题目描述:
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)。
要求:
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
我的解法:
select request_at as Day,
round(sum(case t.status when 'completed' then 0 else 1 end)/count(*),2) as "Cancellation Rate"
from Trips t
inner join Users u1 on t.client_id=u1.users_id
inner join Users u2 on t.driver_id=u2.users_id
where u1.banned='No' and u2.banned='No'
and t.request_at>='2013-10-01' and t.request_at<='2013-10-03'
group by t.request_at;
高赞解答:
--解法一
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
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;
--解法二
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;
总结:
感觉这道题的逻辑并不是很难。取消率的统计可以用“case when”也可以用“if”语句,筛选非禁止用户可以先关联两次用户表然后在where条件里剔除禁止用户,也可以通过where not in 子查询的形式,或是where not exists 子查询。