数据导入：

SQL Schema：

Create table If Not Exists Users (user_id int, join_date date, favorite_brand varchar(10));
Create table If Not Exists Orders (order_id int, order_date date, item_id int, buyer_id int, seller_id int);
Create table If Not Exists Items (item_id int, item_brand varchar(10));
Truncate table Users;
insert into Users (user_id, join_date, favorite_brand) values ('1', '2018-01-01', 'Lenovo');
insert into Users (user_id, join_date, favorite_brand) values ('2', '2018-02-09', 'Samsung');
insert into Users (user_id, join_date, favorite_brand) values ('3', '2018-01-19', 'LG');
insert into Users (user_id, join_date, favorite_brand) values ('4', '2018-05-21', 'HP');
Truncate table Orders;
insert into Orders (order_id, order_date, item_id, buyer_id, seller_id) values ('1', '2019-08-01', '4', '1', '2');
insert into Orders (order_id, order_date, item_id, buyer_id, seller_id) values ('2', '2018-08-02', '2', '1', '3');
insert into Orders (order_id, order_date, item_id, buyer_id, seller_id) values ('3', '2019-08-03', '3', '2', '3');
insert into Orders (order_id, order_date, item_id, buyer_id, seller_id) values ('4', '2018-08-04', '1', '4', '2');
insert into Orders (order_id, order_date, item_id, buyer_id, seller_id) values ('5', '2018-08-04', '1', '3', '4');
insert into Orders (order_id, order_date, item_id, buyer_id, seller_id) values ('6', '2019-08-05', '2', '2', '4');
Truncate table Items;
insert into Items (item_id, item_brand) values ('1', 'Samsung');
insert into Items (item_id, item_brand) values ('2', 'Lenovo');
insert into Items (item_id, item_brand) values ('3', 'LG');
insert into Items (item_id, item_brand) values ('4', 'HP');

Pandas Schema:

data = [[1, '2018-01-01', 'Lenovo'], [2, '2018-02-09', 'Samsung'], [3, '2018-01-19', 'LG'], [4, '2018-05-21', 'HP']]
Users = pd.DataFrame(data, columns=['user_id', 'join_date', 'favorite_brand']).astype({'user_id':'Int64', 'join_date':'datetime64[ns]', 'favorite_brand':'object'})
data = [[1, '2019-08-01', 4, 1, 2], [2, '2018-08-02', 2, 1, 3], [3, '2019-08-03', 3, 2, 3], [4, '2018-08-04', 1, 4, 2], [5, '2018-08-04', 1, 3, 4], [6, '2019-08-05', 2, 2, 4]]
Orders = pd.DataFrame(data, columns=['order_id', 'order_date', 'item_id', 'buyer_id', 'seller_id']).astype({'order_id':'Int64', 'order_date':'datetime64[ns]', 'item_id':'Int64', 'buyer_id':'Int64', 'seller_id':'Int64'})
data = [[1, 'Samsung'], [2, 'Lenovo'], [3, 'LG'], [4, 'HP']]
Items = pd.DataFrame(data, columns=['item_id', 'item_brand']).astype({'item_id':'Int64', 'item_brand':'object'})

表结构：

表： Users

+----------------+---------+
| Column Name    | Type    |
+----------------+---------+
| user_id        | int     |
| join_date      | date    |
| favorite_brand | varchar |
+----------------+---------+

        user_id 是此表主键（具有唯一值的列）。
        表中描述了购物网站的用户信息，用户可以在此网站上进行商品买卖。

表： Orders

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| order_id      | int     |
| order_date    | date    |
| item_id       | int     |
| buyer_id      | int     |
| seller_id     | int     |
+---------------+---------+

        order_id 是此表主键（具有唯一值的列）。
        item_id 是 Items 表的外键（reference 列）。
        （buyer_id，seller_id）是 User 表的外键。

表：Items

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| item_id       | int     |
| item_brand    | varchar |
+---------------+---------+

        item_id 是此表的主键（具有唯一值的列）。

编写解决方案找出每个用户的注册日期和在 2019 年作为买家的订单总数。

以 任意顺序 返回结果表。

查询结果格式如下。

示例 1:

输入：
Users 表:
+---------+------------+----------------+
| user_id | join_date  | favorite_brand |
+---------+------------+----------------+
| 1       | 2018-01-01 | Lenovo         |
| 2       | 2018-02-09 | Samsung        |
| 3       | 2018-01-19 | LG             |
| 4       | 2018-05-21 | HP             |
+---------+------------+----------------+
Orders 表:
+----------+------------+---------+----------+-----------+
| order_id | order_date | item_id | buyer_id | seller_id |
+----------+------------+---------+----------+-----------+
| 1        | 2019-08-01 | 4       | 1        | 2         |
| 2        | 2018-08-02 | 2       | 1        | 3         |
| 3        | 2019-08-03 | 3       | 2        | 3         |
| 4        | 2018-08-04 | 1       | 4        | 2         |
| 5        | 2018-08-04 | 1       | 3        | 4         |
| 6        | 2019-08-05 | 2       | 2        | 4         |
+----------+------------+---------+----------+-----------+
Items 表:
+---------+------------+
| item_id | item_brand |
+---------+------------+
| 1       | Samsung    |
| 2       | Lenovo     |
| 3       | LG         |
| 4       | HP         |
+---------+------------+
输出：
+-----------+------------+----------------+
| buyer_id  | join_date  | orders_in_2019 |
+-----------+------------+----------------+
| 1         | 2018-01-01 | 1              |
| 2         | 2018-02-09 | 2              |
| 3         | 2018-01-19 | 0              |
| 4         | 2018-05-21 | 0              |
+-----------+------------+----------------+

预备知识

        本题使用到的 MySQL 函数的说明：

ifnull(x1, x2) ：如果 x1 为 NULL， 返回 x2，否则返回 x1。

方法一：left join 和 group by

思路

        首先根据 Orders 表计算每个用户的订单数，通过 buyer_id 和 Users 表的 user_id 将两份数据结合，找到所有用户的注册时间和订单的数量。

        注意：用户订单的数量可能会 0，需要使用 ifnull 函数特殊处理这种数据。

算法

        使用 Orders 表计算每个用户的产品数。使用 group by 聚合每个用户的购买记录。使用 between 筛选出时间为 2019 年的数据。使用 count(order_id) 计算出每个用户的订单数。

Mysql
select buyer_id, count(order_id) cnt 
from Orders
where order_date between '2019-01-01' and '2019-12-31'
group by buyer_id

        使用 Users 表得到所有用户及其注册时间。并使用 left join，通过 user_id 和第一步的数据连接，求每个用户的订单数。 如果一个用户没有任何订单，那么第一步的数据中不会有这个用户的数据，最后的 orders_in_2019 会显示为 null，所以我们还需要使用 ifnull，如果数据为 null，将其改为 0。
 

Mysql代码

select Users.user_id as buyer_id, join_date, ifnull(UserBuy.cnt, 0) as orders_in_2019
from Users
left join (select buyer_id, count(order_id) cnt from Orderswhere order_date between '2019-01-01' and '2019-12-31'group by buyer_id
) UserBuy
on Users.user_id = UserBuy.buyer_id