SQL力扣练习(七)

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了SQL力扣练习(七)。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。

目录

1.行程和用户(262)

方法一(Left Join)

方法二(NOT IN)

方法三(Join)

2.游戏玩法分析I(511)

方法一(min)

3.游戏玩法分析I(550)

方法一(AVG)


1.行程和用户(262)

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。

示例:

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

方法一(Left Join)

补充知识:

ROUND(A,B)-A为需要四舍五入的值,B为保留小数位数

SUM(A)-A为求和字段

IF(A,B,C)-若A对,则值为B,否则为C

本题思路:

先求出来被禁止的用户和司机,然后再取反,然后再筛选一下时间,这就找到了非禁止用户的范围,接下来只需判断订单状态即可。

SELECT T.request_at AS `Day`, 
	ROUND(
			SUM(
				IF(T.STATUS = 'completed',0,1)
			)
			/ 
			COUNT(T.STATUS),
			2
	) AS `Cancellation Rate`
FROM trips AS T LEFT JOIN 
(
	SELECT users_id
	FROM users
	WHERE banned = 'Yes'
) AS A ON (T.Client_Id = A.users_id)
LEFT JOIN (
	SELECT users_id
	FROM users
	WHERE banned = 'Yes'
) AS A1
ON (T.Driver_Id = A1.users_id)
WHERE A.users_id IS NULL AND A1.users_id IS NULL AND T.request_at BETWEEN '2013-10-01' AND '2013-10-03'
GROUP BY T.request_at

方法二(NOT IN)

本题思路:

与方法一思路差不多,就是一个用的not in,一个用左连接,这里推荐方法一。

SELECT T.request_at AS `Day`, 
	ROUND(
			SUM(
				IF(T.STATUS = 'completed',0,1)
			)
			/ 
			COUNT(T.STATUS),
			2
	) AS `Cancellation Rate`
FROM trips AS T
WHERE 
T.Client_Id NOT IN (
	SELECT users_id
	FROM users
	WHERE banned = 'Yes'
)
AND
T.Driver_Id NOT IN (
	SELECT users_id
	FROM users
	WHERE banned = 'Yes'
)
AND T.request_at BETWEEN '2013-10-01' AND '2013-10-03'
GROUP BY T.request_at

方法三(Join)

# Write your MySQL query statement below
SELECT T.request_at AS `Day`, 
	ROUND(
			SUM(
				IF(T.STATUS = 'completed',0,1)
			)
			/ 
			COUNT(T.STATUS),
			2
	) AS `Cancellation Rate`
FROM Trips AS T
JOIN Users AS U1 ON (T.client_id = U1.users_id AND U1.banned ='No')
JOIN Users AS U2 ON (T.driver_id = U2.users_id AND U2.banned ='No')
WHERE T.request_at BETWEEN '2013-10-01' AND '2013-10-03'
GROUP BY T.request_at

2.游戏玩法分析I(511)

活动表 Activity

+--------------+---------+
| Column Name  | Type    |
+--------------+---------+
| player_id    | int     |
| device_id    | int     |
| event_date   | date    |
| games_played | int     |
+--------------+---------+
在 SQL 中,表的主键是 (player_id, event_date)。
这张表展示了一些游戏玩家在游戏平台上的行为活动。
每行数据记录了一名玩家在退出平台之前,当天使用同一台设备登录平台后打开的游戏的数目(可能是 0 个)。

查询每位玩家 第一次登陆平台的日期

查询结果的格式如下所示:

Activity 表:
+-----------+-----------+------------+--------------+
| player_id | device_id | event_date | games_played |
+-----------+-----------+------------+--------------+
| 1         | 2         | 2016-03-01 | 5            |
| 1         | 2         | 2016-05-02 | 6            |
| 2         | 3         | 2017-06-25 | 1            |
| 3         | 1         | 2016-03-02 | 0            |
| 3         | 4         | 2018-07-03 | 5            |
+-----------+-----------+------------+--------------+

Result 表:
+-----------+-------------+
| player_id | first_login |
+-----------+-------------+
| 1         | 2016-03-01  |
| 2         | 2017-06-25  |
| 3         | 2016-03-02  |
+-----------+-------------+

方法一(min)

select player_id,min(event_date) first_login from activity group by player_id

3.游戏玩法分析I(550)

Table: Activity

+--------------+---------+
| Column Name  | Type    |
+--------------+---------+
| player_id    | int     |
| device_id    | int     |
| event_date   | date    |
| games_played | int     |
+--------------+---------+
(player_id,event_date)是此表的主键。
这张表显示了某些游戏的玩家的活动情况。
每一行是一个玩家的记录,他在某一天使用某个设备注销之前登录并玩了很多游戏(可能是 0)。

编写一个 SQL 查询,报告在首次登录的第二天再次登录的玩家的比率,四舍五入到小数点后两位。换句话说,您需要计算从首次登录日期开始至少连续两天登录的玩家的数量,然后除以玩家总数。

查询结果格式如下所示:

Activity table:
+-----------+-----------+------------+--------------+
| player_id | device_id | event_date | games_played |
+-----------+-----------+------------+--------------+
| 1         | 2         | 2016-03-01 | 5            |
| 1         | 2         | 2016-03-02 | 6            |
| 2         | 3         | 2017-06-25 | 1            |
| 3         | 1         | 2016-03-02 | 0            |
| 3         | 4         | 2018-07-03 | 5            |
+-----------+-----------+------------+--------------+

Result table:
+-----------+
| fraction  |
+-----------+
| 0.33      |
+-----------+
只有 ID 为 1 的玩家在第一天登录后才重新登录,所以答案是 1/3 = 0.33

方法一(AVG)

avg(a)-a为某字段,求某字段平均值

datediff(a,b)=1,a比b的日期大一,b是a的昨天

思路分析

先求出每个玩家第一次登录日期,然后求出左连接上第二天的,没有则为null,进而求解。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-612439.html

# Write your MySQL query statement below
select round(avg(a.event_date is not null), 2) fraction
from 
    (select player_id, min(event_date) as login
    from activity
    group by player_id) p 
left join activity a 
on p.player_id=a.player_id and datediff(a.event_date, p.login)=1

到了这里,关于SQL力扣练习(七)的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

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