题解 | 统计骑手信息

统计骑手信息

https://www.nowcoder.com/practice/704de2445ed943c6bf65cfd77bd69ff4

-- 连接商圈表和订单表,统计每个商圈的订单数,以及同比和环比增长额
with temp as (
    select
        z.zone_id,
        z.zone_name,
        sum(if(date_format(o.order_time,'%Y-%m') = '2024-02' , 1 , 0)) as peak_2024_02_delivered,
        sum(if(date_format(o.order_time,'%Y-%m') = '2023-02' , 1 , 0)) as peak_2023_02_delivered,
        sum(if(date_format(o.order_time,'%Y-%m') = '2024-01' , 1 , 0)) as peak_2024_01_delivered,
        sum(if(date_format(o.order_time,'%Y-%m') = '2024-02' , 1 , 0)) - sum(if(date_format(o.order_time,'%Y-%m') = '2023-02' , 1 , 0)) as yoy_delta,
        sum(if(date_format(o.order_time,'%Y-%m') = '2024-02' , 1 , 0)) - sum(if(date_format(o.order_time,'%Y-%m') = '2024-01' , 1 , 0)) as mom_delta
        from Zones z
        left join Orders o  -- 左连接的原因是,现在查找的是各个商圈的订单,有可能在这个时间段,某个商圈没有订单
        on o.zone_id = z.zone_id -- 注意!!!! 这里不能用where筛选,会破坏原表
        and o.status = 'delivered' 
        and (hour(o.order_time) between 11 and 13 or HOUR(o.order_time) between 18 and 20)
        group by z.zone_id , z.zone_name
),

-- 统计各个商圈的平均送达时间
temp1 as (
    select 
        z.zone_id,
        round(avg(timestampdiff(minute,o.order_time , o.delivered_time)) , 2) as avg_peak_minutes_2024_02
        from Zones z
        left join Orders o
        on o.zone_id = z.zone_id
        where status='delivered'
        and (HOUR(o.order_time) BETWEEN 11 AND 13 OR HOUR(o.order_time) BETWEEN 18 AND 20)
        and date_format(o.order_time,'%Y-%m') = '2024-02'
        group by z.zone_id 
),
-- 找到2024年2月每个商圈订单数最多的骑手
temp2 as (
    select
        z.zone_id,
        c.courier_id,
        c.courier_name,
        row_number() over(partition by z.zone_id order by count(o.order_id) desc , c.courier_id asc) as rnk
        from Zones z
        left join Orders o on o.zone_id = z.zone_id
        left join Couriers c on c.courier_id = o.courier_id
        where status='delivered'
        and (HOUR(o.order_time) BETWEEN 11 AND 13 OR HOUR(o.order_time) BETWEEN 18 AND 20)
        and date_format(o.order_time,'%Y-%m') = '2024-02'
        group by z.zone_id , c.courier_id , c.courier_name
)
-- 进行拼接
select
    temp.zone_id,
    temp.zone_name,
    temp.peak_2023_02_delivered,
    temp.peak_2024_02_delivered,
    temp.peak_2024_01_delivered,
    yoy_delta,
    mom_delta,
    temp1.avg_peak_minutes_2024_02,
    temp2.courier_name as top_courier_2024_02
    from temp
    left join temp1 on temp1.zone_id = temp.zone_id
    left join temp2 on temp2.zone_id = temp.zone_id and temp2.rnk = 1
    order by temp.zone_id , temp.zone_name


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一共一个小时,面试难度以及自己的回答算是最近的面试压力比较大的,实习问了30分钟,中间穿插八股。1.redis数据结构2.redis持久化机制3.mysql索引底层4.聚簇索引与非聚簇索引5.索引优化6.索引失效7.mysql执行一条sql8.那么多索引mysql怎么选(不会)9.tcp与udp区别10.tcp为什么可靠11.消息队列作用12.kafka怎么保证消息有序性13.mcp是什么?14.skills是什么?15.jvm内存分配与回收过程(我讲了从创建对象到判断垃圾对象到垃圾回收我全说了一遍,是这个吗?)16.fullgc触发机制17.tcp的拥塞控制流程(不会了)18.分布式事务解决方案,说了2pc,3pc,tcc。算法是反转双向链表,没有按格式输出,但是面试官没让继续写了,面完以为挂了,结果晚上秒过,看看复试什么情况吧。今天百度打电话准备发offer了,业务跟在手子的差不多,很垂,并且说不分日常暑期,只看表现,会有转正机会,但是考虑再三还是拒绝了,百度实习薪资确实有点低,title也不如之前了,但是面试的二位业务老师我很喜欢,对我的评价也不错,希望之后能有机会共事。从三月份到现在一共面了六家,面试次数总共是8场,情况如下:脉脉二面(无答复,默认挂)百度二面已oc美团一面过,下周一二面shein一面过直接HR面游族一面过直接HR面腾讯一面过等待约二面滴滴明天一面面试通过率还是蛮高的,但是大部分都是日常,感觉对我现在的加成不大,大概率不会去,不知道暑期会是什么情况呢唉,希望能有面试吧,继续加油。字节被无hc直接取消了,现在还没人捞,有没有字节HR救救我
不管什么都不想跳动了:本人美团百度快手都待过,建议肯定是直接留快手多一点产出后转正or直接冲字节腾讯暑期吧。一是快手从福利到基建都吊打另外两家。美团现在这个业务比较惨,本来毛利就很低,亏损严重,今年很可能要优化人力降低成本,去了别说日常,就算暑期后面都很可能被优化。百度其实实习生权限挺高的,可以接触到一些含金量高的项目,但是现在的风评不如之前了,薪资也不高。二是转正概率和薪资是跟产出挂钩的,你都在手子已经积累产出了,去其他家日常实习产出都是从0开始,肯定不可能有你在手子转正可能性大啊,现在日常压根没必要去,而且我有两个师弟都是在快手日常转正的,不用太担心,安心留在手子一边多做一点产出然后一边冲字节腾讯暑期,字节腾讯今年实习岗位非常多的,不如好好把握这个,加油。
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