<h4>力扣题目跳转&#xff08;&#xff09;</h4> 

表: 

讯享网+—————-+———-+ | 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: 

+—————-+———-+ | 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’)。

 题目要求：

用户的 确认率 是  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  。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。

查询结果格式如下所示。

示例1:

讯享网输入： 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。

case 1 的建表语句。

Create table If Not Exists Signups (user_id int, time_stamp datetime)
Create table If Not Exists Confirmations (user_id int, time_stamp datetime, action ENUM(‘confirmed’,‘timeout’))
Truncate table Signups
insert into Signups (user_id, time_stamp) values (‘3’, ‘2020-03-21 10:16:13’)
insert into Signups (user_id, time_stamp) values (‘7’, ‘2020-01-04 13:57:59’)
insert into Signups (user_id, time_stamp) values (‘2’, ‘2020-07-29 23:09:44’)
insert into Signups (user_id, time_stamp) values (‘6’, ‘2020-12-09 10:39:37’)
Truncate table Confirmations
insert into Confirmations (user_id, time_stamp, action) values (‘3’, ‘2021-01-06 03:30:46’, ‘timeout’)
insert into Confirmations (user_id, time_stamp, action) values (‘3’, ‘2021-07-14 14:00:00’, ‘timeout’)
insert into Confirmations (user_id, time_stamp, action) values (‘7’, ‘2021-06-12 11:57:29’, ‘confirmed’)
insert into Confirmations (user_id, time_stamp, action) values (‘7’, ‘2021-06-13 12:58:28’, ‘confirmed’)
insert into Confirmations (user_id, time_stamp, action) values (‘7’, ‘2021-06-14 13:59:27’, ‘confirmed’)
insert into Confirmations (user_id, time_stamp, action) values (‘2’, ‘2021-01-22 00:00:00’, ‘confirmed’)
insert into Confirmations (user_id, time_stamp, action) values (‘2’, ‘2021-02-28 23:59:59’, ‘timeout’)

一     我们先按照user_id 进行分组，然后将表 Confirmations 内的 confirmation_rate 先算出来。

select

讯享网user_id, round(sum(if(action = 'confirmed',1,0)) / count(*),2) as confirmation_rate 

from Confirmations group by user_id

输出如下

讯享网

二    将上面的表和 Signups 进行左连接，Signups 为主表，再使用 ifnull 函数将没出现的数据改为 0.00即可。

with tmp as (select

讯享网user_id, round(sum(if(action = 'confirmed',1,0)) / count(*),2) as confirmation_rate 

from Confirmations group by user_id) select

s.user_id, ifnull(confirmation_rate,0.00) as confirmation_rate 

from Signups s left join tmp t on s.user_id = t.user_id

输出如下

以上就是全部答案，如果对你有帮助请点个赞，谢谢。

来源：力扣（leecode）

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