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目录

 SQL17 计算男生人数以及平均GPA

描述

示例1

SQL19 分组过滤练习题 

描述

示例1

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 SQL17 计算男生人数以及平均GPA

描述

题目：现在运营想要看一下男性用户有多少人以及他们的平均gpa是多少，用以辅助设计相关活动，请你取出相应数据。

示例：user_profile

id	device_id	gender	age	university	gpa
1	2138	male	21	北京大学	3.4
2	3214	male		复旦大学	4.0
3	6543	female	20	北京大学	3.2
4	2315	female	23	浙江大学	3.6
5	5432	male	25	山东大学	3.8
6	2131	male	28	北京师范大学	3.3

根据输入，你的查询应返回以下结果，结果保留到小数点后面1位(1位之后的四舍五入)：

male_num	avg_gpa
4	3.6

示例1

输入：

drop table if exists user_profile;
CREATE TABLE `user_profile` (
`id` int NOT NULL,
`device_id` int NOT NULL,
`gender` varchar(14) NOT NULL,
`age` int ,
`university` varchar(32) NOT NULL,
`gpa` float);
INSERT INTO user_profile VALUES(1,2138,'male',21,'北京大学',3.4);
INSERT INTO user_profile VALUES(2,3214,'male',null,'复旦大学',4.0);
INSERT INTO user_profile VALUES(3,6543,'female',20,'北京大学',3.2);
INSERT INTO user_profile VALUES(4,2315,'female',23,'浙江大学',3.6);
INSERT INTO user_profile VALUES(5,5432,'male',25,'山东大学',3.8);
INSERT INTO user_profile VALUES(6,2131,'male',28,'北京师范大学',3.3);

复制输出：

4|3.6

select count(id) male_num, avg(gpa) avg_gpa
from user_profile
where gender = 'male';

SQL19 分组过滤练习题 

描述

题目：现在运营想查看每个学校用户的平均发贴和回帖情况，寻找低活跃度学校进行重点运营，请取出平均发贴数低于5的学校或平均回帖数小于20的学校。

示例：user_profile

id	device_id	gender	age	university	gpa	active_days_within_30	question_cnt	answer_cnt
1	2138	male	21	北京大学	3.4	7	2	12
2	3214	male		复旦大学	4.0	15	5	25
3	6543	female	20	北京大学	3.2	12	3	30
4	2315	female	23	浙江大学	3.6	5	1	2
5	5432	male	25	山东大学	3.8	20	15	70
6	2131	male	28	山东大学	3.3	15	7	13
7	4321	female	26	复旦大学	3.6	9	6	52

第一行表示:id为1的用户的常用信息为使用的设备id为2138，性别为男，年龄21岁，北京大学，gpa为3.4在过去的30天里面活跃了7天，发帖数量为2，回答数量为12
。。。
最后一行表示:id为7的用户的常用信息为使用的设备id为4321，性别为男，年龄26岁，复旦大学，gpa为3.6在过去的30天里面活跃了9天，发帖数量为6，回答数量为52

根据示例，你的查询应返回以下结果，请你保留3位小数(系统后台也会自动校正)，3位之后四舍五入：

university	avg_question_cnt	avg_answer_cnt
北京大学	2.5000	21.000
浙江大学	1.000	2.000

解释: 平均发贴数低于5的学校或平均回帖数小于20的学校有2个

属于北京大学的用户的平均发帖量为2.500，平均回答数量为21.000

属于浙江大学的用户的平均发帖量为1.000，平均回答数量为2.000

示例1

输入：

drop table if exists user_profile;
CREATE TABLE `user_profile` (
`id` int NOT NULL,
`device_id` int NOT NULL,
`gender` varchar(14) NOT NULL,
`age` int ,
`university` varchar(32) NOT NULL,
`gpa` float,
`active_days_within_30` int ,
`question_cnt` float,
`answer_cnt` float
);
INSERT INTO user_profile VALUES(1,2138,'male',21,'北京大学',3.4,7,2,12);
INSERT INTO user_profile VALUES(2,3214,'male',null,'复旦大学',4.0,15,5,25);
INSERT INTO user_profile VALUES(3,6543,'female',20,'北京大学',3.2,12,3,30);
INSERT INTO user_profile VALUES(4,2315,'female',23,'浙江大学',3.6,5,1,2);
INSERT INTO user_profile VALUES(5,5432,'male',25,'山东大学',3.8,20,15,70);
INSERT INTO user_profile VALUES(6,2131,'male',28,'山东大学',3.3,15,7,13);
INSERT INTO user_profile VALUES(7,4321,'male',28,'复旦大学',3.6,9,6,52);

复制输出：

university|avg_question_cnt|avg_answer_cnt
北京大学|2.500|21.000
浙江大学|1.000|2.000

 

# select avg(question_cnt) as  from user_profile group by university
select
    university,
    avg(question_cnt) as avg_question_cnt,
    avg(answer_cnt) as avg_answer_cnt
from user_profile
group by university
having avg_question_cnt<5 or avg_answer_cnt<20