高频SQL50题（基础版）三

前言：需要了解SQL50题一和二的可以关注我，在我之前写的文章都有。

目录

620.有趣的电影（简单）

1251.平均售价（简单）

1075.项目员工I（简单）

1633.各赛事的用户注册率（简单）

1211.查询结果的质量和占比（简单）

---

620.有趣的电影**（简单）**

表：cinema

+----------------+----------+
| Column Name    | Type     |
+----------------+----------+
| id             | int      |
| movie          | varchar  |
| description    | varchar  |
| rating         | float    |
+----------------+----------+
id 是该表的主键(具有唯一值的列)。
每行包含有关电影名称、类型和评级的信息。
评级为 [0,10] 范围内的小数点后 2 位浮点数。

编写解决方案，找出所有影片描述为 非 boring (不无聊) 的并且id 为奇数的影片。

返回结果按 rating 降序排列。

结果格式如下示例。

示例 1：

输入：
+---------+-----------+--------------+-----------+
|   id    | movie     |  description |  rating   |
+---------+-----------+--------------+-----------+
|   1     | War       |   great 3D   |   8.9     |
|   2     | Science   |   fiction    |   8.5     |
|   3     | irish     |   boring     |   6.2     |
|   4     | Ice song  |   Fantacy    |   8.6     |
|   5     | House card|   Interesting|   9.1     |
+---------+-----------+--------------+-----------+
输出：
+---------+-----------+--------------+-----------+
|   id    | movie     |  description |  rating   |
+---------+-----------+--------------+-----------+
|   5     | House card|   Interesting|   9.1     |
|   1     | War       |   great 3D   |   8.9     |
+---------+-----------+--------------+-----------+
解释：
我们有三部电影，它们的 id 是奇数:1、3 和 5。id = 3 的电影是 boring 的，所以我们不把它包括在答案中。

代码SQL如下：

select * from cinema
where description != 'boring' and id%2!=0
order by rating desc;

1251.平均售价**（简单）**

表：Prices

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| product_id    | int     |
| start_date    | date    |
| end_date      | date    |
| price         | int     |
+---------------+---------+
(product_id，start_date，end_date) 是 prices 表的主键（具有唯一值的列的组合）。
prices 表的每一行表示的是某个产品在一段时期内的价格。
每个产品的对应时间段是不会重叠的，这也意味着同一个产品的价格时段不会出现交叉。

表：UnitsSold

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| product_id    | int     |
| purchase_date | date    |
| units         | int     |
+---------------+---------+
该表可能包含重复数据。
该表的每一行表示的是每种产品的出售日期，单位和产品 id。

编写解决方案以查找每种产品的平均售价。average_price 应该 四舍五入到小数点后两位。如果产品没有任何售出，则假设其平均售价为 0。

返回结果表 无顺序要求 。

结果格式如下例所示。

示例 1：

输入：
Prices table:
+------------+------------+------------+--------+
| product_id | start_date | end_date   | price  |
+------------+------------+------------+--------+
| 1          | 2019-02-17 | 2019-02-28 | 5      |
| 1          | 2019-03-01 | 2019-03-22 | 20     |
| 2          | 2019-02-01 | 2019-02-20 | 15     |
| 2          | 2019-02-21 | 2019-03-31 | 30     |
+------------+------------+------------+--------+
UnitsSold table:
+------------+---------------+-------+
| product_id | purchase_date | units |
+------------+---------------+-------+
| 1          | 2019-02-25    | 100   |
| 1          | 2019-03-01    | 15    |
| 2          | 2019-02-10    | 200   |
| 2          | 2019-03-22    | 30    |
+------------+---------------+-------+
输出：
+------------+---------------+
| product_id | average_price |
+------------+---------------+
| 1          | 6.96          |
| 2          | 16.96         |
+------------+---------------+
解释：
平均售价 = 产品总价 / 销售的产品数量。
产品 1 的平均售价 = ((100 * 5)+(15 * 20) )/ 115 = 6.96
产品 2 的平均售价 = ((200 * 15)+(30 * 30) )/ 230 = 16.96

代码SQL如下：

SELECT a.product_id AS product_id,
        ROUND(SUM(a.t_price)/SUM(a.units),2) AS average_price
FROM(
        SELECT  p.product_id,
                p.price*u.units AS t_price,
                u.units AS units
        FROM Prices p 
        JOIN UnitsSold u 
            ON u.product_id=p.product_id 
        WHERE u.purchase_date BETWEEN p.start_date AND p.end_date    
    ) AS a
GROUP BY a.product_id

1075.项目员工I（简单）

项目表 Project：

+-------------+---------+
| Column Name | Type    |
+-------------+---------+
| project_id  | int     |
| employee_id | int     |
+-------------+---------+
主键为 (project_id, employee_id)。
employee_id 是员工表 Employee 表的外键。
这张表的每一行表示 employee_id 的员工正在 project_id 的项目上工作。

员工表 Employee：

+------------------+---------+
| Column Name      | Type    |
+------------------+---------+
| employee_id      | int     |
| name             | varchar |
| experience_years | int     |
+------------------+---------+
主键是 employee_id。数据保证 experience_years 非空。
这张表的每一行包含一个员工的信息。

请写一个 SQL 语句，查询每一个项目中员工的 平均 工作年限，精确到小数点后两位。

以 任意 顺序返回结果表。

查询结果的格式如下。

示例 1:

输入：
Project 表：
+-------------+-------------+
| project_id  | employee_id |
+-------------+-------------+
| 1           | 1           |
| 1           | 2           |
| 1           | 3           |
| 2           | 1           |
| 2           | 4           |
+-------------+-------------+

