「SQL面试题库」 No_67 过去30天的用户活动 II

🍅 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

1. 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。
2. 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。
3. 交流讨论：为了方便交流讨论，可进入 数据仓库 。
4. 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

1. 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。
   
2. 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。
   
3. 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： 过去30天的用户活动 II user-activity-for-the-past-30-days-ii

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SQL架构

Table:

Activity

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| user_id       | int     |
| session_id    | int     |
| activity_date | date    |
| activity_type | enum    |
+---------------+---------+
该表没有主键，它可能有重复的行。
activity_type列是一种类型的ENUM（“ open_session”，“ end_session”，“ scroll_down”，“ send_message”）。
该表显示了社交媒体网站的用户活动。
请注意，每个会话完全属于一个用户。

编写SQL查询以查找截至2019年7月27日（含）的30天内每个用户的平均会话数，四舍五入到小数点后两位。我们只统计那些会话期间用户至少进行一项活动的有效会话。

查询结果格式如下例所示：

``` Activity table: +---------+------------+---------------+---------------+ | user_id | session_id | activity_date | activity_type | +---------+------------+---------------+---------------+ | 1 | 1 | 2019-07-20 | open_session | | 1 | 1 | 2019-07-20 | scroll_down | | 1 | 1 | 2019-07-20 | end_session | | 2 | 4 | 2019-07-20 | open_session | | 2 | 4 | 2019-07-21 | send_message | | 2 | 4 | 2019-07-21 | end_session | | 3 | 2 | 2019-07-21 | open_session | | 3 | 2 | 2019-07-21 | send_message | | 3 | 2 | 2019-07-21 | end_session | | 3 | 5 | 2019-07-21 | open_session | | 3 | 5 | 2019-07-21 | scroll_down | | 3 | 5 | 2019-07-21 | end_session | | 4 | 3 | 2019-06-25 | open_session | | 4 | 3 | 2019-06-25 | end_session | +---------+------------+---------------+---------------+

Result table: +---------------------------+ | average_sessions_per_user | +---------------------------+ | 1.33 | +---------------------------+ User 1 和 2 在过去30天内各自进行了1次会话，而用户3进行了2次会话，因此平均值为（1 +1 + 2）/ 3 = 1.33。 ```

sql
SELECT IFNULL(ROUND(COUNT(DISTINCT session_id) / COUNT(DISTINCT user_id), 2), 0) AS average_sessions_per_user
from Activity
where activity_date > date_add('2019-07-27',INTERVAL -1 MONTH)

1个session id 代表一次会话

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