问题
考虑具有以下模式的表Followers：
| 列名 | 类型 |
|---|---|
| 用户_id | int |
| follower_id | int |
(user_id, follower_id)是该表的主要键。该表包含一个社交媒体应用程序中的用户和追随者的ID，在该应用程序关注用户的情况下。任务是编写一个SQL查询，该查询将为每个用户返回关注者的数量。结果表应由user_id按升序订购。
解释
考虑以下Followers表：
| user_id | follower_id |
|---|---|
| 0 | 1 |
| 1 | 0 |
| 2 | 0 |
| 2 | 1 |
对于此输入，预期的输出为：
| user_id | 关注者_count |
|---|---|
| 0 | 1 |
| 1 | 1 |
| 2 | 2 |
在这里，每一行都代表一个不同的user_id，并且每个用户的追随者计数。
解决方案
我们将讨论解决这个问题的两种不同的方法，突出它们的优势和劣势，并解释其潜在的结构。
使用组
这种方法直接使用group by Crause的组直接计算每个user_id的follower_id。
SELECT
user_id,
COUNT(follower_id) [followers_count]
FROM Followers
GROUP BY user_id
此查询相当简单且易于理解。它通过按user_id对数据进行分组，然后计算每个组中的关注者。这种方法的优点在于它的简单性和直接性。但是，在大型数据集中，按子句的组可能会很慢。此查询运行时为994ms，超过了Leetcode上其他提交的86.63％。
使用count（）与分区
这种方法使用窗口函数计算每个user_id的follower_id。
SELECT DISTINCT
user_id,
COUNT(follower_id) OVER(PARTITION BY user_id) [followers_count]
FROM Followers
此查询虽然与第一个相似，但它利用窗口功能的功率实现相同的结果。子句的分区基本上创建了一个具有相同user_id的行的“窗口”，然后在此窗口上运行计数函数。这种方法有时可以通过方法对小组的性能进行改进，尤其是在处理较大的数据集时。但是，在这种情况下，性能略低，运行时间为1416ms，比Leetcode上的其他提交的24.50％。
结论
这两种方法都解决了问题，但是它们的性能会根据数据集的大小和分布而有所不同。虽然第一个使用Group By子句的解决方案在LeetCode上表现更好，但在具有较大数据集和良好调整数据库的真实情况下，使用窗口函数的第二种方法可能会更好。此示例有助于说明理解不同方法以及何时有利的重要性。 leetcode和现实世界应用程序的性能可能并不完美，但是使用各种技术练习有助于我们更好地为不同的方案做准备。
您可以在LeetCode中找到原始问题。
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