当前位置: 首页 > news >正文

Mysql每日一题(行程与用户,困难※)

 今天给大家分享一个截止到目前位置,我遇到最难的一道mysql题目,非常建议大家亲手做一遍

 

 完整代码如下,这道题的主要难点是它有两个外键,以前没遇到过,我也没当回事,分享一下错误经验哈

当时我写的where判断条件是

where Users.banned="No" and(Trips.client_id=Users.users_id or Trips.driver_id=Users.users_id)

当时我就认为和下面代码写的

from Trips as T

inner join Users as U1 on T.client_id=U1.users_id

inner join Users as U2 on T.driver_id=U2.users_id

where U1.banned="No" and U2.banned="No"一样

我觉得系统应该会在我的系统应该像循环一样再判断完Trips.client_id=Users.users_id or 后,帮我分别判断一下

Trips.client_id=Users.users_id的时候Users.banned="No"?

Trips.driver_id=Users.users_id的时候Users.banned="No"?

结果并不会,给大家看一些官方题解,其中就介绍了这个问题

 

 反正我是狠狠的跳进了这个设计好的坑里,一直爬不出来,知道看了题解,这个题目我觉得很好,以后我希望我会经常拿出来看看。

select T2.request_at as "Day",ifnull(round(T1.c/T2.c,2),0) as "Cancellation Rate"
from (select T.request_at,ifnull(count(*),0) as c
from Trips as T 
inner join Users as U1 on T.client_id=U1.users_id
inner join Users as U2 on T.driver_id=U2.users_id
where U1.banned="No" and U2.banned="No"
group by T.request_at) as T2 left join 
(select T.request_at,ifnull(count(*),0) as c
from Trips as T 
inner join Users as U1 on T.client_id=U1.users_id
inner join Users as U2 on T.driver_id=U2.users_id
where U1.banned="No" and U2.banned="No" and T.status Like "ca%"
group by T.request_at) as T1 on T1.request_at=T2.request_at;

相关文章:

Mysql每日一题(行程与用户,困难※)

今天给大家分享一个截止到目前位置,我遇到最难的一道mysql题目,非常建议大家亲手做一遍 完整代码如下,这道题的主要难点是它有两个外键,以前没遇到过,我也没当回事,分享一下错误经验哈 当时我写的where判断…...

adb 命令 查找启动的包名以及导出安装包

查看安卓内包名 adb 查看所有安装的包 adb shell pm list packages查看安装的第三方app的包名 adb shell pm list packages -3查看启动的app的包名 adb shell dumpsys activity top | find "ACTIVITY"adb shell dumpsys activity activities | findstr "Run…...

Flink_DataStreamAPI_输出算子Sink

Flink_DataStreamAPI_输出算子Sink 1连接到外部系统2输出到文件3输出到Kafka4输出到MySQL(JDBC)5自定义Sink输出 Flink作为数据处理框架,最终还是要把计算处理的结果写入外部存储,为外部应用提供支持。 1连接到外部系统 Flink的D…...

标准C++ 字符串

一、标准库中的字符串类型 在C中,字符串是一个非常重要的数据类型,用于表示和处理文本信息。C提供了多种方式来处理字符串,每种方式都有其特点和适用场景。以下是几种常见的字符串类型及其用法: 1. C 风格字符串 (char* 或 char…...

时序预测:多头注意力+宽度学习

✨✨ 欢迎大家来访Srlua的博文(づ ̄3 ̄)づ╭❤~✨✨ 🌟🌟 欢迎各位亲爱的读者,感谢你们抽出宝贵的时间来阅读我的文章。 我是Srlua小谢,在这里我会分享我的知识和经验。&am…...

day06(单片机)IIC+STH20

目录 IICSHT20 I2C基础简介 为什么I2C需要使用上拉电阻? I2C特点 时序图分析 起始信号与终止信号 数据传输时序 字节传输和应答信号 I2C寻址 主机给从机发送一个字节 主机给从机发送多个字节 主机从从机接收一个字节 主机从从机接收多个字节 I2C寄存器 I2C_RXDR&…...

