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Commit ad741a1

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myoshi2891myoshi2891
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SQL: Basic Select 596. Classes With at Least 5 Students
2 parents e2579ec + 5323785 commit ad741a1

5 files changed

Lines changed: 669 additions & 0 deletions

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‎.gitignore‎

Lines changed: 105 additions & 0 deletions
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -0,0 +1,105 @@
1+
# ========================================
2+
# プロジェクト用 .gitignore
3+
# ========================================
4+
5+
# バイトコード / キャッシュ
6+
__pycache__/
7+
*.py[cod]
8+
*$py.class
9+
*.pyc
10+
*.pyo
11+
*.pyd
12+
13+
# 仮想環境
14+
.env
15+
.venv
16+
.venv3.10.13
17+
env/
18+
venv/
19+
ENV/
20+
.Python
21+
22+
# パッケージ管理
23+
*.egg
24+
*.egg-info/
25+
dist/
26+
build/
27+
.eggs/
28+
wheels/
29+
pip-wheel-metadata/
30+
*.manifest
31+
*.spec
32+
33+
# ログ / 一時ファイル
34+
*.log
35+
*.pot
36+
*.tmp
37+
*.swp
38+
*.swo
39+
40+
# テスト関連
41+
.coverage
42+
.tox/
43+
.nox/
44+
.pytest_cache/
45+
htmlcov/
46+
coverage.xml
47+
*.cover
48+
*.py,cover
49+
50+
# Jupyter Notebook
51+
.ipynb_checkpoints/
52+
*/.ipynb_checkpoints/*
53+
*.nbconvert.ipynb
54+
55+
# IDE / エディタ関連
56+
.vscode/
57+
.idea/
58+
*.sublime-project
59+
*.sublime-workspace
60+
61+
# OS依存ファイル
62+
.DS_Store
63+
Thumbs.db
64+
65+
# MyPy / Pyre / Type checker
66+
.mypy_cache/
67+
.dmypy.json
68+
dmypy.json
69+
.pyre/
70+
.pytype/
71+
72+
# その他キャッシュ
73+
.cache/
74+
.pybuilder/
75+
76+
# データファイル（大容量のもの）
77+
data/raw/
78+
*.csv
79+
*.xlsx
80+
*.parquet
81+
*.h5
82+
*.hdf5
83+
84+
# 機械学習モデル
85+
models/
86+
*.pkl
87+
*.joblib
88+
*.pb
89+
90+
# 画像・動画ファイル
91+
*.png
92+
*.jpg
93+
*.jpeg
94+
*.gif
95+
*.mp4
96+
*.avi
97+
98+
# 環境ファイル
99+
config.ini
100+
credentials.json
101+
102+
# Node.js関連
103+
node_modules/
104+
package-lock.json
105+
bun.lock

‎SQL/Leetcode/Basic select/596. Classes With at Least 5 Students/gpt/Classes_With_at_Least_5_Students_mysql.ipynb‎

