SQL255 给出employees表中排名为奇数行的first_name

题目来源：

给出employees表中排名为奇数行的first_name_牛客题霸_牛客网

描述

对于employees表中，输出first_name排名(按first_name升序排序)为奇数的first_name

CREATE TABLE `employees` (
`emp_no` int(11) NOT NULL,
`birth_date` date NOT NULL,
`first_name` varchar(14) NOT NULL,
`last_name` varchar(16) NOT NULL,
`gender` char(1) NOT NULL,
`hire_date` date NOT NULL,PRIMARY KEY (`emp_no`));

如，输入为：

INSERT INTO employees VALUES(10001,'1953-09-02','Georgi','Facello','M','1986-06-26');
INSERT INTO employees VALUES(10002,'1964-06-02','Bezalel','Simmel','F','1985-11-21');
INSERT INTO employees VALUES(10005,'1955-01-21','Kyoichi','Maliniak','M','1989-09-12');
INSERT INTO employees VALUES(10006,'1953-04-20','Anneke','Preusig','F','1989-06-02');

输出格式:

first
Georgi
Anneke

请你在不打乱原序列顺序的情况下，输出：按first_name排升序后，取奇数行的first_name。

如对以上示例数据的first_name排序后的序列为：Anneke、Bezalel、Georgi、Kyoichi。

则原序列中的Georgi排名为3，Anneke排名为1，所以按原序列顺序输出Georgi、Anneke。

drop table if exists  `employees` ; 
CREATE TABLE `employees` (`emp_no` int(11) NOT NULL,`birth_date` date NOT NULL,`first_name` varchar(14) NOT NULL,`last_name` varchar(16) NOT NULL,`gender` char(1) NOT NULL,`hire_date` date NOT NULL,PRIMARY KEY (`emp_no`));
INSERT INTO employees VALUES(10001,'1953-09-02','Georgi','Facello','M','1986-06-26');
INSERT INTO employees VALUES(10002,'1964-06-02','Bezalel','Simmel','F','1985-11-21');
INSERT INTO employees VALUES(10005,'1955-01-21','Kyoichi','Maliniak','M','1989-09-12');
INSERT INTO employees VALUES(10006,'1953-04-20','Anneke','Preusig','F','1989-06-02');

解决 

解决方案一：

        先用row_number()对first_name排序，再利用mod()函数取出奇数行，这样取出的行里面的first_name就是我们要的了，由于要返回的是初始的排序状态，所以我们再套一层select直接从employees表取first_name,只要这里的first_name在我们上面取出的first_name里面就好了：

select e.first_name from employees e
where e.first_name in
(select a.first_name as first_name from
(select first_name,ROW_NUMBER() over(order by first_name) as rk
from employees) a
where mod(a.rk,2)!=0);
解决方案二：
mysql> select m1.first_name from-> (select e1.first_name,count(*) as 'rowid' from-> employees e1-> left join employees e2-> on e1.first_name >= e2.first_name-> group by e1.first_name ) as m1-> where m1.rowid % 2 = 1;
+------------+
| first_name |
+------------+
| Georgi     |
| Anneke     |
+------------+
2 rows in set (0.01 sec)

以下是我解题过程： 

        在我的查询中，我使用了 JOIN 条件 e1.first_name >= e2.first_name，这意味着查询返回的结果中，e1 表中的每一行都会与 e2 表中所有满足条件的行进行连接，找出小于等于他名字的计数。连接的结果不再按照原表的顺序排列，而是根据连接条件的满足程度和其他优化因素来确定最终的顺序。 （这是gpt说的）

mysql> select e1.first_name,count(*) from-> employees e1-> join employees e2-> on e1.first_name >= e2.first_name-> group by e1.first_name;
+------------+----------+
| first_name | count(*) |
+------------+----------+
| Kyoichi    |        4 |
| Georgi     |        3 |
| Bezalel    |        2 |
| Anneke     |        1 |
+------------+----------+
4 rows in set (0.00 sec)mysql>
mysql> select e1.first_name,count(e1.first_name) from-> employees e1-> join employees e2-> on e1.first_name >= e2.first_name-> group by e1.first_name;
+------------+----------------------+
| first_name | count(e1.first_name) |
+------------+----------------------+
| Kyoichi    |                    4 |
| Georgi     |                    3 |
| Bezalel    |                    2 |
| Anneke     |                    1 |
+------------+----------------------+
4 rows in set (0.00 sec)

