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1.可回收且低脂的产品
表：Products
+-------------+---------+
| Column Name | Type |
+-------------+---------+
| product_id | int |
| low_fats | enum |
| recyclable | enum |
+-------------+---------+
product_id 是该表的主键（具有唯一值的列）。
low_fats 是枚举类型，取值为以下两种 ('Y', 'N')，其中 'Y' 表示该产品是低脂产品，'N' 表示不是低脂产品。
recyclable 是枚举类型，取值为以下两种 ('Y', 'N')，其中 'Y' 表示该产品可回收，而 'N' 表示不可回收。
编写解决方案找出既是低脂又是可回收的产品编号。
返回结果 无顺序要求 。
返回结果格式如下例所示：
示例 1：
输入：
Products 表：
+-------------+----------+------------+
| product_id | low_fats | recyclable |
+-------------+----------+------------+
| 0 | Y | N |
| 1 | Y | Y |
| 2 | N | Y |
| 3 | Y | Y |
| 4 | N | N |
+-------------+----------+------------+
输出：
+-------------+
| product_id |
+-------------+
| 1 |
| 3 |
+-------------+
解释：
只有产品 id 为 1 和 3 的产品，既是低脂又是可回收的产品。
select product_id from Products where low_fats = 'Y' and recyclable = 'Y'
2.寻找用户推荐人
表: Customer
+-------------+---------+
| Column Name | Type |
+-------------+---------+
| id | int |
| name | varchar |
| referee_id | int |
+-------------+---------+
在 SQL 中，id 是该表的主键列。
该表的每一行表示一个客户的 id、姓名以及推荐他们的客户的 id。
找出那些 没有被 id = 2 的客户 推荐 的客户的姓名。
以 任意顺序 返回结果表。
结果格式如下所示。
示例 1：
输入：
Customer 表:
+----+------+------------+
| id | name | referee_id |
+----+------+------------+
| 1 | Will | null |
| 2 | Jane | null |
| 3 | Alex | 2 |
| 4 | Bill | null |
| 5 | Zack | 1 |
| 6 | Mark | 2 |
+----+------+------------+
输出：
+------+
| name |
+------+
| Will |
| Jane |
| Bill |
| Zack |
+------+
执行语句
select NAME from
Customer
WHERE referee_id !=2 or referee_id is null;
SELECT name FROM Customer WHERE referee_id <> 2 OR referee_id IS NULL;
select name from Customer where id not in (select id from Customer where referee_id = 2 )
3.大的国家
World 表：
+-------------+---------+
| Column Name | Type |
+-------------+---------+
| name | varchar |
| continent | varchar |
| area | int |
| population | int |
| gdp | bigint |
+-------------+---------+
name 是该表的主键（具有唯一值的列）。
这张表的每一行提供：国家名称、所属大陆、面积、人口和 GDP 值。
如果一个国家满足下述两个条件之一，则认为该国是 大国 ：
- 面积至少为 300 万平方公里（即，
3000000 km2），或者 - 人口至少为 2500 万（即
25000000）
编写解决方案找出 大国 的国家名称、人口和面积。
按 任意顺序 返回结果表。
返回结果格式如下例所示。
示例：
输入：
World 表：
+-------------+-----------+---------+------------+--------------+
| name | continent | area | population | gdp |
+-------------+-----------+---------+------------+--------------+
| Afghanistan | Asia | 652230 | 25500100 | 20343000000 |
| Albania | Europe | 28748 | 2831741 | 12960000000 |
| Algeria | Africa | 2381741 | 37100000 | 188681000000 |
| Andorra | Europe | 468 | 78115 | 3712000000 |
| Angola | Africa | 1246700 | 20609294 | 100990000000 |
+-------------+-----------+---------+------------+--------------+
输出：
+-------------+------------+---------+
| name | population | area |
+-------------+------------+---------+
| Afghanistan | 25500100 | 652230 |
| Algeria | 37100000 | 2381741 |
