LeetCode题练习与总结：员工奖金--577

一、题目描述

SQL Schema > Pandas Schema > 

表：Employee 

+-------------+---------+
| Column Name | Type    |
+-------------+---------+
| empId       | int     |
| name        | varchar |
| supervisor  | int     |
| salary      | int     |
+-------------+---------+
empId 是该表中具有唯一值的列。
该表的每一行都表示员工的姓名和 id，以及他们的工资和经理的 id。

表：Bonus

+-------------+------+
| Column Name | Type |
+-------------+------+
| empId       | int  |
| bonus       | int  |
+-------------+------+
empId 是该表具有唯一值的列。
empId 是 Employee 表中 empId 的外键(reference 列)。
该表的每一行都包含一个员工的 id 和他们各自的奖金。

编写解决方案，报告每个奖金 少于 1000 的员工的姓名和奖金数额。

以 任意顺序 返回结果表。

结果格式如下所示。

示例 1：

输入：
Employee table:
+-------+--------+------------+--------+
| empId | name   | supervisor | salary |
+-------+--------+------------+--------+
| 3     | Brad   | null       | 4000   |
| 1     | John   | 3          | 1000   |
| 2     | Dan    | 3          | 2000   |
| 4     | Thomas | 3          | 4000   |
+-------+--------+------------+--------+
Bonus table:
+-------+-------+
| empId | bonus |
+-------+-------+
| 2     | 500   |
| 4     | 2000  |
+-------+-------+
输出：
+------+-------+
| name | bonus |
+------+-------+
| Brad | null  |
| John | null  |
| Dan  | 500   |
+------+-------+

二、解题思路

为了解决这个问题，我们需要从两个表中获取信息。具体步骤如下：

1. 首先，我们需要从Employee表中获取所有员工的信息。
2. 然后，我们需要从Bonus表中获取奖金信息，并找出奖金少于1000的员工。
3. 接下来，我们需要将这两个表连接起来，以便我们可以获取到员工的姓名和他们的奖金数额。
4. 由于题目要求返回奖金少于1000的员工，我们需要在连接查询时添加一个条件来筛选出这些员工。
5. 如果一个员工没有奖金，那么在Bonus表中将没有对应的记录。在这种情况下，我们需要使用左连接（LEFT JOIN）来确保即使没有奖金的员工也被包含在结果中。

三、具体代码

SELECT 
    e.name, 
    b.bonus
FROM 
    Employee e
LEFT JOIN 
    Bonus b ON e.empId = b.empId
WHERE 
    b.bonus < 1000 OR b.bonus IS NULL;

这段代码做了以下事情：

• 使用LEFT JOIN连接Employee表和Bonus表，基于empId字段。
• 在SELECT语句中选择了Employee表中的name和Bonus表中的bonus。
• 在WHERE子句中，我们检查bonus是否小于1000或者bonus是NULL（这意味着员工没有奖金）。
• 最后，返回的结果将包含奖金少于1000的员工的名字和奖金数额，或者没有奖金的员工的名字和NULL值。

四、时间复杂度和空间复杂度

在分析SQL查询的时间复杂度和空间复杂度时，我们需要考虑几个关键因素，包括查询的类型、表的规模、索引的使用、以及数据库的优化器如何执行查询。以下是对给定SQL查询的分析：

1. 时间复杂度

时间复杂度主要取决于以下几个操作：

• 表扫描（Table Scan）：

  • 如果Employee表没有索引，那么数据库将执行全表扫描，其时间复杂度为O(n)，其中n是Employee表中的行数。
  • 如果Bonus表没有索引，同样会执行全表扫描，其时间复杂度为O(m)，其中m是Bonus表中的行数。

• 连接操作（JOIN）：

  • 当使用LEFT JOIN时，数据库通常会先扫描左侧的表（在这个例子中是Employee表），然后对于每行，它会在右侧的表（Bonus表）中查找匹配的行。
  • 如果empId在两个表中都有索引，那么查找匹配行的操作可以认为是O(log m)，其中m是Bonus表中的行数。然而，对于每个Employee表中的行，都要执行这个查找操作，所以总的时间复杂度是O(n * log m)。

• 条件过滤（WHERE Clause）：

  • 对于b.bonus < 1000的条件，数据库会在连接操作后对结果集进行过滤。这个操作的时间复杂度是O(n)，因为它需要对每个连接后的行进行检查。
  • 对于b.bonus IS NULL的条件，数据库同样会对结果集进行过滤，时间复杂度也是O(n)。

综上所述，整个查询的时间复杂度大致为O(n * log m + n)，通常可以简化为O(n * log m)，因为n * log m项通常是主导项。

2. 空间复杂度

空间复杂度取决于查询执行过程中需要存储的数据量：

• 结果集（Result Set）：

  • 空间复杂度取决于查询返回的行数。在最坏的情况下，如果Employee表中的每个员工都没有奖金，那么结果集将与Employee表的大小相同，空间复杂度为O(n)。

• 临时数据（Temporary Data）：

  • 在执行连接操作时，数据库可能需要额外的空间来存储中间结果。这通常取决于数据库的内部实现，但可以假设需要O(n + m)的空间。

因此，整个查询的空间复杂度大致为O(n + m)，其中n是Employee表的行数，m是Bonus表的行数。

需要注意的是，这些分析是理论上的，实际性能会受到数据库管理系统（DBMS）的具体实现、硬件配置、索引优化、查询优化器等因素的影响。实际执行时间可能会与上述分析有所不同。

五、总结知识点

• SQL查询结构：

  • SELECT语句用于从数据库中检索数据。
  • FROM子句用于指定查询所涉及的数据表。
  • LEFT JOIN子句用于将两个表基于某个条件连接起来，并返回左表（Employee表）的所有记录，即使在右表（Bonus表）中没有匹配的记录。

• 表别名：

  • 使用e和b作为Employee和Bonus表的别名，简化了查询语句的编写，并提高了可读性。

• 连接条件：

  • ON e.empId = b.empId是连接条件，用于指定如何将两个表连接起来，即基于两个表中相同的empId字段。

• 外部连接（LEFT JOIN）：

  • LEFT JOIN确保即使右表（Bonus表）中没有匹配的行，左表（Employee表）中的行也会被包含在结果集中。不匹配的行将以NULL填充右表中的列。

• 条件过滤：

  • WHERE子句用于过滤查询结果，只返回满足特定条件的记录。
  • b.bonus < 1000是一个条件，用于筛选出奖金小于1000的记录。
  • b.bonus IS NULL是另一个条件，用于筛选出没有奖金的记录（即Bonus表中没有对应empId的记录）。

• 逻辑运算符：

  • OR逻辑运算符用于组合两个条件，只要满足其中一个条件，相应的行就会被包含在结果集中。

• 列引用：

  • e.name和b.bonus分别引用了Employee表中的name列和Bonus表中的bonus列。

• 处理NULL值：

  • IS NULL操作符用于检查特定列的值是否为NULL，这在处理可能不存在的数据时非常有用。

以上就是解决这个问题的详细步骤，希望能够为各位提供启发和帮助。