mysql刷题笔记
近期,为提升自己的工程能力,在休息时常通过刷题来回顾一下基础性知识。
于是选择了牛客网上的mysql知识题库练手,过程中,主要遇到了几个比较有意思的题,记录下来,方便回顾。
题1:SQL29 计算用户的平均次日留存率
描述
id | device_id | quest_id | result | date |
1 | 2138 | 111 | wrong | 2021-05-03 |
2 | 3214 | 112 | wrong | 2021-05-09 |
3 | 3214 | 113 | wrong | 2021-06-15 |
4 | 6543 | 111 | right | 2021-08-13 |
5 | 2315 | 115 | right | 2021-08-13 |
6 | 2315 | 116 | right | 2021-08-14 |
7 | 2315 | 117 | wrong | 2021-08-15 |
…… |
avg_ret |
0.3000 |
题目分析
所谓次日留存,指的是同一用户(在本题中则为同一设备,即device_id)在当天和第二天都进行刷题。注意,在这题我们不关心同一用户(设备)在这天答了什么题、答题结果如何,只关心他是否答题,因此对于这题来说存在重复的数据(如下图红框所示),需要使用 DISTINCT
去重。
而次日留存率可以这样表示:次日留存率=去重的数据表中符合次日留存的条目数目/去重的数据表中所有条目数。
具体而言,使用两个子查询,查询出两个去重的数据表,并使用条件(q2.date应该是q1.date的后一天)进行筛选,如下所示(数据未显示完全,从左至右顺序,列表名为 q1.device_id, q1.date, q2.device_id, q2.date)。
因为使用的是q1左级联q2,所以q1的所有信息是显示的;而q2中只显示留存的信息,否则为null。
最后,分别统计q1.device_id 和 q2.device_id 作去重后的所有条目数和去重后的次日留存条目数,即可算出次日留存率。
具体实现
SELECT
COUNT(q2.device_id) / COUNT(q1.device_id) AS avg_ret
FROM
(SELECT DISTINCT device_id, date FROM question_practice_detail)as q1
LEFT JOIN
(SELECT DISTINCT device_id, date FROM question_practice_detail) AS q2
ON q1.device_id = q2.device_id AND q2.date = DATE_ADD(q1.date, interval 1 day)
题2:SQL34 统计复旦用户8月练题情况
描述
id | device_id | gender | age | university | gpa | active_days_within_30 |
1 | 2138 | male | 21 | 北京大学 | 3.4 | 7 |
2 | 3214 | male | 复旦大学 | 4.0 | 15 | |
3 | 6543 | female | 20 | 北京大学 | 3.2 | 12 |
4 | 2315 | female | 23 | 浙江大学 | 3.6 | 5 |
5 | 5432 | male | 25 | 山东大学 | 3.8 | 20 |
6 | 2131 | male | 28 | 山东大学 | 3.3 | 15 |
7 | 4321 | female | 26 | 复旦大学 | 3.6 | 9 |
示例:question_practice_detail
id | device_id | question_id | result | date |
1 | 2138 | 111 | wrong | 2021-05-03 |
2 | 3214 | 112 | wrong | 2021-05-09 |
3 | 3214 | 113 | wrong | 2021-06-15 |
4 | 6543 | 111 | right | 2021-08-13 |
5 | 2315 | 115 | right | 2021-08-13 |
6 | 2315 | 116 | right | 2021-08-14 |
7 | 2315 | 117 | wrong | 2021-08-15 |
…… |
device_id | university | question_cnt | right_question_cnt |
3214 | 复旦大学 | 3 | 0 |
4321 | 复旦大学 | 0 | 0 |
问题分解
- 限定条件:需要是复旦大学的(来自表user_profile.university),8月份练习情况(来自表question_practice_detail.date)
- 从date中取month:用month函数即可;
- 总题目:count(question_id)
- 正确的题目数:
sum(if(qpd.result='right', 1, 0))
- 按列聚合:需要输出每个用户的统计结果,因此加上
group by up.device_id
细节问题
- 8月份没有答题的用户输出形式:题目要求『对于在8月份没有练习过的用户,答题数结果返回0』因此明确使用left join即可,即输出up表中复旦大学的所有用户,如果8月没有练习记录,输出0就好了
- 老样子-表头:as语法重命名后两列就好
完整代码
select up.device_id, '复旦大学' as university,
count(question_id) as question_cnt,
sum(if(qpd.result='right', 1, 0)) as right_question_cnt
from user_profile as up left join question_practice_detail as qpd
on qpd.device_id = up.device_id and month(qpd.date) = 8 where up.university = '复旦大学'
group by up.device_id
描述
id | device_id | gender | age | university | gpa | active_days_within_30 | question_cnt | answer_cnt |