+-------------+------------+---------+
select name,population,area from World where area >= 3000000 or population >= 25000000
4.文章浏览 I
Views 表：
+---------------+---------+
| Column Name | Type |
+---------------+---------+
| article_id | int |
| author_id | int |
| viewer_id | int |
| view_date | date |
+---------------+---------+
此表可能会存在重复行。（换句话说，在 SQL 中这个表没有主键）
此表的每一行都表示某人在某天浏览了某位作者的某篇文章。
请注意，同一人的 author_id 和 viewer_id 是相同的。
请查询出所有浏览过自己文章的作者
结果按照 id 升序排列。
查询结果的格式如下所示：
示例 1：
输入：
Views 表：
+------------+-----------+-----------+------------+
| article_id | author_id | viewer_id | view_date |
+------------+-----------+-----------+------------+
| 1 | 3 | 5 | 2019-08-01 |
| 1 | 3 | 6 | 2019-08-02 |
| 2 | 7 | 7 | 2019-08-01 |
| 2 | 7 | 6 | 2019-08-02 |
| 4 | 7 | 1 | 2019-07-22 |
| 3 | 4 | 4 | 2019-07-21 |
| 3 | 4 | 4 | 2019-07-21 |
+------------+-----------+-----------+------------+
输出：
+------+
| id |
+------+
| 4 |
| 7 |
+------+
select distinct author_id as id from Views where author_id = viewer_id order by author_id asc
select distinct author_id as id from Views where author_id = viewer_id order by author_id
5.无效推文
表：Tweets
+----------------+---------+
| Column Name | Type |
+----------------+---------+
| tweet_id | int |
| content | varchar |
+----------------+---------+
在 SQL 中，tweet_id 是这个表的主键。
这个表包含某社交媒体 App 中所有的推文。
查询所有无效推文的编号（ID）。当推文内容中的字符数严格大于 15 时，该推文是无效的。
以任意顺序返回结果表。
查询结果格式如下所示：
示例 1：
输入：
Tweets 表：
+----------+----------------------------------+
| tweet_id | content |
+----------+----------------------------------+
| 1 | Vote for Biden |
| 2 | Let us make America great again! |
+----------+----------------------------------+
输出：
+----------+
| tweet_id |
+----------+
| 2 |
+----------+
解释：
推文 1 的长度 length = 14。该推文是有效的。
推文 2 的长度 length = 32。该推文是无效的。
select tweet_id from Tweets where length(content) > 15;
SELECT tweet_id
FROM Tweets
WHERE char_length(content) > 15
6.使用唯一表示代替员工id
Employees 表：
+---------------+---------+
| Column Name | Type |
+---------------+---------+
| id | int |
| name | varchar |
+---------------+---------+
在 SQL 中，id 是这张表的主键。
这张表的每一行分别代表了某公司其中一位员工的名字和 ID 。
EmployeeUNI 表：
+---------------+---------+
| Column Name | Type |
+---------------+---------+
| id | int |
| unique_id | int |
+---------------+---------+
在 SQL 中，(id, unique_id) 是这张表的主键。
这张表的每一行包含了该公司某位员工的 ID 和他的唯一标识码（unique ID）。
展示每位用户的 唯一标识码（unique ID ）；如果某位员工没有唯一标识码，使用 null 填充即可。
你可以以 任意 顺序返回结果表。
返回结果的格式如下例所示。
示例 1：
输入：
Employees 表:
+----+----------+
| id | name |
+----+----------+
| 1 | Alice |
| 7 | Bob |
| 11 | Meir |
| 90 | Winston |
| 3 | Jonathan |
+----+----------+
EmployeeUNI 表:
+----+-----------+
| id | unique_id |
+----+-----------+
| 3 | 1 |
| 11 | 2 |
| 90 | 3 |
+----+-----------+
输出：
+-----------+----------+
| unique_id | name |
+-----------+----------+
| null | Alice |
| null | Bob |
| 2 | Meir |
| 3 | Winston |
| 1 | Jonathan |