但是这样查出来的 数据改变了数据的顺序：

mysql> select first_name from employees; 
+------------+
| first_name |
+------------+
| Georgi     |
| Bezalel    |
| Kyoichi    |
| Anneke     |
+------------+
4 rows in set (0.00 sec)mysql> select e1.first_name from-> employees e1-> join employees e2-> on e1.first_name >= e2.first_name-> group by e1.first_name;
+------------+
| first_name |
+------------+
| Kyoichi    |
| Georgi     |
| Bezalel    |
| Anneke     |
+------------+
4 rows in set (0.00 sec)mysql> select e1.first_name from-> employees e1-> join employees e2-> on e1.first_name >= e2.first_name;
+------------+
| first_name |
+------------+
| Kyoichi    |
| Georgi     |
| Kyoichi    |
| Bezalel    |
| Georgi     |
| Kyoichi    |
| Anneke     |
| Kyoichi    |
| Bezalel    |
| Georgi     |
+------------+
10 rows in set (0.00 sec)

        为了不改变表中的数据顺序，所以我想到了左连接，把e1表当作主表，外连接的功能就是把主表中的数据全部查出来，副表中没有一条数据与之匹配上的，就用null字段代替，且分组函数自动忽略null值：

mysql> select e1.first_name from-> employees e1-> left join employees e2-> on e1.first_name >= e2.first_name;
+------------+
| first_name |
+------------+
| Georgi     |
| Georgi     |
| Georgi     |
| Bezalel    |
| Bezalel    |
| Kyoichi    |
| Kyoichi    |
| Kyoichi    |
| Kyoichi    |
| Anneke     |
+------------+
10 rows in set (0.00 sec)

mysql> select * from-> employees e1-> left join employees e2-> on e1.first_name >= e2.first_name;
+--------+------------+------------+-----------+--------+------------+--------+------------+------------+-----------+--------+------------+
| emp_no | birth_date | first_name | last_name | gender | hire_date  | emp_no | birth_date | first_name | last_name | gender | hire_date  |
+--------+------------+------------+-----------+--------+------------+--------+------------+------------+-----------+--------+------------+
|  10001 | 1953-09-02 | Georgi     | Facello   | M      | 1986-06-26 |  10006 | 1953-04-20 | Anneke     | Preusig   | F      | 1989-06-02 |
|  10001 | 1953-09-02 | Georgi     | Facello   | M      | 1986-06-26 |  10002 | 1964-06-02 | Bezalel    | Simmel    | F      | 1985-11-21 |
|  10001 | 1953-09-02 | Georgi     | Facello   | M      | 1986-06-26 |  10001 | 1953-09-02 | Georgi     | Facello   | M      | 1986-06-26 |
|  10002 | 1964-06-02 | Bezalel    | Simmel    | F      | 1985-11-21 |  10006 | 1953-04-20 | Anneke     | Preusig   | F      | 1989-06-02 |
|  10002 | 1964-06-02 | Bezalel    | Simmel    | F      | 1985-11-21 |  10002 | 1964-06-02 | Bezalel    | Simmel    | F      | 1985-11-21 |
|  10005 | 1955-01-21 | Kyoichi    | Maliniak  | M      | 1989-09-12 |  10006 | 1953-04-20 | Anneke     | Preusig   | F      | 1989-06-02 |
|  10005 | 1955-01-21 | Kyoichi    | Maliniak  | M      | 1989-09-12 |  10005 | 1955-01-21 | Kyoichi    | Maliniak  | M      | 1989-09-12 |
|  10005 | 1955-01-21 | Kyoichi    | Maliniak  | M      | 1989-09-12 |  10002 | 1964-06-02 | Bezalel    | Simmel    | F      | 1985-11-21 |
|  10005 | 1955-01-21 | Kyoichi    | Maliniak  | M      | 1989-09-12 |  10001 | 1953-09-02 | Georgi     | Facello   | M      | 1986-06-26 |
|  10006 | 1953-04-20 | Anneke     | Preusig   | F      | 1989-06-02 |  10006 | 1953-04-20 | Anneke     | Preusig   | F      | 1989-06-02 |
+--------+------------+------------+-----------+--------+------------+--------+------------+------------+-----------+--------+------------+
10 rows in set (0.00 sec)mysql> select * from-> employees e1-> left join employees e2-> on e1.first_name >  e2.first_name;
+--------+------------+------------+-----------+--------+------------+--------+------------+------------+-----------+--------+------------+
| emp_no | birth_date | first_name | last_name | gender | hire_date  | emp_no | birth_date | first_name | last_name | gender | hire_date  |
+--------+------------+------------+-----------+--------+------------+--------+------------+------------+-----------+--------+------------+
|  10001 | 1953-09-02 | Georgi     | Facello   | M      | 1986-06-26 |  10006 | 1953-04-20 | Anneke     | Preusig   | F      | 1989-06-02 |
|  10001 | 1953-09-02 | Georgi     | Facello   | M      | 1986-06-26 |  10002 | 1964-06-02 | Bezalel    | Simmel    | F      | 1985-11-21 |
|  10002 | 1964-06-02 | Bezalel    | Simmel    | F      | 1985-11-21 |  10006 | 1953-04-20 | Anneke     | Preusig   | F      | 1989-06-02 |
|  10005 | 1955-01-21 | Kyoichi    | Maliniak  | M      | 1989-09-12 |  10006 | 1953-04-20 | Anneke     | Preusig   | F      | 1989-06-02 |
|  10005 | 1955-01-21 | Kyoichi    | Maliniak  | M      | 1989-09-12 |  10002 | 1964-06-02 | Bezalel    | Simmel    | F      | 1985-11-21 |
|  10005 | 1955-01-21 | Kyoichi    | Maliniak  | M      | 1989-09-12 |  10001 | 1953-09-02 | Georgi     | Facello   | M      | 1986-06-26 |
|  10006 | 1953-04-20 | Anneke     | Preusig   | F      | 1989-06-02 |   NULL | NULL       | NULL       | NULL      | NULL   | NULL       |
+--------+------------+------------+-----------+--------+------------+--------+------------+------------+-----------+--------+------------+
7 rows in set (0.00 sec)