Lines changed: 160 additions & 0 deletions
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -0,0 +1,160 @@
1+
{
2+
"cells": [
3+
{
4+
"cell_type": "markdown",
5+
"id": "bc30cee6",
6+
"metadata": {},
7+
"source": [
8+
"# MySQL 8.0.40\n",
9+
"\n",
10+
"## 0) 前提\n",
11+
"\n",
12+
"* エンジン: **MySQL 8**\n",
13+
"* 並び順: 任意（`ORDER BY` を付けない）\n",
14+
"* `NOT IN` は NULL 罠のため回避\n",
15+
"* 判定は **ID 基準**（ここでは `class`）、表示は仕様どおりの列名と順序\n",
16+
"\n",
17+
"## 1) 問題\n",
18+
"\n",
19+
"* `Courses` から **受講生が5人以上いる class を求める**\n",
20+
"* 入力テーブル例: `Courses(student, class)`（主キー: `(student, class)`）\n",
21+
"* 出力仕様: 列は `class` のみ／順序任意／重複なし\n",
22+
"\n",
23+
"## 2) 最適解（単一クエリ）\n",
24+
"\n",
25+
"> ウィンドウ関数で各クラスの人数を数え、閾値で抽出して最終投影。\n",
26+
"\n",
27+
"```sql\n",
28+
"WITH win AS (\n",
29+
" SELECT\n",
30+
" class,\n",
31+
" COUNT(*) OVER (PARTITION BY class) AS cnt\n",
32+
" FROM Courses\n",
33+
")\n",
34+
"SELECT DISTINCT\n",
35+
" class\n",
36+
"FROM win\n",
37+
"WHERE cnt >= 5;\n",
38+
"\n",
39+
"Runtime 311 ms\n",
40+
"Beats 58.52%\n",
41+
"\n",
42+
"```\n",
43+
"\n",
44+
"* `(student, class)` が PK のため同一学生の同一クラス重複は存在せず、`COUNT(*)` で十分\n",
45+
"* 結果順は任意なので `ORDER BY` なし\n",
46+
"\n",
47+
"## 3) 代替解\n",
48+
"\n",
49+
"> 単純集約で十分なサイズ・要件なら `GROUP BY ... HAVING` が最軽量。\n",
50+
"\n",
51+
"```sql\n",
52+
"SELECT\n",
53+
" class\n",
54+
"FROM Courses\n",
55+
"GROUP BY class\n",
56+
"HAVING COUNT(*) >= 5;\n",
57+
"\n",
58+
"Runtime 308 ms\n",
59+
"Beats 62.45%\n",
60+
"\n",
61+
"```\n",
62+
"\n",
63+
"## 4) 要点解説\n",
64+
"\n",
65+
"* **方針**: クラス単位で人数を数え、しきい値（5）以上のみ返す\n",
66+
"* **NULL / 重複**: 主キー制約により `(student, class)` の重複はなし。`class` 自体が NULL の行がある想定なら、条件側で `class IS NOT NULL` を併記（今回は問題仕様上不要）\n",
67+
"* **安定性**: 並び順指定なしで I/O を節約\n",
68+
"\n",
69+
"## 5) 計算量（概算）\n",
70+
"\n",
71+
"* ウィンドウ（最適解）: パーティション内で **O(N)**〜**O(N log N)**（実装依存）\n",
72+
"* 集約（代替解）: ハッシュ集約で **O(N)** 近似\n",
73+
"\n",
74+
"## 6) 図解（Mermaid 超保守版）\n",
75+
"\n",
76+
"```mermaid\n",
77+
"flowchart TD\n",
78+
" A[入力 テーブル Courses] --> B[クラス単位で人数カウント]\n",
79+
" B --> C[人数が5以上を抽出]\n",
80+
" C --> D[出力 class 列のみ]\n",
81+
"```\n",
82+
"結論から言うと、この問題では **`GROUP BY ... HAVING` が最もシンプルで、実務でもまずこれを使います。**\n",
83+
"ただし速度面をもう一段伸ばす余地はあります。\n",
84+
"\n",
85+
"## 速くするための実務的ポイント\n",
86+
"\n",
87+
"### 1) 二次インデックスを追加（最有効）\n",
88+
"\n",
89+
"`GROUP BY class` の集約を軽くするには **`class` にインデックス**を張るのが一番効きます。\n",
90+
"\n",
91+
"```sql\n",
92+
"-- 目的: クラス単位の集約をインデックス範囲走査で処理\n",
93+
"CREATE INDEX idx_courses_class ON Courses(class);\n",
94+
"-- 余力があれば順序付与用に\n",
95+
"-- CREATE INDEX idx_courses_class_student ON Courses(class, student);\n",
96+
"```\n",
97+
"\n",
98+
"* PK が `(student, class)` なので、そのままだと `class` での集約に不利。\n",
99+
"* `idx_courses_class` があると MySQL は **インデックス順に走査しながらグループ化**でき、\n",
100+
" 場合によっては **テンポラリやファイルソートを回避**します（`EXPLAIN` で `Using index for group-by` を目指す）。\n",
101+
"\n",
102+
"### 2) クエリは `GROUP BY ... HAVING` を採用\n",
103+
"\n",
104+
"ウィンドウ関数版は **同じクラスの行を全て数えてから DISTINCT** するので一手間多く、通常やや不利です。\n",
105+
"以下で十分最適です。\n",
106+
"\n",
107+
"```sql\n",
108+
"SELECT\n",
109+
" class\n",
110+
"FROM Courses\n",
111+
"GROUP BY class\n",
112+
"HAVING COUNT(*) >= 5;\n",
113+
"```\n",
114+
"\n",
115+
"### 3) 「存在判定」最適化（インデックスがある前提の代替案）\n",
116+
"\n",
117+
"**「5件目が存在するか」だけ**を確かめる相関サブクエリは、クラスごとに **最大5行だけ**見れば良いので、\n",
118+
"**`(class)` か `(class, student)` インデックス**がある環境では速くなることがあります。\n",
119+
"\n",
120+
"```sql\n",
121+
"-- (class, student) インデックスがあると更に安定\n",
122+
"SELECT DISTINCT c.class\n",
123+
"FROM Courses c\n",
124+
"WHERE EXISTS (\n",
125+
" SELECT 1\n",
126+
" FROM Courses i\n",
127+
" WHERE i.class = c.class\n",
128+
" ORDER BY i.student\n",
129+
" LIMIT 4, 1 -- 5件目が取れれば「5人以上」と判定\n",
130+
");\n",
131+
"```\n",
132+
"\n",
133+
"> 注意: これは **インデックスの効き**に強く依存します。`EXPLAIN` で内側が `range` / `ref` になっているか確認を。\n",
134+
"\n",
135+
"### 4) 実行計画チェック\n",
136+
"\n",
137+
"`EXPLAIN` で見るポイント\n",
138+
"\n",
139+
"* `type`: `range` / `ref`（全表 `ALL` は避けたい）\n",
140+
"* `key`: 上記の新インデックスが選ばれているか\n",
141+
"* `Extra`: `Using index for group-by` が出るとご機嫌\n",
142+
"\n",
143+
"## まとめ（提案の優先度）\n",
144+
"\n",
145+
"1. ✅ **`CREATE INDEX idx_courses_class (class)` を追加**\n",
146+
"2. ✅ 本番クエリは **`GROUP BY ... HAVING COUNT(*) >= 5`**\n",
147+
"3. ⭕ 負荷やデータ分布次第で、**`EXISTS + LIMIT 4,1`** 案を A/B して速い方を採用\n",
148+
"\n",
149+
"この3点で、提示の ~310ms からの短縮が十分見込めます。インデックス追加が難しい（LeetCode 等）なら、現状の **`GROUP BY ... HAVING` が最適解**です。\n"
150+
]
151+
}
152+
],
153+
"metadata": {
154+
"language_info": {
155+
"name": "python"
156+
}
157+
},
158+
"nbformat": 4,
159+
"nbformat_minor": 5
160+
}

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