Employee 表：
+-------------+--------+------------------+
| employee_id | name   | experience_years |
+-------------+--------+------------------+
| 1           | Khaled | 3                |
| 2           | Ali    | 2                |
| 3           | John   | 1                |
| 4           | Doe    | 2                |
+-------------+--------+------------------+

输出：
+-------------+---------------+
| project_id  | average_years |
+-------------+---------------+
| 1           | 2.00          |
| 2           | 2.50          |
+-------------+---------------+
解释：第一个项目中，员工的平均工作年限是 (3 + 2 + 1) / 3 = 2.00；第二个项目中，员工的平均工作年限是 (3 + 2) / 2 = 2.50

代码SQL如下：

select t1.project_id,round(avg(t2.experience_years),2) as average_years 
from Project as t1
join Employee as t2
on t1.employee_id = t2.employee_id 
group by project_id ;

1633.各赛事的用户注册率（简单）

用户表： Users

+-------------+---------+
| Column Name | Type    |
+-------------+---------+
| user_id     | int     |
| user_name   | varchar |
+-------------+---------+
user_id 是该表的主键(具有唯一值的列)。
该表中的每行包括用户 ID 和用户名。

注册表： Register

+-------------+---------+
| Column Name | Type    |
+-------------+---------+
| contest_id  | int     |
| user_id     | int     |
+-------------+---------+
(contest_id, user_id) 是该表的主键(具有唯一值的列的组合)。
该表中的每行包含用户的 ID 和他们注册的赛事。

编写解决方案统计出各赛事的用户注册百分率，保留两位小数。

返回的结果表按 percentage 的 降序 排序，若相同则按 contest_id 的 升序排序。

返回结果如下示例所示。

示例 1：

输入：
Users 表：
+---------+-----------+
| user_id | user_name |
+---------+-----------+
| 6       | Alice     |
| 2       | Bob       |
| 7       | Alex      |
+---------+-----------+

Register 表：
+------------+---------+
| contest_id | user_id |
+------------+---------+
| 215        | 6       |
| 209        | 2       |
| 208        | 2       |
| 210        | 6       |
| 208        | 6       |
| 209        | 7       |
| 209        | 6       |
| 215        | 7       |
| 208        | 7       |
| 210        | 2       |
| 207        | 2       |
| 210        | 7       |
+------------+---------+
输出：
+------------+------------+
| contest_id | percentage |
+------------+------------+
| 208        | 100.0      |
| 209        | 100.0      |
| 210        | 100.0      |
| 215        | 66.67      |
| 207        | 33.33      |
+------------+------------+
解释：
所有用户都注册了 208、209 和 210 赛事，因此这些赛事的注册率为 100% ，我们按 contest_id 的降序排序加入结果表中。
Alice 和 Alex 注册了 215 赛事，注册率为 ((2/3) * 100) = 66.67%
Bob 注册了 207 赛事，注册率为 ((1/3) * 100) = 33.33%

代码SQL如下：

select contest_id ,round(count(user_id)*100 / (select count(*) from Users),2) as percentage 
from Register 
group by contest_id 
order by percentage desc,contest_id; 

1211.查询结果的质量和占比（简单）

Queries 表：

+-------------+---------+
| Column Name | Type    |
+-------------+---------+
| query_name  | varchar |
| result      | varchar |
| position    | int     |
| rating      | int     |
+-------------+---------+
此表可能有重复的行。
此表包含了一些从数据库中收集的查询信息。
“位置”（position）列的值为 1 到 500 。
“评分”（rating）列的值为 1 到 5 。评分小于 3 的查询被定义为质量很差的查询。

将查询结果的质量 quality 定义为：

各查询结果的评分与其位置之间比率的平均值。

将劣质查询百分比 poor_query_percentage 定义为：

评分小于 3 的查询结果占全部查询结果的百分比。

编写解决方案，找出每次的 query_name 、 quality 和 poor_query_percentage。

quality 和 poor_query_percentage 都应 四舍五入到小数点后两位 。

以 任意顺序 返回结果表。

结果格式如下所示：

示例 1：

输入：
Queries table:
+------------+-------------------+----------+--------+
| query_name | result            | position | rating |
+------------+-------------------+----------+--------+
| Dog        | Golden Retriever  | 1        | 5      |
| Dog        | German Shepherd   | 2        | 5      |
| Dog        | Mule              | 200      | 1      |
| Cat        | Shirazi           | 5        | 2      |
| Cat        | Siamese           | 3        | 3      |
| Cat        | Sphynx            | 7        | 4      |
+------------+-------------------+----------+--------+
输出：
+------------+---------+-----------------------+
| query_name | quality | poor_query_percentage |
+------------+---------+-----------------------+
| Dog        | 2.50    | 33.33                 |
| Cat        | 0.66    | 33.33                 |
+------------+---------+-----------------------+
解释：
Dog 查询结果的质量为 ((5 / 1) + (5 / 2) + (1 / 200)) / 3 = 2.50
Dog 查询结果的劣质查询百分比为 (1 / 3) * 100 = 33.33

Cat 查询结果的质量为 ((2 / 5) + (3 / 3) + (4 / 7)) / 3 = 0.66
Cat 查询结果的劣质查询百分比为 (1 / 3) * 100 = 33.33

代码SQL如下：

SELECT 
    query_name, 
    ROUND(AVG(rating/position), 2) quality,
    ROUND(SUM(IF(rating < 3, 1, 0)) * 100 / COUNT(*), 2) poor_query_percentage
FROM Queries
Where query_name IS NOT NULL
GROUP BY query_name