现在就跟这个顺序一样了： 

最终代码：

mysql> select m1.first_name from-> (select e1.first_name,count(*) as 'rowid' from-> employees e1-> left join employees e2-> on e1.first_name >= e2.first_name-> group by e1.first_name ) as m1-> where m1.rowid % 2 = 1;
+------------+
| first_name |
+------------+
| Georgi     |
| Anneke     |
+------------+
2 rows in set (0.01 sec)
改进的方案二：

方案一虽然能通过，其实并不完美，因为方案一没有问题的前提是employees 中的first_name没有重名的，如果我加了一条重名字的数据进去，就出问题了：

mysql> INSERT INTO employees VALUES(10007,'1953-09-02','Georgi','Facello','M','1986-06-26');
Query OK, 1 row affected (0.01 sec)

没执行insert操作前：

        如果你要像方案二一样通过join两张表来获得排名，那就必须去重， 要不然Georgi 为8，意味着小于等于他名字的有八个，这不就摇身一变，变成了名字最大的了吗

执行了insert操作后：

mysql> select e1.first_name,count(*) as 'rowid' from-> employees e1-> left join employees e2-> on e1.first_name >= e2.first_name-> group by e1.first_name ;
+------------+-------+
| first_name | rowid |
+------------+-------+
| Georgi     |     8 |
| Bezalel    |     2 |
| Kyoichi    |     5 |
| Anneke     |     1 |
+------------+-------+
4 rows in set (0.00 sec)