1 | 2138 | male | 21 | 北京大学 | 3.4 | 7 | 2 | 12 |
2 | 3214 | male | 复旦大学 | 4 | 15 | 5 | 25 | |
3 | 6543 | female | 20 | 北京大学 | 3.2 | 12 | 3 | 30 |
4 | 2315 | female | 23 | 浙江大学 | 3.6 | 5 | 1 | 2 |
5 | 5432 | male | 25 | 山东大学 | 3.8 | 20 | 15 | 70 |
6 | 2131 | male | 28 | 山东大学 | 3.3 | 15 | 7 | 13 |
7 | 4321 | female | 26 | 复旦大学 | 3.6 | 9 | 6 | 52 |
id | device_id | question_id | result |
1 | 2138 | 111 | wrong |
2 | 3214 | 112 | wrong |
3 | 3214 | 113 | wrong |
4 | 6543 | 111 | right |
5 | 2315 | 115 | right |
6 | 2315 | 116 | right |
7 | 2315 | 117 | wrong |
question_id | difficult_level |
111 | hard |
112 | medium |
113 | easy |
115 | easy |
116 | medium |
117 | easy |
difficult_level | correct_rate |
easy | 0.5000 |
medium | 1.0000 |
问题分解
- 限定条件:浙江大学的用户;
- 不同难度:difficult_level(question_detail表中的列),需要分组统计,因此用到group by;
- 正确率:表面理解就是正确数÷总数,正确的是result='right'(question_practice_detail表),数目用函数count,总数是count(question_id);
- 多张表联合查询:需要用到join,join有多种语法,因为条件限定需要是浙江大学的用户,所以需要是user_profile表的并且能统计出题目难度的记录,因此用user_profile表inner join另外两张表。
细节问题
- 表头重命名:根据输出示例,正确率用as语法重命名
- 升序输出:order by xxx asc
- 正确率的计算方式:判断result是否为right,是的话赋值为1,对于正确的数目,可以用count,也可以用sum,正确率还可以直接用avg计算。
- join方式选择:如果前面inner join改成left join,为了防止结果中有难度为None的结果,需要在order by前加一句
having qd.difficult_level != 'None'
完整代码
select difficult_level,
avg(if(qpd.result='right', 1, 0)) as correct_rate
# sum(if(qpd.result='right', 1, 0)) / count(qpd.question_id) as correct_rate
# count(if(qpd.result='right', 1, null)) / count(qpd.question_id) as correct_rate
from user_profile as up inner join question_practice_detail as qpd
on up.device_id = qpd.device_id inner join question_detail as qd
on qd.question_id = qpd.question_id where up.university = '浙江大学'
group by qd.difficult_level
order by correct_rate asc;
几个常用函数的套路:
1.substring_index():分割字符串,连续分割字符串
SELECT SUBSTRING_INDEX('15,151,152,16',',',1); ==>得到结果为: 15
SELECT SUBSTRING_INDEX(SUBSTRING_INDEX('15,151,152,16',',',2),',',-1);==>得到结果为: 151
SELECT SUBSTRING_INDEX(SUBSTRING_INDEX('15,151,152,16',',',-2),',',1);==> 得到结果为:152
SELECT SUBSTRING_INDEX('15,151,152,16',',',-1);==>得到结果为: 16
2.case when:分组
格式说明:
简单用法: case 列名 when 条件值1 then 选项1 when 条件值2 then 选项2....... else 默认值 end 搜索用法:
case when 列名= 条件值1 then 选项1 when 列名=条件值2 then 选项2....... else 默认值 end
例子:
SELECT
CASE WHEN salary <= 500 THEN '1'
WHEN salary > 500 AND salary <= 600 THEN '2'
WHEN salary > 600 AND salary <= 800 THEN '3'
WHEN salary > 800 AND salary <= 1000 THEN '4'
ELSE NULL END salary_class,
COUNT(*)
FROM Table_A
GROUP BY
CASE WHEN salary <= 500 THEN '1'
WHEN salary > 500 AND salary <= 600 THEN '2'
WHEN salary > 600 AND salary <= 800 THEN '3'
WHEN salary > 800 AND salary <= 1000 THEN '4'
ELSE NULL END;
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