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「SQL面试题库」 No_80 查询结果的质量和占比

🍅 1、专栏介绍

「SQL面试题库」是由 不是西红柿 发起,全员免费参与的SQL学习活动。我每天发布1道SQL面试真题,从简单到困难,涵盖所有SQL知识点,我敢保证只要做完这100道题,不仅能轻松搞定面试,代码能力和工作效率也会有明显提升。

1.1 活动流程

  1. 整理题目:西红柿每天无论刮风下雨,保证在8am 前,更新一道新鲜SQL面试真题。
  2. 粉丝打卡:粉丝们可在评论区写上解题思路,或者直接完成SQL代码,有困难的小伙伴不要着急,先看别人是怎么解题的,边看边学,不懂就问我。
  3. 交流讨论:为了方便交流讨论,可进入 数据仓库 。
  4. 活动奖励:我每天都会看评论区和群里的内容,对于积极学习和热心解答问题的小伙伴,红包鼓励,以营造更好的学习氛围。

1.2 你的收获

  1. 增强自信,搞定面试:在求职中,SQL是经常遇到的技能点,而这些题目也多数是真实的面试题,刷题可以让我们更好地备战面试,增强自信,提升自己的核心竞争力。
  2. 巩固SQL语法,高效搞定工作:通过不断练习,能够熟悉SQL的语法和常用函数,掌握SQL核心知识点,提高SQL编写能力。代码能力提升了,工作效率自然高了。
  3. 提高数据处理能力、锻炼思维能力:SQL是数据处理的核心工具,通过刷题可以让我们更好地理解数据处理的过程,提高数据分析的效率。SQL题目的难度不一,需要在一定时间内解决问题,培养了我们对问题的思考能力、解决问题的能力和对时间的把控能力等。

🍅 2、今日真题

题目介绍: 查询结果的质量和占比 queries-quality-and-percentage

难度简单

SQL架构

查询表

Queries

+-------------+---------+
| Column Name | Type    |
+-------------+---------+
| query_name  | varchar |
| result      | varchar |
| position    | int     |
| rating      | int     |
+-------------+---------+
此表没有主键,并可能有重复的行。
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。

编写一组 SQL 来查找每次查询的

名称

(

query_name

)、

质量

(

quality

) 和

劣质查询百分比

(

poor_query_percentage

)。

质量

(

quality

) 和

劣质查询百分比

(

poor_query_percentage

) 都应四舍五入到小数点后两位。

查询结果格式如下所示:


Result table: +------------+---------+-----------------------+ | query_name | quality | poor_query_percentage | +------------+---------+-----------------------+ | Dog | 2.50 | 33.33 | | Cat | 0.66 | 33.33 | +------------+---------+-----------------------+

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 ```

sql
select query_name,
round(avg(rating/position),2) quality,
round(sum(if(rating<3,1,0))/count(*)*100,2) poor_query_percentage
from Queries
group by query_name

```

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标签: SQL

本文转载自: https://blog.csdn.net/weixin_39032019/article/details/130908925
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