[LeetCode] 262. Trips and Users

📝 262. Trips and Users

🔹 여행 및 사용자

취소율은 금지되지 않은 사용자에 대한 취소된(클라이언트 또는 드라이버별) 요청 수를 해당 날짜에 금지되지 않은 사용자에 대한 총 요청 수로 나누어 계산합니다.
"2013-10-01"부터 "2013-10-03" 사이에 매일 금지되지 않은 사용자(클라이언트와 드라이버 모두 금지되지 않아야 함)에 대한 요청 취소 비율을 찾는 솔루션을 작성하세요. 취소율은 소수점 이하 2자리로 반올림됩니다.
어떤 순서로든 결과 테이블을 반환합니다.

 

 

 

📝 문제 설명

• 금지되지 않은 사용자만을 대상으로 취소율을 계산해야 하며,
• 요청 날짜가 2013-10-01 ~ 2013-10-03 사이여야 합니다.
• 취소 상태는 status 컬럼이 'cancelled_by_client' 또는 'cancelled_by_driver'인 경우입니다.
• 취소율은 소수점 둘째 자리까지 반올림해야 합니다.

 

📊 테이블 구조

Trips 테이블

Column Name	Type
id	int
client_id	int
driver_id	int
city_id	int
status	enum
request_at	varchar

• status 컬럼의 ENUM은 ('completed', 'cancelled_by_driver', 'cancelled_by_client')입니다.

 

Users 테이블

Column Name	Type
users_id	int
banned	enum
role	enum

• banned 컬럼의 ENUM은 ('Yes', 'No')입니다.
• role 컬럼의 ENUM은 ('client', 'driver', 'partner')입니다.

 

 

💡 SQL 문제 해결 방법

1. 금지되지 않은 사용자를 기준으로 JOIN 조건 설정
2. request_at이 지정된 날짜 범위에 해당하는 요청만 필터링
3. status가 'cancelled_by_client' 또는 'cancelled_by_driver'인 경우를 집계
4. 전체 요청 수 대비 취소 요청 수의 비율 계산
5. ROUND() 함수를 통해 소수점 둘째 자리 반올림
6. 날짜별로 GROUP BY 수행하여 집계

 

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🖥️ SQL 풀이

WITH select_trips AS (
    SELECT status
         , request_at
      FROM Trips a
      JOIN Users b 
        ON a.client_id = b.users_id
      JOIN Users c 
        ON a.driver_id = c.users_id
     WHERE b.banned != 'Yes'
       AND c.banned != 'Yes'
       AND a.request_at BETWEEN '2013-10-01' AND '2013-10-03'
)
SELECT request_at AS Day
     , ROUND(COUNT(CASE WHEN status LIKE 'cancelled_%' THEN 1 END) * 1.0 / COUNT(*), 2) AS 'Cancellation Rate'
  FROM select_trips
 GROUP BY request_at
 ORDER BY Day;

 

 

 

🔍 쿼리 분석

• WITH select_trips: 서브쿼리를 사용해 필터링된 유효한 여행 요청만 추출
• JOIN Users: 클라이언트와 드라이버가 모두 금지되지 않은 사용자인지 확인
• status LIKE 'cancelled_%': 취소된 요청만 카운트
• ROUND(..., 2): 취소율을 소수점 둘째 자리까지 반올림
• GROUP BY request_at: 날짜별로 취소율 집계

 

 

📌 실행 예제

📊 입력 데이터

Trips 테이블

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 테이블

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

 

쿼리 실행 결과

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

 

• 2013-10-01에는 총 4개의 요청이 있었고 그중 2개가 취소되었습니다. 단 id = 2인 여행 요청은 금지된 클라이언트에 의해 이루어졌으므로 제외합니다.
• 따라서 차단되지 않은 사용자에 의한 요청은 총 3건이며 그중 1건이 취소되어 취소율은 1 / 3 = 0.33입니다.
• 2013-10-02에는 총 3개의 요청이 있었고 그중 id = 6인 여행 요청은 금지된 클라이언트에 의해 이루어졌으므로 제외합니다.
• 따라서 차단되지 않은 사용자에 의한 요청은 총 3건이며 취소된 건이 없습니다.
• 2013-10-03에는 총 3개의 요청이 있었고 그중 1개가 취소되었습니다. 단 id = 8인 여행 요청은 금지된 클라이언트에 의해 이루어졌으므로 제외합니다.
• 따라서 차단되지 않은 사용자에 의한 요청은 총 2건이며 그중 1건이 취소되어 취소율은 1 / 2 = 0.5입니다.

 

 

🎯 결론

이 문제는 서브쿼리 (WITH), JOIN, 조건부 COUNT, GROUP BY를 활용한 다소 복합적인 SQL 문제입니다.
특히 필터링 조건이 중요한 문제로, 금지되지 않은 사용자만을 정확히 구분하는 것이 핵심입니다.

👉 실무에서 사용자 조건을 나눠 통계 또는 리포트를 추출할 때, 이처럼 JOIN과 조건 필터링을 적절히 조합해야 한다는 점을 기억해 두면 좋습니다! 😊

 

 

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