原因如下：

mysql> select * from-> employees e1-> left join employees e2-> on e1.first_name >=    e2.first_name;
+--------+------------+------------+-----------+--------+------------+--------+------------+------------+-----------+--------+------------+
| emp_no | birth_date | first_name | last_name | gender | hire_date  | emp_no | birth_date | first_name | last_name | gender | hire_date  |
+--------+------------+------------+-----------+--------+------------+--------+------------+------------+-----------+--------+------------+
|  10001 | 1953-09-02 | Georgi     | Facello   | M      | 1986-06-26 |  10007 | 1953-09-02 | Georgi     | Facello   | M      | 1986-06-26 |
|  10001 | 1953-09-02 | Georgi     | Facello   | M      | 1986-06-26 |  10006 | 1953-04-20 | Anneke     | Preusig   | F      | 1989-06-02 |
|  10001 | 1953-09-02 | Georgi     | Facello   | M      | 1986-06-26 |  10002 | 1964-06-02 | Bezalel    | Simmel    | F      | 1985-11-21 |
|  10001 | 1953-09-02 | Georgi     | Facello   | M      | 1986-06-26 |  10001 | 1953-09-02 | Georgi     | Facello   | M      | 1986-06-26 |
|  10002 | 1964-06-02 | Bezalel    | Simmel    | F      | 1985-11-21 |  10006 | 1953-04-20 | Anneke     | Preusig   | F      | 1989-06-02 |
|  10002 | 1964-06-02 | Bezalel    | Simmel    | F      | 1985-11-21 |  10002 | 1964-06-02 | Bezalel    | Simmel    | F      | 1985-11-21 |
|  10005 | 1955-01-21 | Kyoichi    | Maliniak  | M      | 1989-09-12 |  10007 | 1953-09-02 | Georgi     | Facello   | M      | 1986-06-26 |
|  10005 | 1955-01-21 | Kyoichi    | Maliniak  | M      | 1989-09-12 |  10006 | 1953-04-20 | Anneke     | Preusig   | F      | 1989-06-02 |
|  10005 | 1955-01-21 | Kyoichi    | Maliniak  | M      | 1989-09-12 |  10005 | 1955-01-21 | Kyoichi    | Maliniak  | M      | 1989-09-12 |
|  10005 | 1955-01-21 | Kyoichi    | Maliniak  | M      | 1989-09-12 |  10002 | 1964-06-02 | Bezalel    | Simmel    | F      | 1985-11-21 |
|  10005 | 1955-01-21 | Kyoichi    | Maliniak  | M      | 1989-09-12 |  10001 | 1953-09-02 | Georgi     | Facello   | M      | 1986-06-26 |
|  10006 | 1953-04-20 | Anneke     | Preusig   | F      | 1989-06-02 |  10006 | 1953-04-20 | Anneke     | Preusig   | F      | 1989-06-02 |
|  10007 | 1953-09-02 | Georgi     | Facello   | M      | 1986-06-26 |  10007 | 1953-09-02 | Georgi     | Facello   | M      | 1986-06-26 |
|  10007 | 1953-09-02 | Georgi     | Facello   | M      | 1986-06-26 |  10006 | 1953-04-20 | Anneke     | Preusig   | F      | 1989-06-02 |
|  10007 | 1953-09-02 | Georgi     | Facello   | M      | 1986-06-26 |  10002 | 1964-06-02 | Bezalel    | Simmel    | F      | 1985-11-21 |
|  10007 | 1953-09-02 | Georgi     | Facello   | M      | 1986-06-26 |  10001 | 1953-09-02 | Georgi     | Facello   | M      | 1986-06-26 |
+--------+------------+------------+-----------+--------+------------+--------+------------+------------+-----------+--------+------------+
16 rows in set (0.00 sec)mysql>
mysql> select e1.first_name from-> employees e1-> left join employees e2-> on e1.first_name >= e2.first_name;
+------------+
| first_name |
+------------+
| Georgi     |
| Georgi     |
| Georgi     |
| Georgi     |
| Bezalel    |
| Bezalel    |
| Kyoichi    |
| Kyoichi    |
| Kyoichi    |
| Kyoichi    |
| Kyoichi    |
| Anneke     |
| Georgi     |
| Georgi     |
| Georgi     |
| Georgi     |
+------------+
16 rows in set (0.00 sec)

我们需要联合两个字段去重：

mysql> select  distinct e1.first_name ,e2.first_name #distinct去掉重名的-> from employees e1-> left join employees e2-> on e1.first_name >= e2.first_name;
+------------+------------+
| first_name | first_name |
+------------+------------+
| Georgi     | Georgi     |
| Georgi     | Anneke     |
| Georgi     | Bezalel    |
| Bezalel    | Anneke     |
| Bezalel    | Bezalel    |
| Kyoichi    | Georgi     |
| Kyoichi    | Anneke     |
| Kyoichi    | Kyoichi    |
| Kyoichi    | Bezalel    |
| Anneke     | Anneke     |
+------------+------------+
10 rows in set (0.00 sec)
mysql> select count(*) as rowid,m1.first_name from-> (->-> select  distinct e1.first_name  , e2.first_name  as name-> from employees e1-> left join employees e2-> on e1.first_name >= e2.first_name-> ) as m1 group by m1.first_name;
+-------+------------+
| rowid | first_name |
+-------+------------+
|     3 | Georgi     |
|     2 | Bezalel    |
|     4 | Kyoichi    |
|     1 | Anneke     |
+-------+------------+
4 rows in set (0.01 sec)

