【LeetCode 1142】过去30天的用户活动 II (SQL)

一、题目：

Table: Activity

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| user_id       | int     |
| session_id    | int     |
| activity_date | date    |
| activity_type | enum    |
+---------------+---------+
该表没有主键，它可能有重复的行。
activity_type 列是 ENUM（“ open_session”，“ end_session”，“ scroll_down”，“ send_message”）中的某一类型。
该表显示了社交媒体网站的用户活动。
请注意，每个会话完全属于一个用户。
 

编写SQL查询以查找截至2019年7月27日（含）的30天内每个用户的平均会话数，四舍五入到小数点后两位。我们只统计那些会话期间用户至少进行一项活动的有效会话。

查询结果格式如下例所示：

Activity table:
+---------+------------+---------------+---------------+
| user_id | session_id | activity_date | activity_type |
+---------+------------+---------------+---------------+
| 1       | 1          | 2019-07-20    | open_session  |
| 1       | 1          | 2019-07-20    | scroll_down   |
| 1       | 1          | 2019-07-20    | end_session   |
| 2       | 4          | 2019-07-20    | open_session  |
| 2       | 4          | 2019-07-21    | send_message  |
| 2       | 4          | 2019-07-21    | end_session   |
| 3       | 2          | 2019-07-21    | open_session  |
| 3       | 2          | 2019-07-21    | send_message  |
| 3       | 2          | 2019-07-21    | end_session   |
| 3       | 5          | 2019-07-21    | open_session  |
| 3       | 5          | 2019-07-21    | scroll_down   |
| 3       | 5          | 2019-07-21    | end_session   |
| 4       | 3          | 2019-06-25    | open_session  |
| 4       | 3          | 2019-06-25    | end_session   |
+---------+------------+---------------+---------------+

Result table:
+---------------------------+ 
| average_sessions_per_user |
+---------------------------+ 
| 1.33                      |
+---------------------------+ 
User 1 和 2 在过去30天内各自进行了1次会话，而用户3进行了2次会话，因此平均值为（1 +1 + 2）/ 3 = 1.33。

二、解法

（比题解里别人的效果略好，所以记录一下）

# Write your MySQL query statement below
with t1 as
(
select user_id,count(distinct(session_id)) as us
from activity
where activity_date between "2019-06-28" and "2019-07-27"
group by user_id
)
select ifnull(round(sum(us) / count(user_id),2),0) as average_sessions_per_user
from t1