620.有趣的电影（简单）
表：cinema
+----------------+----------+
| Column Name | Type |
+----------------+----------+
| id | int |
| movie | varchar |
| description | varchar |
| rating | float |
+----------------+----------+
id 是该表的主键(具有唯一值的列)。
每行包含有关电影名称、类型和评级的信息。
评级为 [0,10] 范围内的小数点后 2 位浮点数。
编写解决方案，找出所有影片描述为 非 boring (不无聊) 的并且 id 为奇数 的影片。
返回结果按 rating 降序排列。
结果格式如下示例。
示例 1：
输入：
+---------+-----------+--------------+-----------+
| id | movie | description | rating |
+---------+-----------+--------------+-----------+
| 1 | War | great 3D | 8.9 |
| 2 | Science | fiction | 8.5 |
| 3 | irish | boring | 6.2 |
| 4 | Ice song | Fantacy | 8.6 |
| 5 | House card| Interesting| 9.1 |
+---------+-----------+--------------+-----------+
输出：
+---------+-----------+--------------+-----------+
| id | movie | description | rating |
+---------+-----------+--------------+-----------+
| 5 | House card| Interesting| 9.1 |
| 1 | War | great 3D | 8.9 |
+---------+-----------+--------------+-----------+
解释：
我们有三部电影，它们的 id 是奇数:1、3 和 5。id = 3 的电影是 boring 的，所以我们不把它包括在答案中。
代码SQL如下：
select * from cinema where description != 'boring' and id%2!=0 order by rating desc;
1251.平均售价（简单）
表：Prices
+---------------+---------+
| Column Name | Type |
+---------------+---------+
| product_id | int |
| start_date | date |
| end_date | date |
| price | int |
+---------------+---------+
(product_id，start_date，end_date) 是 prices
表的主键（具有唯一值的列的组合）。
prices
表的每一行表示的是某个产品在一段时期内的价格。
每个产品的对应时间段是不会重叠的，这也意味着同一个产品的价格时段不会出现交叉。
表：UnitsSold
+---------------+---------+
| Column Name | Type |
+---------------+---------+
| product_id | int |
| purchase_date | date |
| units | int |
+---------------+---------+
该表可能包含重复数据。
该表的每一行表示的是每种产品的出售日期，单位和产品 id。
编写解决方案以查找每种产品的平均售价。average_price 应该 四舍五入到小数点后两位。如果产品没有任何售出，则假设其平均售价为 0。
返回结果表 无顺序要求 。
结果格式如下例所示。
示例 1：
输入：
Prices table:
+------------+------------+------------+--------+
| product_id | start_date | end_date | price |
+------------+------------+------------+--------+
| 1 | 2019-02-17 | 2019-02-28 | 5 |
| 1 | 2019-03-01 | 2019-03-22 | 20 |
| 2 | 2019-02-01 | 2019-02-20 | 15 |
| 2 | 2019-02-21 | 2019-03-31 | 30 |
+------------+------------+------------+--------+
UnitsSold table:
+------------+---------------+-------+
| product_id | purchase_date | units |
+------------+---------------+-------+
| 1 | 2019-02-25 | 100 |
| 1 | 2019-03-01 | 15 |
| 2 | 2019-02-10 | 200 |
| 2 | 2019-03-22 | 30 |
+------------+---------------+-------+
输出：
+------------+---------------+
| product_id | average_price |
+------------+---------------+
| 1 | 6.96 |
| 2 | 16.96 |
+------------+---------------+
解释：
平均售价 = 产品总价 / 销售的产品数量。
产品 1 的平均售价 = ((100 * 5)+(15 * 20) )/ 115 = 6.96
产品 2 的平均售价 = ((200 * 15)+(30 * 30) )/ 230 = 16.96
代码SQL如下：
SELECT a.product_id AS product_id, ROUND(SUM(a.t_price)/SUM(a.units),2) AS average_price FROM( SELECT p.product_id, p.price*u.units AS t_price, u.units AS units FROM Prices p JOIN UnitsSold u ON u.product_id=p.product_id WHERE u.purchase_date BETWEEN p.start_date AND p.end_date ) AS a GROUP BY a.product_id
1075.项目员工I（简单）
项目表 Project：
+-------------+---------+
| Column Name | Type |
+-------------+---------+
| project_id | int |
| employee_id | int |
