20240101 SQL基础50题打卡

20240101 SQL基础50题打卡

1211. 查询结果的质量和占比

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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 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

题解：

# Write your MySQL query statement below
SELECT 
    query_name, 
    ROUND(AVG(rating/position), 2) quality,
    ROUND(SUM(IF(rating < 3, 1, 0)) * 100 / COUNT(*), 2) poor_query_percentage
FROM Queries
GROUP BY query_name
having query_name is not null;

1193. 每月交易 I

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表：Transactions

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| id            | int     |
| country       | varchar |
| state         | enum    |
| amount        | int     |
| trans_date    | date    |
+---------------+---------+
id 是这个表的主键。
该表包含有关传入事务的信息。
state 列类型为 ["approved", "declined"] 之一。

编写一个 sql 查询来查找每个月和每个国家/地区的事务数及其总金额、已批准的事务数及其总金额。

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：
Transactions table:
+------+---------+----------+--------+------------+
| id   | country | state    | amount | trans_date |
+------+---------+----------+--------+------------+
| 121  | US      | approved | 1000   | 2018-12-18 |
| 122  | US      | declined | 2000   | 2018-12-19 |
| 123  | US      | approved | 2000   | 2019-01-01 |
| 124  | DE      | approved | 2000   | 2019-01-07 |
+------+---------+----------+--------+------------+
输出：
+----------+---------+-------------+----------------+--------------------+-----------------------+
| month    | country | trans_count | approved_count | trans_total_amount | approved_total_amount |
+----------+---------+-------------+----------------+--------------------+-----------------------+
| 2018-12  | US      | 2           | 1              | 3000               | 1000                  |
| 2019-01  | US      | 1           | 1              | 2000               | 2000                  |
| 2019-01  | DE      | 1           | 1              | 2000               | 2000                  |
+----------+---------+-------------+----------------+--------------------+-----------------------+

题解：

# Write your MySQL query statement below
select 
    DATE_FORMAT(trans_date,'%Y-%m') as month ,
    country,
    count(*) as trans_count,
    sum(if(state = 'approved',1,0)) as approved_count,
    sum(amount) as trans_total_amount,
    sum(if(state = 'approved',amount,0)) as approved_total_amount
from Transactions
group by month, country;

知识点

在 MySQL 中，您可以使用 DATE_FORMAT() 函数来设置日期的显示格式。这个函数用于将日期值按照指定的格式进行格式化输出。

以下是一个示例，假设您有一个名为 orders 的表，并且该表包含一个日期列 order_date，您希望将日期按照特定格式进行显示：

SELECT DATE_FORMAT(order_date, '%Y-%m-%d') AS formatted_date FROM orders;

在这个示例中，DATE_FORMAT() 函数的第一个参数是要格式化的日期列（order_date），而第二个参数是日期的格式化字符串。%Y-%m-%d 表示年-月-日的格式，其中 %Y 表示四位的年份，%m 表示两位的月份，%d 表示两位的日期。

您也可以根据需要选择其他的日期格式化字符串。例如：

• %Y：四位年份
• %y：两位年份
• %m：两位月份
• %d：两位日期
• %H：24 小时制的小时
• %h：12 小时制的小时
• %i：分钟
• %s：秒

以及其他格式化字符串。只需将您想要的格式放入 DATE_FORMAT() 函数的第二个参数中即可。

请注意，DATE_FORMAT() 函数并不会改变日期本身的存储格式，只是在查询结果中以指定的格式呈现日期值。

1174. 即时食物配送 II

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配送表: Delivery

+-----------------------------+---------+
| Column Name                 | Type    |
+-----------------------------+---------+
| delivery_id                 | int     |
| customer_id                 | int     |
| order_date                  | date    |
| customer_pref_delivery_date | date    |
+-----------------------------+---------+
delivery_id 是该表中具有唯一值的列。
该表保存着顾客的食物配送信息，顾客在某个日期下了订单，并指定了一个期望的配送日期（和下单日期相同或者在那之后）。

如果顾客期望的配送日期和下单日期相同，则该订单称为 「即时订单」，否则称为「计划订单」。

「首次订单」是顾客最早创建的订单。我们保证一个顾客只会有一个「首次订单」。

编写解决方案以获取即时订单在所有用户的首次订单中的比例。保留两位小数。

结果示例如下所示：

示例 1：

输入：
Delivery 表：
+-------------+-------------+------------+-----------------------------+
| delivery_id | customer_id | order_date | customer_pref_delivery_date |
+-------------+-------------+------------+-----------------------------+
| 1           | 1           | 2019-08-01 | 2019-08-02                  |
| 2           | 2           | 2019-08-02 | 2019-08-02                  |
| 3           | 1           | 2019-08-11 | 2019-08-12                  |
| 4           | 3           | 2019-08-24 | 2019-08-24                  |
| 5           | 3           | 2019-08-21 | 2019-08-22                  |
| 6           | 2           | 2019-08-11 | 2019-08-13                  |
| 7           | 4           | 2019-08-09 | 2019-08-09                  |
+-------------+-------------+------------+-----------------------------+
输出：
+----------------------+
| immediate_percentage |
+----------------------+
| 50.00                |
+----------------------+
解释：
1 号顾客的 1 号订单是首次订单，并且是计划订单。
2 号顾客的 2 号订单是首次订单，并且是即时订单。
3 号顾客的 5 号订单是首次订单，并且是计划订单。
4 号顾客的 7 号订单是首次订单，并且是即时订单。
因此，一半顾客的首次订单是即时的。

题解：

select round (
    sum(order_date = customer_pref_delivery_date) * 100 /
    count(*),
    2
) as immediate_percentage
from Delivery
where (customer_id, order_date) in (
    select customer_id, min(order_date)
    from delivery
    group by customer_id
)

TIP：这里注意是在用户首次订单中的即时订单的比例，看清楚李牧一个一个来就好了。