1934. 确认率
题目描述
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。
解法
方法一:左连接 + 分组统计
我们可以使用左连接,将 Signups
表和 Confirmations
表按照 user_id
进行连接,然后使用 GROUP BY
对 user_id
进行分组统计。
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