+-----------+----------+
解释：
Alice and Bob 没有唯一标识码, 因此我们使用 null 替代。
Meir 的唯一标识码是 2 。
Winston 的唯一标识码是 3 。
Jonathan 唯一标识码是 1 。
select unique_id,name from Employees e left join EmployeeUNI eu on e.id = eu.id
7.产品销售分析一
销售表 Sales：
+-------------+-------+
| Column Name | Type |
+-------------+-------+
| sale_id | int |
| product_id | int |
| year | int |
| quantity | int |
| price | int |
+-------------+-------+
(sale_id, year) 是销售表 Sales 的主键（具有唯一值的列的组合）。
product_id 是关联到产品表 Product 的外键（reference 列）。
该表的每一行显示 product_id 在某一年的销售情况。
注意: price 表示每单位价格。
产品表 Product：
+--------------+---------+
| Column Name | Type |
+--------------+---------+
| product_id | int |
| product_name | varchar |
+--------------+---------+
product_id 是表的主键（具有唯一值的列）。
该表的每一行表示每种产品的产品名称。
编写解决方案，以获取 Sales 表中所有 sale_id 对应的 product_name 以及该产品的所有 year 和 price 。
返回结果表 无顺序要求 。
结果格式示例如下。
示例 1：
输入：
Sales 表：
+---------+------------+------+----------+-------+
| sale_id | product_id | year | quantity | price |
+---------+------------+------+----------+-------+
| 1 | 100 | 2008 | 10 | 5000 |
| 2 | 100 | 2009 | 12 | 5000 |
| 7 | 200 | 2011 | 15 | 9000 |
+---------+------------+------+----------+-------+
Product 表：
+------------+--------------+
| product_id | product_name |
+------------+--------------+
| 100 | Nokia |
| 200 | Apple |
| 300 | Samsung |
+------------+--------------+
输出：
+--------------+-------+-------+
| product_name | year | price |
+--------------+-------+-------+
| Nokia | 2008 | 5000 |
| Nokia | 2009 | 5000 |
| Apple | 2011 | 9000 |
+--------------+-------+-------+
select product_name , year , price from Sales
s left join Product p on p.product_id = s.product_id ;
8.进店却未交易过的客户
表：Visits
+-------------+---------+
| Column Name | Type |
+-------------+---------+
| visit_id | int |
| customer_id | int |
+-------------+---------+
visit_id 是该表中具有唯一值的列。
该表包含有关光临过购物中心的顾客的信息。
表：Transactions
+----------------+---------+
| Column Name | Type |
+----------------+---------+
| transaction_id | int |
| visit_id | int |
| amount | int |
+----------------+---------+
transaction_id 是该表中具有唯一值的列。
此表包含 visit_id 期间进行的交易的信息。
有一些顾客可能光顾了购物中心但没有进行交易。请你编写一个解决方案，来查找这些顾客的 ID ，以及他们只光顾不交易的次数。
返回以 任何顺序 排序的结果表。
返回结果格式如下例所示。
示例 1：
输入:
Visits
+----------+-------------+
| visit_id | customer_id |
+----------+-------------+
| 1 | 23 |
| 2 | 9 |
| 4 | 30 |
| 5 | 54 |
| 6 | 96 |
| 7 | 54 |
| 8 | 54 |
+----------+-------------+
Transactions
+----------------+----------+--------+
| transaction_id | visit_id | amount |
+----------------+----------+--------+
| 2 | 5 | 310 |
| 3 | 5 | 300 |
| 9 | 5 | 200 |
| 12 | 1 | 910 |
| 13 | 2 | 970 |
+----------------+----------+--------+
输出:
+-------------+----------------+
| customer_id | count_no_trans |
+-------------+----------------+
| 54 | 2 |
| 30 | 1 |
| 96 | 1 |
+-------------+----------------+
解释:
ID = 23 的顾客曾经逛过一次购物中心，并在 ID = 12 的访问期间进行了一笔交易。