最终答案:

mysql> select m2.first_name from-> (select count(*) as rowid,m1.first_name from-> (->-> select  distinct e1.first_name  , e2.first_name  as name-> from employees e1-> left join employees e2-> on e1.first_name >= e2.first_name-> ) as m1 group by m1.first_name)as m2 where m2.rowid % 2 = 1;
+------------+
| first_name |
+------------+
| Georgi     |
| Anneke     |
+------------+
2 rows in set (0.00 sec)

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本篇博客对应的代码地址&#xff1a; Gitee 仓库地址&#xff1a;https://gitee.com/biandanLoveyou/licence 源代码百度网盘链接: https://pan.baidu.com/s/1_ZhdcENcrk2ZuL11hWDLTQ?pwdbmxi 提取码: bmxi 1、背景介绍 公司是做软件 SAAS 服务的&#xff0c;一般来说软件部…
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RabbitMQ项目实战(一）

RabbitMQ项目实战(一）

文章目录 RabbitMQ项目实战选择客户端基础实战 前情提要&#xff1a;我们了解了消息队列&#xff0c;RabbitMQ的入门&#xff0c;交换机&#xff0c;以及核心特性等知识&#xff0c;现在终于来到了激动人心的项目实战环节&#xff01;本小节主要介绍通过Spring Boot RabbitMQ S…
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2021年全国大学生电子设计竞赛D题——基于互联网的摄像测量系统（三）

2021年全国大学生电子设计竞赛D题——基于互联网的摄像测量系统（三）

13 测试方案和测量结果 测量一个边长为1米的正方形&#xff0c;取三个顶点分别作为O、A、B点。 在O点上方&#xff0c;用细线悬挂激光笔&#xff0c;激光笔常亮向下指示&#xff0c;静止时激光笔的光点和O点重合。 将两个D8M摄像头子卡插到DE10-Nano开发板上&#xff0c;放…
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MySQL Linux环境安装部署

MySQL Linux环境安装部署

目录 1、mysql安装包下载 2、安装mysql服务 3、启动mysql服务 4、登录mysql服务 1、mysql安装包下载 1、查看centos的版本 cat /etc/redhat-release 2、进入官网地址下载对应系统版本的安装包 地址&#xff1a;MySQL :: Download MySQL Yum Repository 2、安装mysql服务 …
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恒峰智慧科技-森林消防便捷泵：轻松应对火灾危机!

恒峰智慧科技-森林消防便捷泵：轻松应对火灾危机!

在广袤无垠的森林中&#xff0c;绿色是生命的象征&#xff0c;是自然的馈赠。然而&#xff0c;当火魔无情地吞噬这片生命的绿洲时&#xff0c;我们需要一种快速、高效、可靠的消防工具来守护这片绿色。此时&#xff0c;森林消防便捷泵应运而生&#xff0c;成为了守护森林安全的…
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Oracle数据库 ：查询表结构脚本

Oracle数据库 ：查询表结构脚本

查询脚本 &#xff1a; SELECT CASE WHEN a.column_id1 THEN a.TABLE_NAME ELSE END AS 表名, a.column_id AS 序号, a.column_name as 列名, REPLACE(comments, CHR(10), ) as 列说明, a.data_type || ( || a.data_length || ) as 数据类型, a.DATA_LENGTH AS 长度, a.DATA_…
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idea中停止运行Vue

idea中停止运行Vue

在里面敲入Ctrlc 输入y确定即可。
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【微服务-Ribbon】什么是负载均衡？微服务中负载均衡有哪些策略呢？

【微服务-Ribbon】什么是负载均衡？微服务中负载均衡有哪些策略呢？

前面几篇文章&#xff0c;我们了解了一下Nacos的单机部署、集群部署以及微服务接入Nacos的步骤。从本篇开始&#xff0c;我们来看一下微服务第二个通用组件-负载均衡&#xff08;Ribbon&#xff09;。 1、Ribbon负载均衡器 负载均衡顾名思义&#xff0c;是指通过软件或者硬件…
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电能质量分析仪是什么

