现在有一个需求，让你统计正常用户发送给正常用户邮件失败的概率: 有一个邮件(email)表，id为主键， type是枚举类型，枚举成员为(completed，no_completed)，completed代表邮件发送是成功的，no_completed代表邮件是发送失败的。简况如下: id send_id receive_id type date 1 2 3 4 5 6 2 1 1 3 3 4 3 3 4 1 4 1 completed completed no_completed completed completed completed 2020-01-11 2020-01-11 2020-01-11 2020-01-12 2020-01-12 2020-01-12 第1行表示为id为2的用户在2020-01-11成功发送了一封邮件给了id为3的用户; ... 第3行表示为id为1的用户在2020-01-11没有成功发送一封邮件给了id为4的用户; ... 第6行表示为id为4的用户在2020-01-12成功发送了一封邮件给了id为1的用户; 下面是一个用户(user)表，id为主键（注意这里id代表用户编号），is_blacklist为0代表为正常用户，is_blacklist为1代表为黑名单用户，简况如下: id is_blacklist 1 2 3 4 0 1 0 0 第1行表示id为1的是正常用户; 第2行表示id为2的不是正常用户，是黑名单用户，如果发送大量邮件或者出现各种情况就会容易发送邮件失败的用户 ... 第4行表示id为4的是正常用户 现在让你写一个sql查询，每一个日期里面，正常用户发送给正常用户邮件失败的概率是多少，结果保留到小数点后面3位(3位之后的四舍五入)，并且按照日期升序排序，上面例子查询结果如下: date p 2020-01-11 2020-01-12 0.500 0.000 结果表示: 2020-01-11失败的概率为0.500，因为email的第1条数据，发送的用户id为2是黑名单用户，所以不计入统计，正常用户发正常用户总共2次，但是失败了1次，所以概率是0.500; 2020-01-12没有失败的情况，所以概率为0.000. (注意: sqlite 12得到的不是0.5，得到的是0，只有1*1.02才会得到0.5，sqlite四舍五入的函数为round)
示例1
输入
drop table if exists email;
drop table if exists user;
CREATE TABLE `email` (
`id` int(4) NOT NULL,
`send_id` int(4) NOT NULL,
`receive_id` int(4) NOT NULL,
`type` varchar(32) NOT NULL,
`date` date NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`));
CREATE TABLE `user` (
`id` int(4) NOT NULL,
`is_blacklist` int(4) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`));
INSERT INTO email VALUES
(1,2,3,'completed','2020-01-11'),
(2,1,3,'completed','2020-01-11'),
(3,1,4,'no_completed','2020-01-11'),
(4,3,1,'completed','2020-01-12'),
(5,3,4,'completed','2020-01-12'),
(6,4,1,'completed','2020-01-12');
INSERT INTO user VALUES
(1,0),
(2,1),
(3,0),
(4,0);
输出
2020-01-11|0.500
2020-01-12|0.000
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