力扣-行程和用户

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了力扣-行程和用户。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

大家好,我是空空star,本篇带大家了解一道困难难度(实际很简单)的力扣sql练习题。


前言


一、题目:262. 行程和用户

表:Trips

+-------------+----------+
| Column Name | Type     |
+-------------+----------+
| id          | int      |
| client_id   | int      |
| driver_id   | int      |
| city_id     | int      |
| status      | enum     |
| request_at  | date     |     
+-------------+----------+

 

id 是这张表的主键。
这张表中存所有出租车的行程信息。每段行程有唯一 id ,其中 client_id 和 driver_id 是 Users 表中 users_id 的外键。
status 是一个表示行程状态的枚举类型,枚举成员为(‘completed’, ‘cancelled_by_driver’, ‘cancelled_by_client’) 。
表:Users

+-------------+----------+
| Column Name | Type     |
+-------------+----------+
| users_id    | int      |
| banned      | enum     |
| role        | enum     |
+-------------+----------+

users_id 是这张表的主键。
这张表中存所有用户,每个用户都有一个唯一的 users_id ,role 是一个表示用户身份的枚举类型,枚举成员为 (‘client’, ‘driver’, ‘partner’) 。
banned 是一个表示用户是否被禁止的枚举类型,枚举成员为 (‘Yes’, ‘No’) 。

取消率 的计算方式如下:(被司机或乘客取消的非禁止用户生成的订单数量) / (非禁止用户生成的订单总数)。
写一段 SQL 语句查出 “2013-10-01” 至 “2013-10-03” 期间非禁止用户(乘客和司机都必须未被禁止)的取消率。非禁止用户即 banned 为 No 的用户,禁止用户即 banned 为 Yes 的用户。
返回结果表中的数据可以按任意顺序组织。其中取消率 Cancellation Rate 需要四舍五入保留 两位小数 。
查询结果格式如下例所示。

输入: 
Trips 表:
+----+-----------+-----------+---------+---------------------+------------+
| id | client_id | driver_id | city_id | status              | request_at |
+----+-----------+-----------+---------+---------------------+------------+
| 1  | 1         | 10        | 1       | completed           | 2013-10-01 |
| 2  | 2         | 11        | 1       | cancelled_by_driver | 2013-10-01 |
| 3  | 3         | 12        | 6       | completed           | 2013-10-01 |
| 4  | 4         | 13        | 6       | cancelled_by_client | 2013-10-01 |
| 5  | 1         | 10        | 1       | completed           | 2013-10-02 |
| 6  | 2         | 11        | 6       | completed           | 2013-10-02 |
| 7  | 3         | 12        | 6       | completed           | 2013-10-02 |
| 8  | 2         | 12        | 12      | completed           | 2013-10-03 |
| 9  | 3         | 10        | 12      | completed           | 2013-10-03 |
| 10 | 4         | 13        | 12      | cancelled_by_driver | 2013-10-03 |
+----+-----------+-----------+---------+---------------------+------------+

Users 表:
+----------+--------+--------+
| users_id | banned | role   |
+----------+--------+--------+
| 1        | No     | client |
| 2        | Yes    | client |
| 3        | No     | client |
| 4        | No     | client |
| 10       | No     | driver |
| 11       | No     | driver |
| 12       | No     | driver |
| 13       | No     | driver |
+----------+--------+--------+
输出:
+------------+-------------------+
| Day        | Cancellation Rate |
+------------+-------------------+
| 2013-10-01 | 0.33              |
| 2013-10-02 | 0.00              |
| 2013-10-03 | 0.50              |
+------------+-------------------+
 

解释:
2013-10-01:

  • 共有 4 条请求,其中 2 条取消。
  • 然而,id=2 的请求是由禁止用户(user_id=2)发出的,所以计算时应当忽略它。
  • 因此,总共有 3 条非禁止请求参与计算,其中 1 条取消。
  • 取消率为 (1 / 3) = 0.33
    2013-10-02:
  • 共有 3 条请求,其中 0 条取消。
  • 然而,id=6 的请求是由禁止用户发出的,所以计算时应当忽略它。
  • 因此,总共有 2 条非禁止请求参与计算,其中 0 条取消。
  • 取消率为 (0 / 2) = 0.00
    2013-10-03:
  • 共有 3 条请求,其中 1 条取消。
  • 然而,id=8 的请求是由禁止用户发出的,所以计算时应当忽略它。
  • 因此,总共有 2 条非禁止请求参与计算,其中 1 条取消。
  • 取消率为 (1 / 2) = 0.50

二、解题

1.正确示范①

提交SQL

select request_at Day,
round(sum(case when status<>'completed' then 1 else 0 end)/count(1),2)  "Cancellation Rate"
from Trips u1
left join Users u2 
on u1.client_id=u2.users_id
left join  Users u3
on u1.driver_id=u3.users_id
where u2.banned='No'
and u3.banned='No'
and (request_at between '2013-10-01' and '2013-10-03')
group by request_at

运行结果

力扣-行程和用户

2.正确示范②

提交SQL

select request_at Day,
round(sum(case when status<>'completed' then 1 else 0 end)/count(1),2)  "Cancellation Rate"
from Trips u1
join Users u2 
on u1.client_id=u2.users_id and u2.banned='No'
join  Users u3
on u1.driver_id=u3.users_id and u3.banned='No'
where request_at between '2013-10-01' and '2013-10-03'
group by request_at

运行结果

力扣-行程和用户

3.正确示范③

提交SQL

select request_at Day,
round(sum(if(status<>'completed',1,0))/count(1),2)  "Cancellation Rate"
from Trips u1
join Users u2 
on u1.client_id=u2.users_id and u2.banned='No'
join  Users u3
on u1.driver_id=u3.users_id and u3.banned='No'
where request_at between '2013-10-01' and '2013-10-03'
group by request_at

运行结果

力扣-行程和用户

4.正确示范④

提交SQL

select request_at Day,
round(sum(if(status='completed',0,1))/count(1),2)  "Cancellation Rate"
from Trips u1
join Users u2 
on u1.client_id=u2.users_id and u2.banned='No'
join  Users u3
on u1.driver_id=u3.users_id and u3.banned='No'
where request_at between '2013-10-01' and '2013-10-03'
group by request_at

运行结果

力扣-行程和用户

5.其他


总结

分子 +1 +0的判断:
if(status='completed',0,1)
if(status<>'completed',1,0)
if(status in('cancelled_by_driver','cancelled_by_client'),1,0)
if(status not in('completed'),1,0)
也可以把 if 改成case when 来实现
示范中有的用的 left join ,有的用的 join ,需要注意限定条件banned='No’是否可以加在on后边,还是必须加在where后边
示范中的count(1)是否可以改为count(*)或者count(id)或者sum(1)
当把每一个点都掌握后,整个看起来就很简单。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-415765.html

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