Bugku CTF_Web——文件上传

Bugku CTF_Web——文件上传 进入靶场 My name is margin,give me a image file not a php抓个包上传试试 改成png也上传失败 应该校验了文件头 增加了文件头也不行 试了一下 把文件类型改成gif可以上传 但是还是不能连接 将Content-Type改大小写 再把文件后缀名改成php4 成…...

C#版使用融合通信API发送手机短信息

目录 功能实现 范例运行环境 实现范例 类设计 类代码实现 调用范例 总结 功能实现 融合云通信服务平台,为企业提供全方位通信服务,发送手机短信是其一项核心功能,本文将讲述如何使用融合云服务API为终端手机用户发送短信信息&#xf…...

人工智能:重塑医疗、企业与生活的未来知识管理——以HelpLook为例

一、医疗行业:AI引领的医疗革新 随着人工智能(AI)技术的持续飞跃,我们正身处一场跨行业的深刻变革之中。在医疗健康的广阔舞台上,人工智能技术正扮演着日益重要的角色。它不仅能够辅助医生进行病例的精准诊断&#xf…...

MVVM(Model-View-ViewModel)模型

MVVM(ModelViewViewModel)模型是一种常用于软件开发中的架构模式,尤其在前端框架(如 Vue.js、React、Angular)中被广泛应用。它将程序的用户界面与业务逻辑分离,便于维护和扩展。 MVVM 的三个组成部分 1. …...

权限系统:权限应用服务设计

今天聊聊权限系统的应用服务设计。 从业务需求的角度来看,权限系统需要解决两个核心问题: 1、菜单渲染与动态展示 当用户成功登录并接入系统后,系统需要动态获取并展示该用户有权限访问的菜单项。 这一过程涉及前端系统与权限系统的交互。前端…...

Android音频架构

音频基础知识 声音有哪些重要属性呢? 响度(Loudness) 响度就是人类可以感知到的各种声音的大小,也就是音量。响度与声波的振幅有直接关系。 音调(Pitch) 音调与声音的频率有关系,当声音的频率越大时,人耳所感知到的音调就越高&a…...

AI 智享直播:开启直播新篇,引领未来互动新趋势!

在数字化浪潮席卷全球的今天,AI技术正以不可阻挡之势渗透进我们生活的方方面面,从智能家居到自动驾驶,从医疗健康到金融服务,无一不彰显着其强大的影响力和无限的潜力。而在这一波科技革新的洪流中,直播行业也迎来了前…...

【AIGC】国内AI工具复现GPTs效果详解

博客主页: [小ᶻZ࿆] 本文专栏: AIGC | GPTs应用实例 文章目录 💯前言💯本文所要复现的GPTs介绍💯GPTs指令作为提示词在ChatGPT实现类似效果💯国内AI工具复现GPTs效果可能出现的问题解决方法解决后的效果 &#x1…...

Charles抓https包-配置系统证书(雷电)

1、导出证书 2、下载 主页上传资源中有安装包,免费的 openssl 安装教程自己搜 openssl x509 -subject_hash_old -in charles.pem 3、修改证书名、后缀改成点0 雷电打开root和磁盘写入 4、导入雷电证书根目录 证书拖进去,基本就完成了&#xff…...

在卷积神经网络中真正占用内存的是什么

在卷积神经网络(CNN)中,占用内存的主要部分包括以下几个方面: 1. 模型参数(Weights and Biases) CNN 中的权重和偏置(即模型的参数)通常是占用内存的最大部分。具体来说&#xff1…...

2024 ECCV | DualDn: 通过可微ISP进行双域去噪

文章标题:《DualDn: Dual-domain Denoising via Differentiable ISP》 论文链接: DualDn 代码链接: https://openimaginglab.github.io/DualDn/ 本文收录于2024ECCV,是上海AI Lab、浙江大学、香港中文大学(薛天帆等…...

Elasticsearch 和 Kibana 8.16:Kibana 获得上下文和 BBQ 速度并节省开支!

作者:来自 Elastic Platform Product Team Elastic Search AI 平台(Elasticsearch、Kibana 和机器学习)的 8.16 版本包含大量新功能,可提高性能、优化工作流程和简化数据管理。 使用更好的二进制量化 (Better Binary Quantizatio…...