ID = 9 的顾客曾经逛过一次购物中心，并在 ID = 13 的访问期间进行了一笔交易。
ID = 30 的顾客曾经去过购物中心，并且没有进行任何交易。
ID = 54 的顾客三度造访了购物中心。在 2 次访问中，他们没有进行任何交易，在 1 次访问中，他们进行了 3 次交易。
ID = 96 的顾客曾经去过购物中心，并且没有进行任何交易。
如我们所见，ID 为 30 和 96 的顾客一次没有进行任何交易就去了购物中心。顾客 54 也两次访问了购物中心并且没有进行任何交易。
select v.customer_id,count(v.customer_id) as count_no_trans from Visits v left join Transactions t on v.visit_id = t.visit_id where t.transaction_id is null group by
v.customer_id;
9上升的温度*
表： Weather
+---------------+---------+
| Column Name | Type |
+---------------+---------+
| id | int |
| recordDate | date |
| temperature | int |
+---------------+---------+
id 是该表具有唯一值的列。
没有具有相同 recordDate 的不同行。
该表包含特定日期的温度信息
编写解决方案，找出与之前（昨天的）日期相比温度更高的所有日期的 id 。
返回结果 无顺序要求 。
结果格式如下例子所示。
示例 1：
输入：
Weather 表：
+----+------------+-------------+
| id | recordDate | Temperature |
+----+------------+-------------+
| 1 | 2015-01-01 | 10 |
| 2 | 2015-01-02 | 25 |
| 3 | 2015-01-03 | 20 |
| 4 | 2015-01-04 | 30 |
+----+------------+-------------+
输出：
+----+
| id |
+----+
| 2 |
| 4 |
+----+
解释：
2015-01-02 的温度比前一天高（10 -> 25）
2015-01-04 的温度比前一天高（20 -> 30）
date_add是对日期的增加，如果天数为负数时，则表示对日期减少，
date_sub是对日期的减少，如果天数为负数时，则表示对日期增加
SELECT
t1.id
FROM
Weather t1
JOIN
# 连接，t1表和t2加一天时间相同的日期，然后得到t1是第二天时间，然后t1再加条件是t1》t2就可以推算出来比前一天高的id
Weather t2 ON t1.recordDate = DATE_ADD(t2.recordDate, INTERVAL 1 DAY)
WHERE
t1.temperature > t2.temperature;
10每台机器进程的平均时间*
表: Activity
+----------------+---------+
| Column Name | Type |
+----------------+---------+
| machine_id | int |
| process_id | int |
| activity_type | enum |
| timestamp | float |
+----------------+---------+
该表展示了一家工厂网站的用户活动。
(machine_id, process_id, activity_type) 是当前表的主键（具有唯一值的列的组合）。
machine_id 是一台机器的ID号。
process_id 是运行在各机器上的进程ID号。
activity_type 是枚举类型 ('start', 'end')。
timestamp 是浮点类型,代表当前时间(以秒为单位)。
'start' 代表该进程在这台机器上的开始运行时间戳 , 'end' 代表该进程在这台机器上的终止运行时间戳。
同一台机器，同一个进程都有一对开始时间戳和结束时间戳，而且开始时间戳永远在结束时间戳前面。
现在有一个工厂网站由几台机器运行，每台机器上运行着 相同数量的进程 。编写解决方案，计算每台机器各自完成一个进程任务的平均耗时。
完成一个进程任务的时间指进程的'end' 时间戳 减去 'start' 时间戳。平均耗时通过计算每台机器上所有进程任务的总耗费时间除以机器上的总进程数量获得。
结果表必须包含machine_id（机器ID） 和对应的 average time（平均耗时） 别名 processing_time，且四舍五入保留3位小数。
以 任意顺序 返回表。
具体参考例子如下。
示例 1:
输入：
Activity table:
+------------+------------+---------------+-----------+
| machine_id | process_id | activity_type | timestamp |
+------------+------------+---------------+-----------+
| 0 | 0 | start | 0.712 |
| 0 | 0 | end | 1.520 |
| 0 | 1 | start | 3.140 |
| 0 | 1 | end | 4.120 |
| 1 | 0 | start | 0.550 |
| 1 | 0 | end | 1.550 |
| 1 | 1 | start | 0.430 |
| 1 | 1 | end | 1.420 |
| 2 | 0 | start | 4.100 |
| 2 | 0 | end | 4.512 |
| 2 | 1 | start | 2.500 |
| 2 | 1 | end | 5.000 |
+------------+------------+---------------+-----------+
输出：
+------------+-----------------+
| machine_id | processing_time |
+------------+-----------------+
| 0 | 0.894 |
| 1 | 0.995 |
| 2 | 1.456 |
+------------+-----------------+
解释：
一共有3台机器,每台机器运行着两个进程.
