CASE WHEN 语句的语法及示例,LeetCode 题目 “确认率” 练习

简介: 本文介绍了SQL中CASE语句的两种形式和语法,并通过LeetCode题目“确认率”的SQL查询示例展示了CASE语句在实际问题中的应用,解释了如何使用CASE语句计算特定条件的比率。

在 Oracle 数据库中,CASE 语句是一种非常有用的结构化查询语言 (SQL) 元素,用于根据一个或多个条件返回不同的值。它可以用作 SQL 语句的一部分,例如在 SELECT, WHERE, 或 ORDER BY 子句中,也可以用在 PL/SQL 块中。

CASE 语句语法及示例

TIPS:CASE ..... END 记得在CASE语句最后加上一个END表示结束

CASE 语句的两种形式 :

  1. 简单CASE函数(最常用:根据一个表达式的不同值返回不同的结果)
CASE expression 
  WHEN value1 THEN result1
  WHEN value2 THEN result2
  ...
  [ELSE resultN]
END
  • expression 为要比较的表达式
  • value1,value2 为可能要返回的值
  • result1,result2 是对应的返回结果
  • 如果 expression 的值与任何一个 WHEN 子句匹配,则返回相应的 THEN 后的结果。如果没匹配,则返回ELSE子句的结果。

例子:根据数字1,2转换对应性别为男,女

SELECT
  CASE sex
    WHEN '1' THEN '男'
    WHEN '2' THEN '女'
    ELSE '未知'
  END AS gender
FROM employees;
  1. 搜索 CASE 表达式(更灵活,可以在 WHEN 子句中使用任意的布尔表达式)
CASE 
  WHEN condition1 THEN result1
  WHEN condition2 THEN result2
  ...
  [ELSE resultN]
END

每个WHEN 子句中包含一个条件表达式,

  • 如果该条件为真,则返回对应的 THEN 后的结果。
  • 如果没有WHEN条件满足,则返回ELSE子句之后的结果(如果提供了ELSE子句)

例子:薪水>50000时,表示这个员工的薪水等级为高薪,薪水大于30000小于50000时为中薪水,小于30000则为低薪。

SELECT
  CASE 
    WHEN salary > 50000 THEN '高薪'
    WHEN salary BETWEEN 30000 AND 50000 THEN '中薪'
    ELSE '低薪'
  END AS salary_level
FROM employees;

LeetCode CASE 语句练习 【1934.确认率】

表: Signups

+----------------+----------+
| Column Name    | Type     |
+----------------+----------+
| user_id        | int      |
| time_stamp     | datetime |
+----------------+----------+
User_id是该表的主键。
每一行都包含ID为user_id的用户的注册时间信息。

表: Confirmations

+----------------+----------+
| Column Name    | Type     |
+----------------+----------+
| user_id        | int      |
| time_stamp     | datetime |
| action         | ENUM     |
+----------------+----------+
(user_id, time_stamp)是该表的主键。
user_id是一个引用到注册表的外键。
action是类型为('confirmed', 'timeout')的ENUM
该表的每一行都表示ID为user_id的用户在time_stamp请求了一条确认消息,该确认消息要么被确认('confirmed'),要么被过期('timeout')。

用户的 确认率'confirmed' 消息的数量除以请求的确认消息的总数。没有请求任何确认消息的用户的确认率为 0 。确认率四舍五入到 小数点后两位

编写一个SQL查询来查找每个用户的 确认率 。以 任意顺序 返回结果表。

示例1:

输入:
Signups 表:
+---------+---------------------+
| user_id | time_stamp          |
+---------+---------------------+
| 3       | 2020-03-21 10:16:13 |
| 7       | 2020-01-04 13:57:59 |
| 2       | 2020-07-29 23:09:44 |
| 6       | 2020-12-09 10:39:37 |
+---------+---------------------+
Confirmations 表:
+---------+---------------------+-----------+
| user_id | time_stamp          | action    |
+---------+---------------------+-----------+
| 3       | 2021-01-06 03:30:46 | timeout   |
| 3       | 2021-07-14 14:00:00 | timeout   |
| 7       | 2021-06-12 11:57:29 | confirmed |
| 7       | 2021-06-13 12:58:28 | confirmed |
| 7       | 2021-06-14 13:59:27 | confirmed |
| 2       | 2021-01-22 00:00:00 | confirmed |
| 2       | 2021-02-28 23:59:59 | timeout   |
+---------+---------------------+-----------+
输出: 
+---------+-------------------+
| user_id | confirmation_rate |
+---------+-------------------+
| 6       | 0.00              |
| 3       | 0.00              |
| 7       | 1.00              |
| 2       | 0.50              |
+---------+-------------------+
解释:
用户 6 没有请求任何确认消息。确认率为 0。
用户 3 进行了 2 次请求,都超时了。确认率为 0。
用户 7 提出了 3 个请求,所有请求都得到了确认。确认率为 1。
用户 2 做了 2 个请求,其中一个被确认,另一个超时。确认率为 1 / 2 = 0.5。

我的解法

SELECT
    s.user_id,
    round( count( CASE WHEN c.action = 'confirmed' THEN s.user_id END ) / count( s.user_id ), 2 ) AS confirmation_rate 
FROM
    Signups s left join Confirmations c ON s.user_id = c.user_id 
GROUP BY
    s.user_id;
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