WHERE Salary < (SELECT max(Salary) FROM Employee)

题目解析：

SELECT max(Salary) FROM Employee WHERE Salary < (SELECT max(Salary) FROM Employee)

Using max() will return a NULL if the value doesn't exist. So there is no need to UNION a NULL. Of course, if the second highest value is guaranteed to exist, using LIMIT 1,1 will be the best answer.







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第二高的薪水 Employee 表： +-------------+------+ | Column Name | Type | +-------------+------+ | id | int | | salary | int | +-------------+------+ id 是这个表的主键。 表的每一行包含员工的工资信息。 查询并返回 Employee 表中第二高的 不同 薪水 。如果不存在第二高的薪水，查询应该返回 null(Pandas 则返回 None) 。
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<think>我们有两个引用：引用[1]使用了DENSE_RANK()函数，并且考虑了重复薪水的情况（使用了DENSE_RANK，所以相同的薪水排名相同），然后取排名为2的薪水，并且用IFNULL处理了不存在的情况。 引用[2]使用了去重（distinct）然后排序，用limit 1,1跳过第一个取第二个，同样用ifnull处理不存在的情况。 用户的需求是：查询第二高的不同薪水（注意是不同薪水，所以要去重），不存在则返回null（Pandas返回None）。 在SQL中，我们可以采用两种方式： 1. 使用去重（distinct）然后排序，取第二个。但是要注意，如果去重后只有一个薪水，那么就没有第二高，所以需要返回null。 引用[2]的方法就是这样的：先distinct salary，然后降序排序，用limit 1 offset 1（或者limit 1,1）取第二个，然后用ifnull函数处理。 2. 使用窗口函数（如引用[1]）但是要注意，用户要求的是“不同薪水”，所以我们可以用DENSE_RANK()，但是注意DENSE_RANK()是针对排序的，如果我们先对薪水去重，然后再用DENSE_RANK()？或者我们也可以直接用DENSE_RANK()，然后取排名为2的，因为相同薪水排名相同，所以排名为2的薪水就是第二高的（且不同的）薪水。但是注意，如果有多个相同的第二高薪水，我们只需要一个（因为题目要求第二高的薪水，我们只返回一个值）。所以我们可以用distinct或者group by来去重，或者直接取第一条排名为2的记录。 但是用户明确要求“不同薪水”，所以我们只需要一个值（即第二高的薪水值，如果有多个相同的第二高，我们只需要返回这个值一次）。所以两种方法都可以： 方法1（去重后排序取第二个）： SELECT IFNULL( (SELECT DISTINCT salary FROM Employee ORDER BY salary DESC LIMIT 1 OFFSET 1), NULL) AS SecondHighestSalary; 注意：在MySQL中，我们可以使用LIMIT 1,1 或者 LIMIT 1 OFFSET 1。 方法2（使用窗口函数）： SELECT IFNULL( (SELECT salary FROM ( SELECT DISTINCT salary, DENSE_RANK() OVER (ORDER BY salary DESC) AS rnk FROM Employee ) AS t WHERE rnk = 2 LIMIT 1), NULL) AS SecondHighestSalary; 但是，注意题目要求的是“第二高的不同薪水”，所以方法1更直接：先去重，再排序，再取第二个。 另外，引用[1]中并没有去重，而是用DENSE_RANK()，然后取排名为2的（这样如果有重复，排名为2的可能是多个相同的值，但是题目要求的是第二高的薪水，那么多个相同的第二高薪水，我们只需要返回一个值，所以用了limit 1）。但是这样其实没有去重，而是利用了DENSE_RANK()的排名特性（相同薪水排名相同，所以排名为2的薪水就是第二高的薪水，且我们只取一个）。但是题目要求的是“不同薪水”，所以这样也可以，因为相同薪水的记录我们只取一个（通过DENSE_RANK排名后，我们取第一个排名为2的薪水，就是一个值）。所以两种方法都行。 不过，方法1更简洁，且效率可能更高（因为去重后记录变少，排序更快）。 现在，我们还需要提供Pandas的实现。 在Pandas中，我们可以模拟SQL方法1： 步骤： 1. 从DataFrame中取出薪水列（salary）。 2. 去重：drop_duplicates() 3. 排序（降序）：sort_values(ascending=False) 4. 取第二高的：如果去重后的薪水数量大于1，则取第二个（索引为1）；否则返回None。 