[每日一练]查询结果的质量和占比(布尔值的灵活使用)
题目来源于力扣:
1211. 查询结果的质量和占比 - 力扣(LeetCode)
题目要求:
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
思路流程:
我们要解决的问题很简单:
- 计算所有rating/position的平均值,保留两位小数
- 计算所有rating小于3的分数所占的比例,保留两位小数
- 问题1很好解决:
round(avg(rating/position),2) as quality
- 但是问题2有些困难。求取坏数据所占百分比很简单,但是题中有说明bad_rating的判断条件:rating<3.这个时候就可以利用IF函数来判断
- IF函数的语法: IF(布尔判断式,TRUE时返回的数据,FALSE时返回的数据),于是我们可以得到:
ROUND(AVG(IF(rating<3,1,0))*100,2)
就可以通过avg函数,去直接计算出它的占比了。因为在IF判断式中:如果不符合条件的话,数据会判断为0,如果符合条件的话,判断为1。联合avg函数,计算出有所有0和1的总和,再除以所有0和1的数量,即可判断出符合条件的数据占总数居的比例了。
-
当然,也可以直接在计算函数里传入布尔表达式,这会直接将数据进行条件判断,转化为0(FALSE)或1(TRUE),再进行计算,我们可以利用这个特性,将代码简化:
ROUND(AVG(rating<3))*100,2)
- 最后按照名字进行分组即可。
代码实现:
# Write your MySQL query statement below
select query_name ,
round(avg(rating/position),2) as quality ,
round(avg(IF(rating<3,1,0))*100,2) as poor_query_percentage
from Queries
where query_name is not null
group by query_name