机器 0 的平均耗时: ((1.520 - 0.712) + (4.120 - 3.140)) / 2 = 0.894
机器 1 的平均耗时: ((1.550 - 0.550) + (1.420 - 0.430)) / 2 = 0.995
机器 2 的平均耗时: ((4.512 - 4.100) + (5.000 - 2.500)) / 2 = 1.456
SELECT
machine_id,
ROUND(AVG(end_time - start_time), 3) AS processing_time
FROM (
SELECT
start.machine_id,
start.process_id,
start.timestamp AS start_time,
end.timestamp AS end_time
FROM
Activity AS start
JOIN
Activity AS end
ON
start.machine_id = end.machine_id
AND start.process_id = end.process_id
AND start.activity_type = 'start'
AND end.activity_type = 'end'
) AS process_times
GROUP BY
machine_id;
11.员工奖金
表：Employee
+-------------+---------+
| Column Name | Type |
+-------------+---------+
| empId | int |
| name | varchar |
| supervisor | int |
| salary | int |
+-------------+---------+
empId 是该表中具有唯一值的列。
该表的每一行都表示员工的姓名和 id，以及他们的工资和经理的 id。
表：Bonus
+-------------+------+
| Column Name | Type |
+-------------+------+
| empId | int |
| bonus | int |
+-------------+------+
empId 是该表具有唯一值的列。
empId 是 Employee 表中 empId 的外键(reference 列)。
该表的每一行都包含一个员工的 id 和他们各自的奖金。
编写解决方案，报告每个奖金 少于 1000 的员工的姓名和奖金数额。
以 任意顺序 返回结果表。
结果格式如下所示。
示例 1：
输入：
Employee table:
+-------+--------+------------+--------+
| empId | name | supervisor | salary |
+-------+--------+------------+--------+
| 3 | Brad | null | 4000 |
| 1 | John | 3 | 1000 |
| 2 | Dan | 3 | 2000 |
| 4 | Thomas | 3 | 4000 |
+-------+--------+------------+--------+
Bonus table:
+-------+-------+
| empId | bonus |
+-------+-------+
| 2 | 500 |
| 4 | 2000 |
+-------+-------+
输出：
+------+-------+
| name | bonus |
+------+-------+
| Brad | null |
| John | null |
| Dan | 500 |
+------+-------+
select name,bonus from Employee e left join Bonus b on e.empId = b.empId where b.bonus < 1000 or b.bonus is null
12.学生们参加各科测试的次数*
学生表: Students
+---------------+---------+
| Column Name | Type |
+---------------+---------+
| student_id | int |
| student_name | varchar |
+---------------+---------+
在 SQL 中，主键为 student_id（学生ID）。
该表内的每一行都记录有学校一名学生的信息。
科目表: Subjects
+--------------+---------+
| Column Name | Type |
+--------------+---------+
| subject_name | varchar |
+--------------+---------+
在 SQL 中，主键为 subject_name（科目名称）。
每一行记录学校的一门科目名称。
考试表: Examinations
+--------------+---------+
| Column Name | Type |
+--------------+---------+
| student_id | int |
| subject_name | varchar |
+--------------+---------+
这个表可能包含重复数据（换句话说，在 SQL 中，这个表没有主键）。
学生表里的一个学生修读科目表里的每一门科目。
这张考试表的每一行记录就表示学生表里的某个学生参加了一次科目表里某门科目的测试。
查询出每个学生参加每一门科目测试的次数，结果按 student_id 和 subject_name 排序。
查询结构格式如下所示。
示例 1：
输入：
Students table:
+------------+--------------+
| student_id | student_name |
+------------+--------------+
| 1 | Alice |
| 2 | Bob |
| 13 | John |
| 6 | Alex |
+------------+--------------+
Subjects table:
+--------------+
| subject_name |
+--------------+
| Math |
| Physics |
| Programming |
+--------------+