电能质量分析仪是什么

TH-6500电能质量分析仪是一种用于记录和分析现场电能质量参数的设备。它能够检测并记录电力系统的电压波动、频率偏差、谐波、三相不平衡等参数&#xff0c;帮助用户了解电力系统的运行状态&#xff0c;及时发现并解决潜在的电能质量问题。 该设备具备多种测量功能&#xff0c…
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嵌入式工程师有哪些必备技能，和电子爱好者有很大区别！

嵌入式工程师有哪些必备技能，和电子爱好者有很大区别！

要掌握的技能实际上是非常多的。在这里&#xff0c;我来结合自己亲身经历&#xff0c;从技术、思维、项目管理等方面来谈一下我认为嵌入式开发需要掌握的技能。 技术方面 C语言和汇编语言能力 C语言是嵌入式开发最核心的编程语言。在我的初学阶段&#xff0c;我花费了很多时间…
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生成人工智能体：人类行为的交互式模拟论文与源码架构解析（4）——架构分析 - 核心操作提示词构造

生成人工智能体：人类行为的交互式模拟论文与源码架构解析（4）——架构分析 - 核心操作提示词构造

4.4.4.核心操作与提示词构造 &#xff08;1&#xff09;感知 0.根据vision_r参数&#xff0c;获取NPC周边(2*vision_r 1) **2个tile 1.将这些空间信息存储在NPC的空间记忆字典树 2.基于0的范围&#xff0c;获取当前NPC所在arena的所有事件&#xff0c;计算事件源距离NPC的…
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我用AI帮我画刘亦菲写真，绘画写真某一天是否可以取代照相馆？

我用AI帮我画刘亦菲写真，绘画写真某一天是否可以取代照相馆？

我用AI帮我画刘亦菲写真&#xff0c;绘画写真某一天是否可以取代照相馆&#xff1f; 最近我试了用FaceChain人物写真生成来测试帮我绘图&#xff0c;为了不翻车&#xff0c;我在网上随便找了刘亦菲的日常照片10多张左右作为训练原图。 真随便找的 生成效果有多种选择 下面…
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【问题处理】银河麒麟操作系统实例分享，服务器操作系统VNC远程问题分析

【问题处理】银河麒麟操作系统实例分享，服务器操作系统VNC远程问题分析

1.服务器环境以及配置 【内核版本】 4.19.90-23.8.v2101.ky10.aarch64 【OS镜像版本】 0518-server 2.问题现象描述 服务器通过vncserver:1.service服务启动的vnc服务后&#xff0c;普通用户用vnc连接时&#xff0c;锁屏后&#xff0c;然后输入登陆密码会报密码错误&…
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备考2024年小学生古诗文大会：吃透历年真题和知识点（持续讲题）

备考2024年小学生古诗文大会：吃透历年真题和知识点（持续讲题）

对上海小学生的小升初和各种评优争章来说&#xff0c;语文、数学、英语的含金量较高的证书还是很有价值和帮助的。对于语文类的竞赛&#xff0c;小学生古诗文大会和汉字小达人通常是必不可少的&#xff0c;因为这两个针对性强&#xff0c;而且具有很强的上海本地特色。 根据往…
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【nnUNetv2进阶】六、nnUNetv2 魔改网络-小试牛刀-加入注意力机制CBAM

【nnUNetv2进阶】六、nnUNetv2 魔改网络-小试牛刀-加入注意力机制CBAM

nnUNet是一个自适应的深度学习框架&#xff0c;专为医学图像分割任务设计。以下是关于nnUNet的详细解释和特点&#xff1a; 自适应框架&#xff1a;nnUNet能够根据具体的医学图像分割任务自动调整模型结构、训练参数等&#xff0c;从而避免了繁琐的手工调参过程。 自动化流程&a…
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Shopee虾皮批量上传全球产品指南

Shopee虾皮批量上传全球产品指南

当shopee虾皮需要大量上架新产品时&#xff0c;批量工具可以更好的提升效率。通过本指南&#xff0c;你将了解如何批量上传全球商品&#xff0c;本指南适用于所有站点。 一、什么是批量上传&#xff1f; 您可以通过【中国卖家中心>>全球商品>>批量上传】功能&…
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