🍅 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： 查询结果的质量和占比 queries-quality-and-percentage
难度简单
SQL架构
查询表
Queries
：
+-------------+---------+ | Column Name | Type | +-------------+---------+ | query_name | varchar | | result | varchar | | position | int | | rating | int | +-------------+---------+ 此表没有主键，并可能有重复的行。 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。
编写一组 SQL 来查找每次查询的
名称
(
query_name
)、
质量
(
quality
) 和
劣质查询百分比
(
poor_query_percentage
)。
质量
(
quality
) 和
劣质查询百分比
(
poor_query_percentage
) 都应四舍五入到小数点后两位。
查询结果格式如下所示：
``` 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 | +------------+-------------------+----------+--------+
Result table: +------------+---------+-----------------------+ | query_name | quality | poor_query_percentage | +------------+---------+-----------------------+ | Dog | 2.50 | 33.33 | | Cat | 0.66 | 33.33 | +------------+---------+-----------------------+
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 ```
sql select query_name, round(avg(rating/position),2) quality, round(sum(if(rating<3,1,0))/count(*)*100,2) poor_query_percentage from Queries group by query_name
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