262. 行程和用户（难度：困难）

题目描述

（通过次数55,752 | 提交次数132,044，通过率42.22%）

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

来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode.cn/problems/trips-and-users

//测试数据
Create table If Not Exists Trips (id int, client_id int, driver_id int, city_id int, status ENUM('completed', 'cancelled_by_driver', 'cancelled_by_client'), request_at varchar(50));
Create table If Not Exists Users (users_id int, banned varchar(50), role ENUM('client', 'driver', 'partner'));

insert into Trips (id, client_id, driver_id, city_id, status, request_at) values ('1', '1', '10', '1', 'completed', '2013-10-01');
insert into Trips (id, client_id, driver_id, city_id, status, request_at) values ('2', '2', '11', '1', 'cancelled_by_driver', '2013-10-01');
insert into Trips (id, client_id, driver_id, city_id, status, request_at) values ('3', '3', '12', '6', 'completed', '2013-10-01');
insert into Trips (id, client_id, driver_id, city_id, status, request_at) values ('4', '4', '13', '6', 'cancelled_by_client', '2013-10-01');
insert into Trips (id, client_id, driver_id, city_id, status, request_at) values ('5', '1', '10', '1', 'completed', '2013-10-02');
insert into Trips (id, client_id, driver_id, city_id, status, request_at) values ('6', '2', '11', '6', 'completed', '2013-10-02');
insert into Trips (id, client_id, driver_id, city_id, status, request_at) values ('7', '3', '12', '6', 'completed', '2013-10-02');
insert into Trips (id, client_id, driver_id, city_id, status, request_at) values ('8', '2', '12', '12', 'completed', '2013-10-03');
insert into Trips (id, client_id, driver_id, city_id, status, request_at) values ('9', '3', '10', '12', 'completed', '2013-10-03');
insert into Trips (id, client_id, driver_id, city_id, status, request_at) values ('10', '4', '13', '12', 'cancelled_by_driver', '2013-10-03');

insert into Users (users_id, banned, role) values ('1', 'No', 'client');
insert into Users (users_id, banned, role) values ('2', 'Yes', 'client');
insert into Users (users_id, banned, role) values ('3', 'No', 'client');
insert into Users (users_id, banned, role) values ('4', 'No', 'client');
insert into Users (users_id, banned, role) values ('10', 'No', 'driver');
insert into Users (users_id, banned, role) values ('11', 'No', 'driver');
insert into Users (users_id, banned, role) values ('12', 'No', 'driver');
insert into Users (users_id, banned, role) values ('13', 'No', 'driver');

解题思路

这虽然是一道困难题，但考查的都是常规的写法。

题目要求，只处理client和driver都是未被禁止的Trips，并且只处理’2013-10-01′ 到 ‘2013-10-03’这个时间段内的Trips。然后按天计算出Trips的总数和被取消的数量，两者相除，得出取消率。

那么，我们可以通过如下几个步骤来实现：

**第一步**：找出未被禁止的Users；

可以直接使用where条件过滤。

**第二步**：筛选出client和driver都是未被禁止的Trips；

使用两个where条件过滤。

**第三步**：过滤出’2013-10-01′ 到 ‘2013-10-03’这个时间段内的Trips；

可以直接使用where条件过滤。

**第四步**：按Trips的request_at分组统计总数和被取消的数量，然后相除，并对结果做四舍五入，取2位小数；

使用group by+count获取总数。在count时，配合case when子句，获取被取消的数量，然后两相两除。对相除的结果，使用四舍五入函数round进行处理。

参考SQL

未特别说明的情况下，参考SQL为基于MySQL8.0实现。

with
tmp1 as (
    select users_id from Users where banned = 'No'
)
select
    b.request_at as `Day`,
    round(
        count(case when b.status in ('cancelled_by_driver','cancelled_by_client') then 1 else null end)
        /
        count(1)
        ,2
    ) as `Cancellation Rate`
from Trips b
where b.request_at between '2013-10-01' and '2013-10-03'
and b.client_id in (select users_id from tmp1)
and b.driver_id in (select users_id from tmp1)
group by b.request_at;