高频SQL 确认率

题目信息

表: Signups

复制代码
+----------------+----------+
| Column Name    | Type     |
+----------------+----------+
| user_id        | int      |
| time_stamp     | datetime |
+----------------+----------+
User_id是该表的主键。
每一行都包含ID为user_id的用户的注册时间信息。

表: Confirmations

复制代码
+----------------+----------+
| Column Name    | Type     |
+----------------+----------+
| user_id        | int      |
| time_stamp     | datetime |
| action         | ENUM     |
+----------------+----------+
(user_id, time_stamp)是该表的主键。
user_id是一个引用到注册表的外键。
action是类型为('confirmed', 'timeout')的ENUM
该表的每一行都表示ID为user_id的用户在time_stamp请求了一条确认消息,该确认消息要么被确认('confirmed'),要么被过期('timeout')。

用户的 确认率'confirmed' 消息的数量除以请求的确认消息的总数。没有请求任何确认消息的用户的确认率为 0 。确认率四舍五入到 小数点后两位

编写一个SQL查询来查找每个用户的 确认率 。

以 任意顺序 返回结果表。

查询结果格式如下所示。

示例 :

复制代码
输入:
复制代码
输入:
Signups 表:
+---------+---------------------+
| user_id | time_stamp          |
+---------+---------------------+
| 3       | 2020-03-21 10:16:13 |
| 7       | 2020-01-04 13:57:59 |
| 2       | 2020-07-29 23:09:44 |
| 6       | 2020-12-09 10:39:37 |
+---------+---------------------+
Confirmations 表:
+---------+---------------------+-----------+
| user_id | time_stamp          | action    |
+---------+---------------------+-----------+
| 3       | 2021-01-06 03:30:46 | timeout   |
| 3       | 2021-07-14 14:00:00 | timeout   |
| 7       | 2021-06-12 11:57:29 | confirmed |
| 7       | 2021-06-13 12:58:28 | confirmed |
| 7       | 2021-06-14 13:59:27 | confirmed |
| 2       | 2021-01-22 00:00:00 | confirmed |
| 2       | 2021-02-28 23:59:59 | timeout   |
+---------+---------------------+-----------+
输出: 
+---------+-------------------+
| user_id | confirmation_rate |
+---------+-------------------+
| 6       | 0.00              |
| 3       | 0.00              |
| 7       | 1.00              |
| 2       | 0.50              |
+---------+-------------------+
解释:
用户 6 没有请求任何确认消息。确认率为 0。
用户 3 进行了 2 次请求,都超时了。确认率为 0。
用户 7 提出了 3 个请求,所有请求都得到了确认。确认率为 1。
用户 2 做了 2 个请求,其中一个被确认,另一个超时。确认率为 1 / 2 = 0.5。

题解:

sql 复制代码
SELECT 
    s.user_id,
    ROUND(IFNULL(AVG(c.action='confirmed'),0),2) AS confirmation_rate
FROM
    Signups AS s
LEFT JOIN
    Confirmations AS c
ON 
    s.user_id=c.user_id
GROUP BY 
    s.user_id
相关推荐
涤生大数据12 分钟前
海量数据存储与分析:HBase vs ClickHouse vs Doris 三大数据库优劣对比指南
数据库·clickhouse·hbase
shenyan~19 分钟前
关于Python:7. Python数据库操作
数据库
长流小哥25 分钟前
MySQL数据操作全攻略:DML增删改与DQL高级查询实战指南
数据库·mysql
麓殇⊙33 分钟前
MySQL--索引入门
android·数据库·mysql
BillKu35 分钟前
前端Vue3 + 后端Spring Boot,前端取消请求后端处理逻辑分析
java·vue.js·spring boot
苦学编程啊37 分钟前
深入理解Redis SDS:高性能字符串的终极设计指南
数据库·redis·缓存·c#
时序数据说40 分钟前
时序数据库IoTDB单机版、双活版与集群版的区别
大数据·数据库·时序数据库·iotdb
Chan1641 分钟前
Redis从入门到实战实战篇2
java·数据库·redis·spring·lua
深山技术宅1 小时前
Redis TLS 加密对性能的影响分析
数据库·redis·缓存
星火1913141 小时前
DBeaver连接人大金仓数据库V9
数据库