Examinations table:
+------------+--------------+
| student_id | subject_name |
+------------+--------------+
| 1 | Math |
| 1 | Physics |
| 1 | Programming |
| 2 | Programming |
| 1 | Physics |
| 1 | Math |
| 13 | Math |
| 13 | Programming |
| 13 | Physics |
| 2 | Math |
| 1 | Math |
+------------+--------------+
输出：
+------------+--------------+--------------+----------------+
| student_id | student_name | subject_name | attended_exams |
+------------+--------------+--------------+----------------+
| 1 | Alice | Math | 3 |
| 1 | Alice | Physics | 2 |
| 1 | Alice | Programming | 1 |
| 2 | Bob | Math | 1 |
| 2 | Bob | Physics | 0 |
| 2 | Bob | Programming | 1 |
| 6 | Alex | Math | 0 |
| 6 | Alex | Physics | 0 |
| 6 | Alex | Programming | 0 |
| 13 | John | Math | 1 |
| 13 | John | Physics | 1 |
| 13 | John | Programming | 1 |
+------------+--------------+--------------+----------------+
解释：
结果表需包含所有学生和所有科目（即便测试次数为0）：
Alice 参加了 3 次数学测试, 2 次物理测试，以及 1 次编程测试；
Bob 参加了 1 次数学测试, 1 次编程测试，没有参加物理测试；
Alex 啥测试都没参加；
John 参加了数学、物理、编程测试各 1 次。
# Write your MySQL query statement below
SELECT
s.student_id,
s.student_name,
sub.subject_name,
COALESCE(COUNT(e.subject_name), 0) AS attended_exams
from
Students s
JOIN
Subjects sub
LEFT JOIN
Examinations e ON s.student_id = e.student_id AND sub.subject_name = e.subject_name
group by s.student_id,s.student_name,sub.subject_name
order by s.student_id,sub.subject_name
13至少又五名直接下属的经理
表: Employee
+-------------+---------+
| Column Name | Type |
+-------------+---------+
| id | int |
| name | varchar |
| department | varchar |
| managerId | int |
+-------------+---------+
id 是此表的主键（具有唯一值的列）。
该表的每一行表示雇员的名字、他们的部门和他们的经理的id。
如果managerId为空，则该员工没有经理。
没有员工会成为自己的管理者。
编写一个解决方案，找出至少有五个直接下属的经理。
以 任意顺序 返回结果表。
查询结果格式如下所示。
示例 1:
输入:
Employee 表:
+-----+-------+------------+-----------+
| id | name | department | managerId |
+-----+-------+------------+-----------+
| 101 | John | A | Null |
| 102 | Dan | A | 101 |
| 103 | James | A | 101 |
| 104 | Amy | A | 101 |
| 105 | Anne | A | 101 |
| 106 | Ron | B | 101 |
+-----+-------+------------+-----------+
输出:
+------+
| name |
+------+
| John |
+------+
SELECT
e.name
FROM
Employee e
JOIN
Employee sub ON e.id = sub.managerId
GROUP BY
e.id, e.name
HAVING
COUNT(sub.id) >= 5;
# Write your MySQL query statement below
SELECT name
FROM Employee
WHERE id IN (
SELECT DISTINCT ManagerId
FROM Employee
GROUP BY ManagerID
HAVING COUNT(ManagerID) >= 5
)
# Write your MySQL query statement below
select name from
(select coalesce(count(e2.managerId),0) as num,e1.name from Employee e1 join Employee e2 on e1.id = e2.managerId group by e1.id) as Employee where num>=5
14.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 是 '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。
查询结果格式如下所示。
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。