Linux 抓包工具 --- tcpdump

序言 在传输层 Tcp 的学习中,我们了解了 三次握手和四次挥手 的概念,但是看了这么多篇文章,我们也只是停留在 纸上谈兵。  欲知事情如何,我们其实可以尝试去看一下具体的网络包的信息。在这篇文章中将向大家介绍,在 L…...

Vector Optimization – Stride

文章目录 Vector优化 – stride跳跃Vector优化 – stride跳跃 This distance between memory locations that separates the elements to be gathered into a single register is called the stride. A stride of one unit is called a unit-stride. This is equivalent to se…...

DockerHub与私有镜像仓库在容器化中的应用与管理

哈喽,大家好,我是左手python! Docker Hub的应用与管理 Docker Hub的基本概念与使用方法 Docker Hub是Docker官方提供的一个公共镜像仓库,用户可以在其中找到各种操作系统、软件和应用的镜像。开发者可以通过Docker Hub轻松获取所…...

【单片机期末】单片机系统设计

主要内容:系统状态机,系统时基,系统需求分析,系统构建,系统状态流图 一、题目要求 二、绘制系统状态流图 题目:根据上述描述绘制系统状态流图,注明状态转移条件及方向。 三、利用定时器产生时…...

论文解读:交大港大上海AI Lab开源论文 | 宇树机器人多姿态起立控制强化学习框架(一)

宇树机器人多姿态起立控制强化学习框架论文解析 论文解读:交大&港大&上海AI Lab开源论文 | 宇树机器人多姿态起立控制强化学习框架(一) 论文解读:交大&港大&上海AI Lab开源论文 | 宇树机器人多姿态起立控制强化…...

【HTML-16】深入理解HTML中的块元素与行内元素

HTML元素根据其显示特性可以分为两大类:块元素(Block-level Elements)和行内元素(Inline Elements)。理解这两者的区别对于构建良好的网页布局至关重要。本文将全面解析这两种元素的特性、区别以及实际应用场景。 1. 块元素(Block-level Elements) 1.1 基本特性 …...

学习STC51单片机32(芯片为STC89C52RCRC)OLED显示屏2

每日一言 今天的每一份坚持,都是在为未来积攒底气。 案例:OLED显示一个A 这边观察到一个点,怎么雪花了就是都是乱七八糟的占满了屏幕。。 解释 : 如果代码里信号切换太快(比如 SDA 刚变,SCL 立刻变&#…...

基于TurtleBot3在Gazebo地图实现机器人远程控制

1. TurtleBot3环境配置 # 下载TurtleBot3核心包 mkdir -p ~/catkin_ws/src cd ~/catkin_ws/src git clone -b noetic-devel https://github.com/ROBOTIS-GIT/turtlebot3.git git clone -b noetic https://github.com/ROBOTIS-GIT/turtlebot3_msgs.git git clone -b noetic-dev…...

LINUX 69 FTP 客服管理系统 man 5 /etc/vsftpd/vsftpd.conf

FTP 客服管理系统 实现kefu123登录,不允许匿名访问,kefu只能访问/data/kefu目录,不能查看其他目录 创建账号密码 useradd kefu echo 123|passwd -stdin kefu [rootcode caozx26420]# echo 123|passwd --stdin kefu 更改用户 kefu 的密码…...

排序算法总结(C++)

目录 一、稳定性二、排序算法选择、冒泡、插入排序归并排序随机快速排序堆排序基数排序计数排序 三、总结 一、稳定性 排序算法的稳定性是指:同样大小的样本 **(同样大小的数据)**在排序之后不会改变原始的相对次序。 稳定性对基础类型对象…...

在 Spring Boot 中使用 JSP

jsp&#xff1f; 好多年没用了。重新整一下 还费了点时间&#xff0c;记录一下。 项目结构&#xff1a; pom: <?xml version"1.0" encoding"UTF-8"?> <project xmlns"http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi"http://ww…...

HybridVLA——让单一LLM同时具备扩散和自回归动作预测能力:训练时既扩散也回归,但推理时则扩散

前言 如上一篇文章《dexcap升级版之DexWild》中的前言部分所说&#xff0c;在叠衣服的过程中&#xff0c;我会带着团队对比各种模型、方法、策略&#xff0c;毕竟针对各个场景始终寻找更优的解决方案&#xff0c;是我个人和我司「七月在线」的职责之一 且个人认为&#xff0c…...