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前言
练习sql语句，所有题目来自于力扣（https://leetcode.cn/problemset/database/）的免费数据库练习题。
今日题目：
184.部门工资最高的员工
表：Employee
| 列名 | 类型 |
|---|---|
| id | int |
| name | varchar |
| salary | varchar |
| departmentId | int |
在 SQL 中，id是此表的主键。
departmentId 是 Department 表中 id 的外键（在 Pandas 中称为 join key）。
此表的每一行都表示员工的 id、姓名和工资。它还包含他们所在部门的 id。
表：Department
| 列名 | 类型 |
|---|---|
| id | int |
| name | int |
在 SQL 中，id 是此表的主键列。
此表的每一行都表示一个部门的 id 及其名称。
查找出每个部门中薪资最高的员工。
我那不值一提的想法：
- 首先梳理表内容，题干一共给了两张表，一张员工表，一张部门表，其中员工表记录了员工id，姓名，薪资以及部门id，其中部门表记录了部门id，部门姓名
- 其次分析需求，需要找到每个部门中薪资最高的员工
- 其实找到每个部门的最高工资并不难，难的是如果最高工资有两个，需要显示两个人的工资，但是max()函数只能显示一个值
- 所以在这里我们首先需要通过max()+groupby()函数找到每个部门所对应的最高工资
- 然后再将这个结果作为临时表，去连接题干中的Employee表，条件是：
临时表.id = Employee.department_id and 临时表.max_salary = Employee.salary，这样就能得到最终结果
select a.name as Department,e.name as Employee,e.salary
from Employee e right join
(select d.id,d.name,max(e.salary) as max_salaryfrom Employee e left join Department d on e.departmentId = d.id group by d.id
) as a
on e.salary = a.max_salary and e.departmentId = a.id
结果：
总结：
能运行就行。