+-------------+---------+
主键为 (project_id, employee_id)。
employee_id 是员工表
Employee 表的外键。
这张表的每一行表示 employee_id 的员工正在 project_id 的项目上工作。
员工表 Employee：
+------------------+---------+
| Column Name | Type |
+------------------+---------+
| employee_id | int |
| name | varchar |
| experience_years | int |
+------------------+---------+
主键是 employee_id。数据保证 experience_years 非空。
这张表的每一行包含一个员工的信息。
请写一个 SQL 语句，查询每一个项目中员工的 平均 工作年限，精确到小数点后两位。
以 任意 顺序返回结果表。
查询结果的格式如下。
示例 1:
输入：
Project 表：
+-------------+-------------+
| project_id | employee_id |
+-------------+-------------+
| 1 | 1 |
| 1 | 2 |
| 1 | 3 |
| 2 | 1 |
| 2 | 4 |
+-------------+-------------+
Employee 表：
+-------------+--------+------------------+
| employee_id | name | experience_years |
+-------------+--------+------------------+
| 1 | Khaled | 3 |
| 2 | Ali | 2 |
| 3 | John | 1 |
| 4 | Doe | 2 |
+-------------+--------+------------------+
输出：
+-------------+---------------+
| project_id | average_years |
+-------------+---------------+
| 1 | 2.00 |
| 2 | 2.50 |
+-------------+---------------+
解释：第一个项目中，员工的平均工作年限是 (3 + 2 + 1) / 3 = 2.00；第二个项目中，员工的平均工作年限是 (3 + 2) / 2 = 2.50
代码SQL如下：
select t1.project_id,round(avg(t2.experience_years),2) as average_years from Project as t1 join Employee as t2 on t1.employee_id = t2.employee_id group by project_id ;
1633.各赛事的用户注册率（简单）
用户表： Users
+-------------+---------+
| Column Name | Type |
+-------------+---------+
| user_id | int |
| user_name | varchar |
+-------------+---------+
user_id 是该表的主键(具有唯一值的列)。
该表中的每行包括用户 ID 和用户名。
注册表： Register
+-------------+---------+
| Column Name | Type |
+-------------+---------+
| contest_id | int |
| user_id | int |
+-------------+---------+
(contest_id, user_id) 是该表的主键(具有唯一值的列的组合)。
该表中的每行包含用户的 ID 和他们注册的赛事。
编写解决方案统计出各赛事的用户注册百分率，保留两位小数。
返回的结果表按 percentage 的 降序 排序，若相同则按 contest_id 的 升序 排序。
返回结果如下示例所示。
示例 1：
1. 输入： 2. Users
+---------+-----------+
| user_id | user_name |
+---------+-----------+
| 6 | Alice |
| 2 | Bob |
| 7 | Alex |
+---------+-----------+
Register
表：
+------------+---------+
| contest_id | user_id |
+------------+---------+
| 215 | 6 |
| 209 | 2 |
| 208 | 2 |
| 210 | 6 |
| 208 | 6 |
| 209 | 7 |
| 209 | 6 |
| 215 | 7 |
| 208 | 7 |
| 210 | 2 |
| 207 | 2 |
| 210 | 7 |
+------------+---------+
输出：
+------------+------------+
| contest_id | percentage |
+------------+------------+
| 208 | 100.0 |
| 209 | 100.0 |
| 210 | 100.0 |
| 215 | 66.67 |
| 207 | 33.33 |
+------------+------------+
解释：
所有用户都注册了 208、209 和 210 赛事，因此这些赛事的注册率为 100% ，我们按 contest_id 的降序排序加入结果表中。
Alice 和 Alex 注册了 215 赛事，注册率为 ((2/3) * 100) = 66.67%
Bob 注册了 207 赛事，注册率为 ((1/3) * 100) = 33.33%
代码SQL如下：
select contest_id ,round(count(user_id)*100 / (select count(*) from Users),2) as percentage from Register group by contest_id order by percentage desc,contest_id;
1211.查询结果的质量和占比（简单）
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”（
“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 定义为：
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
代码SQL如下：
SELECT query_name, ROUND(AVG(rating/position), 2) quality, ROUND(SUM(IF(rating < 3, 1, 0)) * 100 / COUNT(*), 2) poor_query_percentage FROM Queries Where query_name IS NOT NULL GROUP BY query_name
