Mysql 两个日期相减得到指定的格式数据
首先避坑:
Mysql 中两个日期直接相减,若在同一天则得到的是秒,否则相减得到的并不是秒,一定要注意。
函数
TIMESTAMPDIFF(unit,begin,end);
函数返回 begin - end 的结果。
其中 begin 和 end 是 DATE 或 DATETIME 表达式。
TIMESTAMPDIFF函数允许其参数具有混合类型,例如,begin是DATE值,end可以是DATETIME值。 如果使用DATE值,则TIMESTAMPDIFF函数将其视为时间部分为“00:00:00”的DATETIME值。
unit参数是确定(end-begin)的结果的单位,表示为整数。 以下是有效单位:unit参数是确定(end-begin)的结果的单位,表示为整数。 以下是有效单位:
-
MICROSECOND
-
SECOND
-
MINUTE
-
HOUR
-
DAY
-
WEEK
-
MONTH
-
QUARTER
-
YEAR
栗子:
平均播放进度大于60%的视频类别_牛客题霸_牛客网用户-视频互动表tb_user_video_log。题目来自【牛客题霸】
https://www.nowcoder.com/practice/c60242566ad94bc29959de0cdc6d95ef?tpId=268&tqId=2285039&ru=/exam/oj&qru=/ta/sql-factory-interview/question-ranking&sourceUrl=%2Fexam%2Foj
问题:计算各类视频的平均播放进度,将进度大于60%的类别输出。
注:
- 播放进度=播放时长÷视频时长*100%,当播放时长大于视频时长时,播放进度均记为100%。
- 结果保留两位小数,并按播放进度倒序排序。
输出示例:
示例数据的输出结果如下:
| tag | avg_play_progress |
| 影视 | 90.00% |
| 美食 | 75.00% |
解释:
影视类视频2001被用户101、102、103看过,播放进度分别为:30秒(100%)、21秒(70%)、30秒(100%),平均播放进度为90.00%(保留两位小数);
美食类视频2002被用户102、103看过,播放进度分别为:30秒(50%)、60秒(100%),平均播放进度为75.00%(保留两位小数);
建表语句
DROP TABLE IF EXISTS tb_user_video_log, tb_video_info;
CREATE TABLE tb_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 utf8_bin;CREATE TABLE tb_video_info (id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT COMMENT '自增ID',video_id INT UNIQUE NOT NULL COMMENT '视频ID',author INT 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 utf8_bin;INSERT INTO tb_user_video_log(uid, video_id, start_time, end_time, if_follow, if_like, if_retweet, comment_id) VALUES(101, 2001, '2021-10-01 10:00:00', '2021-10-01 10:00:30', 0, 1, 1, null),(102, 2001, '2021-10-01 10:00:00', '2021-10-01 10:00:21', 0, 0, 1, null),(103, 2001, '2021-10-01 11:00:50', '2021-10-01 11:01:20', 0, 1, 0, 1732526),(102, 2002, '2021-10-01 11:00:00', '2021-10-01 11:00:30', 1, 0, 1, null),(103, 2002, '2021-10-01 10:59:05', '2021-10-01 11:00:05', 1, 0, 1, null);INSERT INTO tb_video_info(video_id, author, tag, duration, release_time) VALUES(2001, 901, '影视', 30, '2021-01-01 7:00:00'),(2002, 901, '美食', 60, '2021-01-01 7:00:00'),(2003, 902, '旅游', 90, '2020-01-01 7:00:00');
题解:
SELECT tag, CONCAT(avg_play_progress, "%") as avg_play_progress
FROM (SELECT tag,ROUND(AVG(IF(TIMESTAMPDIFF(SECOND, start_time, end_time) > duration, 1,TIMESTAMPDIFF(SECOND, start_time, end_time) / duration)) * 100, 2) as avg_play_progressFROM tb_user_video_logJOIN tb_video_info USING(video_id)GROUP BY tagHAVING avg_play_progress > 60ORDER BY avg_play_progress DESC
) as t;
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