表: Signups
Column Name | Type |
---|---|
user_id | int |
time_stamp | datetime |
表: Confirmations
Column Name | Type |
---|---|
user_id | int |
time_stamp | datetime |
action | ENUM |
用户的 确认率 是 ‘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1:
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。
SELECT a.user_id, ROUND(IFNULL(b.confirmation_rate, 0), 2) AS confirmation_rate
FROM Signups a
LEFT JOIN (
SELECT user_id, SUM(action = 'confirmed')/COUNT(*) AS confirmation_rate
FROM Confirmations
GROUP BY user_id
) AS b ON a.user_id = b.user_id
| user_id | confirmation_rate |
| ------- | ----------------- |
| 3 | 0 |
| 7 | 1 |
| 2 | 0.5 |
| 6 | 0 |
SELECT s.user_id, ROUND(AVG(IF(c.action = 'confirmed', 1, 0)), 2) AS confirmation_rate
FROM Signups s
LEFT JOIN Confirmations c ON s.user_id = c.user_id
GROUP BY s.user_id
| user_id | confirmation_rate |
| ------- | ----------------- |
| 3 | 0 |
| 7 | 1 |
| 2 | 0.5 |
| 6 | 0 |
AVG(IF(c.action = 'confirmed', 1, 0))
这段代码相当于是 计算比率 = 请求被确认的数量 / 总请求数量
,
可以理解成 AVG 函数括号里面
是计算 请求被确认的数量
,而 AVG 这个函数本身
就是最后要除以 总请求数量
Mysql - 使用 avg() 与 if() 函数计算正确率
SQL 学习8.1 - AVG() 函数计算均值和 if() 函数的使用