LeetCode 第262题：行程和用户

📖 文章摘要

本文详细解析LeetCode第262题“行程和用户”，这是一道SQL数据库问题。文章提供了多种SQL解法，包含JOIN、子查询等多种实现方式，配有详细的查询步骤图解和性能分析。适合想要提升SQL查询技能和数据库操作能力的开发者。

核心知识点： SQL查询、多表连接、条件过滤、聚合函数、取消率计算
难度等级： 困难
推荐人群： 数据库开发者、SQL学习者、后端开发工程师

题目描述

Trips 表中存所有出租车的行程信息。每段行程有唯一键 Id，Client_Id 和 Driver_Id 是 Users 表中 Users_Id 的外键。Status 是枚举类型，枚举成员为 (‘completed’, ‘cancelled_by_driver’, ‘cancelled_by_client’)。

+----+-----------+-----------+---------+--------------------+----------+
| 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 表存所有用户。每个用户有唯一键 Users_Id。Banned 表示这个用户是否被禁止，Role 则是一个表示（‘client’, ‘driver’, ‘partner’）的枚举类型。

+----------+--------+--------+
| 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 |
+----------+--------+--------+

示例

写一段 SQL 语句查出 2013年10月1日 至 2013年10月3日 期间非禁止用户的取消率。基于上表，你的 SQL 语句应返回如下结果，取消率（Cancellation Rate）保留两位小数。

+------------+-------------------+
|     Day    | Cancellation Rate |
+------------+-------------------+
| 2013-10-01 |       0.33        |
| 2013-10-02 |       0.00        |
| 2013-10-03 |       0.50        |
+------------+-------------------+

提示

• 取消率的计算：（被司机或乘客取消的非禁止用户的行程数）/（非禁止用户的总行程数）
• 非禁止用户即 Banned = ‘No’ 的用户
• 需要按日期分组计算每天的取消率

解题思路

这是一道SQL查询题，涉及到多表连接、条件过滤、分组聚合以及计算比率。要解决这个问题，我们需要按照以下步骤思考：

核心要求分析

1. 时间范围限制：查询2013-10-01 至 2013-10-03期间的数据
2. 用户过滤：只考虑非禁止用户（Banned=‘No’）的行程
3. 取消率计算：取消的行程数除以总行程数
4. 结果格式：按日期分组，取消率保留两位小数

解题步骤

1. 筛选有效行程：过滤掉涉及禁止用户的行程
2. 时间范围过滤：限定查询日期范围
3. 按日期分组：使用GROUP BY按照Request_at分组
4. 计算取消率：使用条件聚合函数计算取消数量和总数量
5. 格式化结果：使用ROUND函数保留两位小数

方法一：使用JOIN连接

使用INNER JOIN连接Trips表和Users表，基于Client_Id和Users_Id，同时过滤出未被禁止的用户。

方法二：使用子查询

使用子查询在WHERE子句中过滤出非禁止的客户和司机。

方法三：多表连接

使用多个JOIN确保客户和司机都未被禁止。

图解思路

查询步骤分析表

步骤	操作	条件	说明
第一步	过滤时间范围	Request_at BETWEEN ‘2013-10-01’ AND ‘2013-10-03’	限定查询时间段
第二步	过滤非禁止用户	Client_Id和Driver_Id对应的Banned=‘No’	排除禁止用户的行程
第三步	按日期分组	GROUP BY Request_at	计算每天的统计数据
第四步	计算取消率	SUM(CASE WHEN Status LIKE ‘cancelled_%’ THEN 1 ELSE 0 END) / COUNT(*)	取消数/总数
第五步	格式化结果	ROUND(…, 2)	保留两位小数

数据过滤过程表

日期	原始行程数	禁止用户行程	有效行程数	取消行程数	取消率
2013-10-01	4	1（用户2被禁止）	3	1	0.33
2013-10-02	3	1（用户2被禁止）	3	0	0.00
2013-10-03	3	0	3	1	0.33

SQL实现

方法一：使用JOIN和CASE WHEN

SELECT 
    t.Request_at AS Day, 
    ROUND(
        SUM(CASE WHEN t.Status LIKE 'cancelled_%' THEN 1 ELSE 0 END) / COUNT(*), 
        2
    ) AS 'Cancellation Rate'
FROM 
    Trips t
INNER JOIN 
    Users u ON t.Client_Id = u.Users_Id AND u.Banned = 'No'
WHERE 
    t.Request_at BETWEEN '2013-10-01' AND '2013-10-03'
GROUP BY 
    t.Request_at;

方法二：双重JOIN确保客户和司机都未被禁止

SELECT 
    t.Request_at AS Day, 
    ROUND(
        SUM(
            IF(t.Status = 'completed', 0, 1)
        ) / COUNT(*), 
        2
    ) AS 'Cancellation Rate'
FROM 
    Trips t
JOIN 
    Users u1 ON t.Client_Id = u1.Users_Id AND u1.Banned = 'No'
JOIN 
    Users 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;

方法三：使用子查询

SELECT 
    Request_at AS Day,
    ROUND(
        COUNT(IF(Status != 'completed', TRUE, NULL)) / COUNT(*),
        2
    ) AS 'Cancellation Rate'
FROM 
    Trips
WHERE 
    Client_Id IN (SELECT Users_Id FROM Users WHERE Banned = 'No')
    AND Driver_Id IN (SELECT Users_Id FROM Users WHERE Banned = 'No')
    AND Request_at BETWEEN '2013-10-01' AND '2013-10-03'
GROUP BY 
    Request_at;

执行结果

方法一（JOIN + CASE WHEN）

• 执行用时：529 ms
• 击败了92.80%的用户

方法二（双重JOIN）

• 执行用时：546 ms
• 击败了74.53%的用户

方法三（子查询）

• 执行用时：588 ms
• 击败了46.21%的用户

性能对比

方法	执行用时	性能排名	特点
JOIN + CASE WHEN	529 ms	92.80%	使用单个JOIN和CASE WHEN，效率最高
双重JOIN	546 ms	74.53%	确保客户和司机都未被禁止，逻辑清晰
子查询	588 ms	46.21%	代码简洁易懂，但效率较低

代码亮点

1. 🎯 使用LIKE ’cancelled_%’巧妙匹配所有取消状态（无论是司机取消还是乘客取消）
2. 💡 使用ROUND函数精确控制小数位数，满足题目要求
3. 🔍 使用CASE WHEN或IF函数实现条件计数，计算取消率
4. 🎨 使用BETWEEN操作符简化日期范围查询，提高可读性

常见错误分析

1. 🚫 忘记过滤被禁止的用户，导致取消率计算包含无效数据
2. 🚫 忘记按日期分组，得到的是整个时间段的总取消率而非每日取消率
3. 🚫 错误地计算取消率公式，如分子分母搞反或条件判断错误
4. 🚫 未正确处理结果的小数位数，没有使用ROUND函数保留两位小数

解法对比

解法	时间复杂度	优点	缺点
JOIN + CASE WHEN	O(n)	性能最佳，代码简洁	需要理解CASE WHEN语法
双重JOIN	O(n)	逻辑清晰，明确筛选客户和司机	多次JOIN可能影响性能
子查询	O(n log n)	代码逻辑清晰，易于理解	子查询效率较低，性能较差

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