LeetCode 1934.确认率

1934.确认率

题目

表: Signups

+----------------+----------+
| 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

+----------------+----------+
| 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 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。

1.问题关键精炼：

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

2.难点解析：

我觉得这道题是考察AVG函数的使用。根据需求可以看出，答案也就是一个公式：confirmed消息的数量 / 总数。可以考虑使用AVG函数，需要注意的是AVG函数是可以写条件判断的。

3.编写思路

使用AVG函数计算confirmed的平均值，如果不存在则为NULL

使用IFNULL把NULL值转换为0

最后使用ROUND精确到小数点后两位

4.SQL语句：

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