SQL学习，大厂面试真题(1)：观看各个视频的平均完播率

本文主要是介绍SQL学习，大厂面试真题(1)：观看各个视频的平均完播率，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

各个视频的平均完播率

1、视频信息表

ID	AuthorName	Category	Age	Start Time
1	张三	影视	30	2024-01-01 7:00:00
2	李四	美食	60	2024-01-01 7:00:00
3	王麻子	旅游	90	2024-01-01 7:00:00

（video_id-视频ID,  AuthorName-创作者, tag-类别标签, duration-视频时长（秒）, release_time-发布时间）

2、视频互动表

ID	Group	Start Time	End Time	Status	Flag1	Flag2	Value
1	1	2024-06-01 10:00:00	2024-06-01 10:00:30	0	1	1	null
2	1	2024-06-01 10:00:00	2024-06-01 10:00:24	0	0	1	null
3	1	2024-06-01 11:00:00	2024-06-01 11:00:34	0	1	0	1
1	2	2024-09-01 10:00:00	2024-09-01 10:00:42	1	0	1	null
2	2	2024-06-01 11:00:00	2024-06-01 11:00:30	1	0	1	null
3	1	2024-06-01 12:00:00	2024-06-01 11:00:34	0	1	0	1

（uid-用户ID, video_id-视频ID, start_time-开始观看时间, end_time-结束观看时间, if_follow-是否关注, if_like-是否点赞, if_retweet-是否转发, comment_id-评论ID）

问题：计算2024年里有播放记录的每个视频的完播率(结果保留三位小数)，并按完播率降序排序
注：视频完播率是指完成播放次数占总播放次数的比例。简单起见，结束观看时间与开始播放时间的差>=视频时长时，视为完成播放。

SQL实现过程：

1、创建表和插入数据

CREATE TABLE dy_video_info (id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT COMMENT '自增ID',video_id INT UNIQUE NOT NULL COMMENT '视频ID',authorname VARCHAR(16) NOT NULL COMMENT '创作者ID',tag VARCHAR(16) NOT NULL COMMENT '类别标签',duration INT NOT NULL COMMENT '视频时长(秒数)',release_time datetime NOT NULL COMMENT '发布时间'
)CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8mb3_general_ci;INSERT INTO dy_video_info(video_id, authorname, tag, duration, release_time) VALUES(1, '张三', '影视', 31, '2024-01-01 7:00:00'),(2, '李四', '美食', 65, '2024-01-01 7:00:00'),(3, '王麻子', '搞笑', 90, '2024-01-01 7:00:00');CREATE TABLE dy_user_video_log (id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT COMMENT '自增ID',uid INT NOT NULL COMMENT '用户ID',video_id INT NOT NULL COMMENT '视频ID',start_time datetime COMMENT '开始观看时间',end_time datetime COMMENT '结束观看时间',if_follow TINYINT COMMENT '是否关注',if_like TINYINT COMMENT '是否点赞',if_retweet TINYINT COMMENT '是否转发',comment_id INT COMMENT '评论ID'
) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8mb3_general_ci;INSERT INTO dy_user_video_log(uid, video_id, start_time, end_time, if_follow, if_like, if_retweet, comment_id) VALUES(1, 1, '2024-06-01 10:00:00', '2024-06-01 10:00:30', 0, 1, 1, null),(2, 1, '2024-06-01 10:00:00', '2024-06-01 10:00:24', 0, 0, 1, null),(3, 3, '2024-06-01 11:00:00', '2024-06-01 11:00:34', 0, 1, 0, 1),(1, 2, '2024-09-01 10:00:00', '2024-09-01 10:00:42', 1, 0, 1, null),(2, 2, '2024-06-01 11:00:00', '2024-06-01 11:00:30', 1, 0, 1, null),(3, 3, '2024-06-01 11:00:00', '2024-06-01 11:00:34', 0, 1, 0, 1);

a、先分析：

b、计算结束时间和开始时间的差值：

SELECT video_id ,end_time - start_time as avg_comp_play_rate
FROM dy_user_video_log ORDER BY  video_id

c、加入结束时间减开始时间大于30的记为1，其他的记为0

SELECT video_id,avg_comp_play_rate,IF(avg_comp_play_rate > 30, 1, 0) AS play_rate_result
FROM 
(SELECT video_id,(end_time - start_time) as avg_comp_play_rateFROM dy_user_video_log
) AS derived_table_name;

2、SQL实现效果

-- 选择视频ID和计算平均完成播放率
SELECT a.video_id, -- 选择视频的ID-- 计算平均完成播放率，四舍五入到小数点后三位round(-- 使用条件求和和计数函数计算完成播放率sum(if(-- 如果视频的结束时间减去开始时间大于等于视频的时长，则认为是完成播放end_time - start_time >= duration, 1, -- 完成播放记为10  -- 否则记为0)) / -- 将完成播放的个数除以总播放次数count(start_time), -- 计算总播放次数3 -- 四舍五入到小数点后三位) as avg_comp_play_rate -- 将计算结果命名为avg_comp_play_rate
FROM dy_user_video_log a -- 从dy_user_video_log表中选择数据，别名为a
-- 左连接dy_video_info表，别名为b，根据视频ID匹配
LEFT JOIN dy_video_info bon a.video_id = b.video_id
WHERE year(start_time) = 2024 -- 筛选出开始时间年份为2024的记录
GROUP BY a.video_id -- 根据视频ID分组
ORDER BY avg_comp_play_rate DESC; -- 按平均完成播放率降序排列

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