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leetcode数据库 系列题 即时食物配送

558人浏览 / 0人评论 / | 作者:因情语写  | 分类: 数据库  | 标签: 数据库  /  leetcode  | 

作者:因情语写

链接:https://www.proprogrammar.com/article/640

声明:请尊重原作者的劳动,如需转载请注明出处


    1173. 即时食物配送 I

配送表: Delivery

+-----------------------------+---------+
| Column Name                 | Type    |
+-----------------------------+---------+
| delivery_id                 | int     |
| customer_id                 | int     |
| order_date                  | date    |
| customer_pref_delivery_date | date    |
+-----------------------------+---------+
delivery_id 是表的主键。
该表保存着顾客的食物配送信息,顾客在某个日期下了订单,并指定了一个期望的配送日期(和下单日期相同或者在那之后)。
如果顾客期望的配送日期和下单日期相同,则该订单称为 「即时订单」,否则称为「计划订单」。

写一条 SQL 查询语句获取即时订单所占的比例, 保留两位小数

查询结果如下所示:

Delivery 表:
+-------------+-------------+------------+-----------------------------+
| delivery_id | customer_id | order_date | customer_pref_delivery_date |
+-------------+-------------+------------+-----------------------------+
| 1           | 1           | 2019-08-01 | 2019-08-02                  |
| 2           | 5           | 2019-08-02 | 2019-08-02                  |
| 3           | 1           | 2019-08-11 | 2019-08-11                  |
| 4           | 3           | 2019-08-24 | 2019-08-26                  |
| 5           | 4           | 2019-08-21 | 2019-08-22                  |
| 6           | 2           | 2019-08-11 | 2019-08-13                  |
+-------------+-------------+------------+-----------------------------+

Result 表:
+----------------------+
| immediate_percentage |
+----------------------+
| 33.33                |
+----------------------+
2 和 3 号订单为即时订单,其他的为计划订单。
select round(sum(case when t.order_date = t.customer_pref_delivery_date then 1 else 0 end) * 100 / count(1), 2) immediate_percentage
from Delivery t

    sum嵌套case,求出下单日期与配送日期相同条件下的记录数,学一下sum+case组合的用法,外层还嵌套了round

    1174. 即时食物配送 II

配送表: Delivery

+-----------------------------+---------+
| Column Name                 | Type    |
+-----------------------------+---------+
| delivery_id                 | int     |
| customer_id                 | int     |
| order_date                  | date    |
| customer_pref_delivery_date | date    |
+-----------------------------+---------+
delivery_id 是表的主键。
该表保存着顾客的食物配送信息,顾客在某个日期下了订单,并指定了一个期望的配送日期(和下单日期相同或者在那之后)。

如果顾客期望的配送日期和下单日期相同,则该订单称为 「即时订单」,否则称为「计划订单」。

「首次订单」是顾客最早创建的订单。我们保证一个顾客只会有一个「首次订单」。

写一条 SQL 查询语句获取即时订单在所有用户的首次订单中的比例。保留两位小数

查询结果如下所示:

Delivery 表:
+-------------+-------------+------------+-----------------------------+
| delivery_id | customer_id | order_date | customer_pref_delivery_date |
+-------------+-------------+------------+-----------------------------+
| 1           | 1           | 2019-08-01 | 2019-08-02                  |
| 2           | 2           | 2019-08-02 | 2019-08-02                  |
| 3           | 1           | 2019-08-11 | 2019-08-12                  |
| 4           | 3           | 2019-08-24 | 2019-08-24                  |
| 5           | 3           | 2019-08-21 | 2019-08-22                  |
| 6           | 2           | 2019-08-11 | 2019-08-13                  |
| 7           | 4           | 2019-08-09 | 2019-08-09                  |
+-------------+-------------+------------+-----------------------------+

Result 表:
+----------------------+
| immediate_percentage |
+----------------------+
| 50.00                |
+----------------------+
1 号顾客的 1 号订单是首次订单,并且是计划订单。
2 号顾客的 2 号订单是首次订单,并且是即时订单。
3 号顾客的 5 号订单是首次订单,并且是计划订单。
4 号顾客的 7 号订单是首次订单,并且是即时订单。
因此,一半顾客的首次订单是即时的。
select round(sum(case when t.order_date = t.customer_pref_delivery_date then 1 else 0 end) / count(1) * 100 , 2) immediate_percentage
from (
    select customer_id, min(order_date) first_order
    from Delivery
    group by customer_id
) fo inner join Delivery t
on fo.first_order = t.order_date and fo.customer_id = t.customer_id

    同样是round+sum+case的形式,在上题基础上限制了是首次订单,所以先查出首次订单,再做连接,学一下group by + 聚集函数与连接的用法(连接条件)

    下面看另一种做法

select 
round(sum(if(b.mo=b.mc,1,0))*100/count(b.mc),2) as immediate_percentage 
from
(select min(order_date)as mo,min(customer_pref_delivery_date)as mc
from Delivery 
group by customer_id)b

    这里就充分运用了group by + 聚集函数,省去了连接,而且用sum + if(两分支)代替了sum + case(多分支),更细致一些


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