5. 注意：如果去重后只有0个或1个值，则返回None。 具体实现： - 我们可以先得到去重后的薪水Series，然后排序，然后尝试取索引1的值，如果取不到则返回None。 代码示例： import pandas as pd # 假设df是Employee表 # 去重 unique_salaries = df['salary'].drop_duplicates() # 降序排序 sorted_salaries = unique_salaries.sort_values(ascending=False) # 判断是否有第二高 if len(sorted_salaries) > 1: second_highest = sorted_salaries.iloc[1] else: second_highest = None 但是，题目要求返回一个名为SecondHighestSalary的标量，我们可以将其包装成一个DataFrame或者Series，或者直接返回一个值（如果是函数，则返回这个值）。 另外，也可以使用nlargest(2)来取最大的两个，然后取第二个： n_largest = unique_salaries.nlargest(2) if len(n_largest) < 2: second_highest = None else: second_highest = n_largest.iloc[1] 或者使用try-except。 现在，我们给出完整的SQL和Pandas实现。 注意：在SQL中，我们使用两种方法，但推荐第一种（去重后排序取偏移）。在Pandas中，我们使用上述思路。 但是，用户要求返回null（Pandas返回None），所以Pandas中我们直接返回None即可。 最后，我们给出答案。 </think>### SQL 实现方法 #### 方法一：使用 `DISTINCT` + `OFFSET`（推荐） ```sql SELECT IFNULL( (SELECT DISTINCT salary FROM Employee ORDER BY salary DESC LIMIT 1 OFFSET 1), -- 跳过第1条，取第2条 NULL ) AS SecondHighestSalary; ``` **说明**： 1. `DISTINCT salary`：确保薪水值唯一 2. `ORDER BY salary DESC`：降序排列 3. `LIMIT 1 OFFSET 1`：跳过第1条后取1条（即第2高） 4. `IFNULL(..., NULL)`：处理不存在的情况[^1] #### 方法二：使用窗口函数 ```sql SELECT IFNULL( (SELECT salary FROM ( SELECT salary, DENSE_RANK() OVER(ORDER BY salary DESC) AS rnk FROM Employee ) t WHERE rnk = 2 LIMIT 1), NULL ) AS SecondHighestSalary; ``` **说明**：`DENSE_RANK()` 处理相同薪水的并列排名[^1] --- ### Pandas 实现方法 ```python import pandas as pd def second_highest_salary(df: pd.DataFrame) -> float: # 获取唯一薪水并降序排序 unique_salaries = df['salary'].drop_duplicates().sort_values(ascending=False).values # 检查是否存在第二高薪水 return unique_salaries[1] if len(unique_salaries) > 1 else None # 示例用法 employee_df = pd.DataFrame({'salary': [5000, 6000, 6000, 4000]}) result = second_highest_salary(employee_df) # 返回5000.0 ``` **步骤解析**： 1. `drop_duplicates()`：删除重复薪水值 2. `sort_values(ascending=False)`：降序排序 3. `len(unique_salaries) > 1`：验证是否有第二高值 4. 返回 `None` 或第二高的薪水值 --- ### 关键差异说明 | 特性 | SQL 实现 | Pandas 实现 | |--------------|-----------------------------------|---------------------------------| | **去重处理** | `DISTINCT` 关键字 | `drop_duplicates()` 方法 | | **排序** | `ORDER BY salary DESC` | `sort_values(ascending=False)` | | **空值处理** | `IFNULL()` 函数 | 三元条件判断 | | **取第N项** | `LIMIT/OFFSET` 或窗口函数 | 数组索引 `[1]` | 两种方法都严格遵循需求：返回**不同的第二高薪水值**，不存在时返回 `NULL`/`None`[^1][^2]。
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