← К задачам SQL
← Предыдущая Следующая →

232. Поздние оценки выше

Expert 1 решил даты

Для фильма с хотя бы тремя оценками разделите оценки на две группы: поставленные в том же календарном месяце, что и самая ранняя оценка (по дате, при одной дате — по id оценки), и все более поздние. Во второй группе должна быть хотя бы одна оценка.

Оставьте фильмы, у которых среднее поздних оценок строго больше среднего ранних. Средние округлите до двух знаков после запятой.

Результат: title, early_avg, late_avg. Сортировка по названию.

Схема базы кинотеатра

Схема БД состоит из шести отношений:

movies — фильмы фестивального каталога.

  • id — идентификатор;
  • title — название;
  • year — год выпуска;
  • duration_min — длительность в минутах.

genres — справочник жанров.

  • id — идентификатор;
  • name — название жанра.

movie_genres — связь фильма и жанра, многие-ко-многим: у фильма бывает один жанр или несколько.

  • movie_id — фильм;
  • genre_id — жанр.

people — режиссёры и актёры.

  • id — идентификатор;
  • name — имя;
  • country — страна;
  • born_year — год рождения.

credits — участие человека в фильме. Один человек может быть и актёром, и режиссёром, в том числе в одном фильме — тогда две строки. В учебной выборке у фильма может не быть актёров.

  • movie_id — фильм;
  • person_id — человек;
  • role — actor или director.

ratings — оценки зрителей. У фильма может не быть оценок, быть одна или несколько.

  • id — идентификатор;
  • movie_id — фильм;
  • score — балл от 1 до 10;
  • rated_on — дата оценки.
Схема данных: movies, genres, movie_genres, people, credits, ratings movies Column Name Data Type Nulls id int title text year int duration_min int genres Column Name Data Type Nulls id int name text people Column Name Data Type Nulls id int name text country text born_year int movie_genres Column Name Data Type Nulls movie_id int genre_id int ratings Column Name Data Type Nulls id int movie_id int score int rated_on date credits Column Name Data Type Nulls movie_id int person_id int role text

Данные таблиц

Первые 5 строк каждой таблицы

movies 14

id title year duration_min
1 Северный свет 2021 118
2 Тихий двор 2019 96
3 Последний трамвай 2020 104
4 Код маяка 2022 131
5 День без почты 2018 89

genres 5

id name
1 Драма
2 Комедия
3 Триллер
4 Фантастика
5 Документальный

movie_genres 17

movie_id genre_id
1 1
1 4
2 1
3 1
4 3

people 11

id name country born_year
1 Анна Волгина Россия 1984
2 Игорь Савельев Россия 1979
3 Марина Ким Россия 1990
4 Павел Руднев Беларусь 1988
5 Елена Брест Россия 1975

credits 38

movie_id person_id role
1 1 director
1 3 actor
1 4 actor
2 2 director
2 3 actor

ratings 37

id movie_id score rated_on
1 1 9 2021-06-02
2 1 8 2021-06-18
3 1 9 2021-07-04
4 1 8 2022-01-11
5 2 7 2019-09-01

Данные таблиц

Первые 5 строк. Полная схема — по кнопке выше.

movies 14

id title year duration_min
1 Северный свет 2021 118
2 Тихий двор 2019 96
3 Последний трамвай 2020 104
4 Код маяка 2022 131
5 День без почты 2018 89

genres 5

id name
1 Драма
2 Комедия
3 Триллер
4 Фантастика
5 Документальный

movie_genres 17

movie_id genre_id
1 1
1 4
2 1
3 1
4 3

people 11

id name country born_year
1 Анна Волгина Россия 1984
2 Игорь Савельев Россия 1979
3 Марина Ким Россия 1990
4 Павел Руднев Беларусь 1988
5 Елена Брест Россия 1975

credits 38

movie_id person_id role
1 1 director
1 3 actor
1 4 actor
2 2 director
2 3 actor

ratings 37

id movie_id score rated_on
1 1 9 2021-06-02
2 1 8 2021-06-18
3 1 9 2021-07-04
4 1 8 2022-01-11
5 2 7 2019-09-01

Комментарии (0)

Зарегистрируйтесь или войдите, чтобы оставить комментарий

Пока нет комментариев. Будьте первым!