题目
给定一个账户状态表，编写一个查询以获取在2019年12月31日活跃并在2020年1月1日关闭的账户所占的百分比，以及在2019年12月31日活跃的总账户数。每个账户只有一条每日记录，显示其在当天结束时的状态。
注意：将结果四舍五入到小数点后两位。
Input:
account_status table
| Column | Type |
|---|---|
account_id | INTEGER |
date | DATETIME |
status | VARCHAR |
| account_id | date | status |
|---|---|---|
| 1 | 2020-01-01 | closed |
| 1 | 2019-12-31 | open |
| 2 | 2020-01-01 | closed |
输出:
| Column | Type |
|---|---|
percentage_closed | FLOAT |
答案
解题思路
关键是要圈定两组ID：31号集体的激活账户，以及1号的休眠账户。
具体解题步骤如下：
- 首先，我们需要从账户状态表中筛选出在2019年12月31日活跃的账户。
- 然后，我们需要计算这些账户中有多少个在2020年1月1日关闭。
- 最后，我们将关闭的账户数量除以总的活跃账户数量，得到所需的百分比。
- 使用ROUND函数将结果四舍五入到两位小数。
答案代码
下面是题目的不同解法，主要的答题思路一致。
解法一：
SELECT ROUND(
(SELECT COUNT(*) FROM account_status WHERE date = '2020-01-01' AND status = 'closed')
/ (SELECT COUNT(*) FROM account_status WHERE date = '2019-12-31' AND status = 'open'),
2
) AS percentage_closed
这种方法在处理大型数据集时可能会遇到性能问题，因为它执行了两次全表扫描。如果account_status表很大且没有适当的索引，这可能会导致查询速度较慢。然而，如果表很小或已经针对date和status列建立了索引，这可能是一个简单而有效的解决方案。
解法二：
SELECT
ROUND(
SUM(CASE WHEN date = '2020-01-01' AND status = 'closed' THEN 1 ELSE 0 END)
/
COUNT(DISTINCT account_id) ,2)
AS percentage_closed
FROM
account_status
WHERE
account_id IN (
SELECT
account_id
FROM
account_status
WHERE
date = '2019-12-31' AND status = 'open'
);
这种方法只需要一次全表扫描，并且利用了CASE语句来计算符合条件的行数。如果account_id有索引，那么子查询的性能会更好。这种方法通常比解法一更高效，特别是当处理大型数据集时。
解法三：
WITH closed_accounts AS (
SELECT *
FROM account_status
WHERE DATE(date) = "2020-01-01"
AND status = "closed"
),
open_accounts AS (
SELECT *
FROM account_status
WHERE DATE(date) = "2019-12-31"
AND status = "open"
)
SELECT
ROUND(COUNT(c.account_id) / COUNT(o.account_id),2) AS percentage_closed
FROM open_accounts AS o
LEFT JOIN closed_accounts AS c
ON o.account_id = c.account_id
这种方法使用了两个CTE来创建临时结果集，然后进行连接操作。这可能会导致额外的性能开销，特别是在没有适当索引的情况下。然而，如果数据库优化器能够有效地执行这些操作，这种方法也可以提供良好的性能。
其他业务思考……
在实际工作环境中，查询代码需要考虑多个因素。 比如数据库的大小、性能要求、数据分布和索引策略等。
- 索引：确保
account_status表上的date和status列有索引，这将显著提高查询性能。 - 数据量：如果数据量很大，倾向于选择那些减少全表扫描的方法。
- 资源限制：考虑到服务器的资源限制，如CPU和内存，选择资源消耗较少的方法。
- 维护性：选择易于理解和维护的代码，特别是在团队环境中。
基于上述考虑，解法二比其他两种答案更佳适用于真实工作场景，因为它通常在性能和维护性之间提供了一个好的平衡点。它避免了多次全表扫描，同时代码也相对简洁。
此外，还可以考虑以下改进：
- 使用索引视图或物化视图来预计算某些值，以减少实时计算的负担。
- 对于非常大的数据集，可以考虑使用并行查询或分布式计算来提高查询性能。
- 如果业务逻辑允许，可以定期汇总数据到另一个表中，这样查询可以直接从这个汇总表中获取数据，而不是实时计算。像这种账户状态的指标，通常更建议这种方法，方便每日追踪监控。
最终，最佳的选择应该基于具体的业务需求、数据特性和系统环境进行测试和评估。
代码汇总
CREATE TABLE account_status (
account_id INT,
date DATE,
status VARCHAR(10)
);
INSERT INTO account_status (account_id, date, status) VALUES
(1, '2019-12-31', 'open'),
(1, '2020-01-01', 'closed'),
(1, '2020-01-02', 'closed'),
(1, '2020-01-03', 'closed'),
(2, '2019-12-30', 'open'),
(2, '2019-12-31', 'open'),
(2, '2020-01-01', 'open'),
(2, '2020-01-02', 'closed'),
(2, '2020-01-03', 'closed'),
(3, '2019-12-30', 'open'),
(3, '2019-12-31', 'open'),
(3, '2020-01-01', 'closed'),
(3, '2020-01-02', 'closed'),
(3, '2020-01-03', 'closed'),
(4, '2020-12-31', 'closed'),
(4, '2021-01-01', 'closed'),
(4, '2021-01-02', 'closed'),
(4, '2021-01-03', 'closed'),
(5, '2019-12-31', 'open'),
(5,'2020-01-01','closed'),
(5,'2020-01-02','closed');
