本文主要是介绍[每日一练]查询结果的质量和占比(布尔值的灵活使用)，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！
题目来源于力扣：
1211. 查询结果的质量和占比 - 力扣（LeetCode）
题目要求：
Queries 表： +-------------+---------+
| Column Name | Type |
+-------------+---------+
| query_name | varchar |
| result | varchar |
| position | int |
| rating | int |
+-------------+---------+
此表可能有重复的行。
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。编写解决方案，找出每次的 query_name 、 quality 和 poor_query_percentage。quality 和 poor_query_percentage 都应 四舍五入到小数点后两位 。以 任意顺序 返回结果表。结果格式如下所示：示例 1：输入：
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 |
+------------+-------------------+----------+--------+
输出：
+------------+---------+-----------------------+
| query_name | quality | poor_query_percentage |
+------------+---------+-----------------------+
| Dog | 2.50 | 33.33 |
| Cat | 0.66 | 33.33 |
+------------+---------+-----------------------+
解释：
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 = 33.33Cat 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
思路流程:
我们要解决的问题很简单：
- 计算所有rating/position的平均值，保留两位小数
- 计算所有rating小于3的分数所占的比例，保留两位小数
- 问题1很好解决：
round(avg(rating/position),2) as quality- 但是问题2有些困难。求取坏数据所占百分比很简单，但是题中有说明bad_rating的判断条件：rating<3.这个时候就可以利用IF函数来判断
- IF函数的语法： IF(布尔判断式,TRUE时返回的数据,FALSE时返回的数据)，于是我们可以得到：
ROUND(AVG(IF(rating<3,1,0))*100,2)就可以通过avg函数，去直接计算出它的占比了。因为在IF判断式中：如果不符合条件的话，数据会判断为0，如果符合条件的话，判断为1。联合avg函数，计算出有所有0和1的总和，再除以所有0和1的数量，即可判断出符合条件的数据占总数居的比例了。
-
当然，也可以直接在计算函数里传入布尔表达式，这会直接将数据进行条件判断，转化为0(FALSE)或1(TRUE)，再进行计算，我们可以利用这个特性，将代码简化：
ROUND(AVG(rating<3))*100,2)- 最后按照名字进行分组即可。
代码实现：
# Write your MySQL query statement below
select query_name ,
round(avg(rating/position),2) as quality ,
round(avg(IF(rating<3,1,0))*100,2) as poor_query_percentage
from Queries
where query_name is not null
group by query_name 这篇关于[每日一练]查询结果的质量和占比(布尔值的灵活使用)的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
