262. 行程和用户

262. 行程和用户

SQL架构

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

1.两个join去除掉banne为yes的用户或司机（即禁止用户不参与计算）
2.用sum(if(t.STATUS='completed',0,1))计算出被司机或乘客取消的非禁止用户生成的订单数量
3.用COUNT(t.STATUS),2)计算出非禁止用户生成的订单总数
4.字段名与关键字一致的用``反引号处理

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 
inner join
    Users as u1 on (t.client_id = u1.users_id and u1.banned = 'No')
inner 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
ORDER BY
    t.request_at