SQL-leetcode—1174. 即时食品配送 II

1174. 即时食品配送 II

配送表: Delivery
±----------------------------±--------+
| Column Name                 | Type    |
±----------------------------±--------+
| delivery_id                 | int     |
| customer_id                 | int     |
| order_date                  | date    |
| customer_pref_delivery_date | date    |
±----------------------------±--------+
delivery_id 是该表中具有唯一值的列。
该表生存着顾客的食品配送信息，顾客在某个日期下了订单，并指定了一个盼望的配送日期（和下单日期雷同大概在那之后）。
假如顾客盼望的配送日期和下单日期雷同，则该订单称为 「即时订单」，否则称为「筹划订单」。
「初次订单」是顾客最早创建的订单。我们包管一个顾客只会有一个「初次订单」。
编写办理方案以获取即时订单在全部效户的初次订单中的比例。生存两位小数。
效果示比方下所示：
示例 1：
输入：
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                  |
±------------±------------±-----------±----------------------------+
输出：
±---------------------+
| immediate_percentage |
±---------------------+
| 50.00                |
±---------------------+
表明：
1 号顾客的 1 号订单是初次订单，而且是筹划订单。
2 号顾客的 2 号订单是初次订单，而且是即时订单。
3 号顾客的 5 号订单是初次订单，而且是筹划订单。
4 号顾客的 7 号订单是初次订单，而且是即时订单。
因此，一半顾客的初次订单是即时的。
题解

获取即时订单在全部效户的初次订单中的比例。生存两位小数。

• 即时订单、初次订单，要怎么获取？
  
• 获取全部的初次订单 是总数 ，分子则是 即时订单的个数即可
  

方法一  sum/count

• 为了检测通过，*100，理论上应该不乘的
  

1. with tmp as (
2.     select delivery_id,customer_id,order_date,customer_pref_delivery_date
3.     ,row_number() over(partition by customer_id order by order_date) as rn
4.     from Delivery
5. )
7. select
8.     round(sum(if(order_date=customer_pref_delivery_date,1,0)) * 100 / count(1) ,2) as immediate_percentage
9. from tmp where rn=1

复制代码

方法二  avg函数

1. with tmp as (
2.     select delivery_id,customer_id,order_date,customer_pref_delivery_date
3.     ,row_number() over(partition by customer_id order by order_date) as rn
4.     from Delivery
5. )
7. select
8. -- avg函数，你细品
9.     ROUND(AVG(order_date = customer_pref_delivery_date) * 100, 2) AS immediate_percentage
10. from tmp where rn=1

复制代码

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