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<p>某网站包含两个表,<code>Customers</code> 表和 <code>Orders</code> 表。编写一个 SQL 查询,找出所有从不订购任何东西的客户。</p>
<p><code>Customers</code> 表:</p>
<pre>+----+-------+
| Id | Name |
<pre>
+-------------+---------+
| Column Name | Type |
+-------------+---------+
| id | int |
| name | varchar |
+-------------+---------+
在 SQL 中id 是该表的主键。
该表的每一行都表示客户的 ID 和名称。</pre>
<p><code>Orders</code> 表:</p>
<pre>
+-------------+------+
| Column Name | Type |
+-------------+------+
| id | int |
| customerId | int |
+-------------+------+
在 SQL 中id 是该表的主键。
customerId 是 Customers 表中 ID 的外键( Pandas 中的连接键)。
该表的每一行都表示订单的 ID 和订购该订单的客户的 ID。</pre>
<p>&nbsp;</p>
<p>找出所有从不点任何东西的顾客。</p>
<p><strong>任意顺序</strong> 返回结果表。</p>
<p>结果格式如下所示。</p>
<p>&nbsp;</p>
<p><strong>示例 1</strong></p>
<pre>
<b>输入:</b>
Customers table:
+----+-------+
| id | name |
+----+-------+
| 1 | Joe |
| 2 | Henry |
| 3 | Sam |
| 4 | Max |
+----+-------+
</pre>
<p><code>Orders</code> 表:</p>
<pre>+----+------------+
| Id | CustomerId |
Orders table:
+----+------------+
| id | customerId |
+----+------------+
| 1 | 3 |
| 2 | 1 |
+----+------------+
</pre>
<p>例如给定上述表格,你的查询应返回:</p>
<pre>+-----------+
<b>输出:</b>
+-----------+
| Customers |
+-----------+
| Henry |
| Max |
+-----------+
</pre>
+-----------+</pre>