🍅 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
- 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。
- 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。
- 交流讨论：为了方便交流讨论，可进入 数据仓库 。
- 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
- 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。
- 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。
- 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： 报告的记录 II reported-posts-ii
难度中等
SQL架构
动作表：
Actions
+---------------+---------+ | Column Name | Type | +---------------+---------+ | user_id | int | | post_id | int | | action_date | date | | action | enum | | extra | varchar | +---------------+---------+ 这张表没有主键，并有可能存在重复的行。 action 列的类型是 ENUM，可能的值为 ('view', 'like', 'reaction', 'comment', 'report', 'share')。 extra 列拥有一些可选信息，例如：报告理由（a reason for report）或反应类型（a type of reaction）等。
移除表：
Removals
+---------------+---------+ | Column Name | Type | +---------------+---------+ | post_id | int | | remove_date | date | +---------------+---------+ 这张表的主键是 post_id。 这张表的每一行表示一个被移除的帖子，原因可能是由于被举报或被管理员审查。
编写一段 SQL 来查找：在被报告为垃圾广告的帖子中，被移除的帖子的每日平均占比，四舍五入到小数点后 2 位。
查询结果的格式如下：
``` Actions table: +---------+---------+-------------+--------+--------+ | user_id | post_id | action_date | action | extra | +---------+---------+-------------+--------+--------+ | 1 | 1 | 2019-07-01 | view | null | | 1 | 1 | 2019-07-01 | like | null | | 1 | 1 | 2019-07-01 | share | null | | 2 | 2 | 2019-07-04 | view | null | | 2 | 2 | 2019-07-04 | report | spam | | 3 | 4 | 2019-07-04 | view | null | | 3 | 4 | 2019-07-04 | report | spam | | 4 | 3 | 2019-07-02 | view | null | | 4 | 3 | 2019-07-02 | report | spam | | 5 | 2 | 2019-07-03 | view | null | | 5 | 2 | 2019-07-03 | report | racism | | 5 | 5 | 2019-07-03 | view | null | | 5 | 5 | 2019-07-03 | report | racism | +---------+---------+-------------+--------+--------+
Removals table: +---------+-------------+ | post_id | remove_date | +---------+-------------+ | 2 | 2019-07-20 | | 3 | 2019-07-18 | +---------+-------------+
Result table: +-----------------------+ | average_daily_percent | +-----------------------+ | 75.00 | +-----------------------+ 2019-07-04 的垃圾广告移除率是 50%，因为有两张帖子被报告为垃圾广告，但只有一个得到移除。 2019-07-02 的垃圾广告移除率是 100%，因为有一张帖子被举报为垃圾广告并得到移除。 其余几天没有收到垃圾广告的举报，因此平均值为：(50 + 100) / 2 = 75% 注意，输出仅需要一个平均值即可，我们并不关注移除操作的日期。 ```
```sql SELECT ROUND(AVG(proportion) * 100, 2) AS average_daily_percent
FROM ( SELECT actions.action_date, COUNT(DISTINCT removals.post_id)/COUNT(DISTINCT actions.post_id) AS proportion FROM actions LEFT JOIN removals ON actions.post_id = removals.post_id WHERE extra = 'spam' GROUP BY actions.action_date ) a
```
要理解spam的含义
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