30 Days Of LeetCode Database Day 23 - 550. Game Play Analysis IV

အားလုံးပဲ မင်္ဂလာပါ။ ဒီနေ့ Day 23 အတွက်ကတော့ Leetcode ရဲ့ difficulties Medium level problem တစ်ပုဒ်ဖြစ်တဲ့ 550. Game Play Analysis IV ဆိုတဲ့ problem ကို ရွေးချယ်ထားပါတယ်။ ဒီပုစ္ဆာ မှာတော့ Activity ဆိုတဲ့ table လေးကိုပေးထားပါတယ်။

1Table: Activity
2 
3+--------------+---------+
4| Column Name  | Type    |
5+--------------+---------+
6| player_id    | int     |
7| device_id    | int     |
8| event_date   | date    |
9| games_played | int     |
10+--------------+---------+
11(player_id, event_date) is the primary key (combination of columns with unique values) of this table.
12This table shows the activity of players of some games.
13Each row is a record of a player who logged in and played a number of games (possibly 0) before logging out on someday using some device.

ကျွန်တော်တို့လုပ်ပေးဖို့လိုတာကတော့ ပထမဆုံး loginဝင်ပြီး နောက်ရက်မှာ ထပ်ပြီး login ဝင်တဲ့ user ရဲ့ fraction ကိုရှာပေးရမှာပဲဖြစ်ပါတယ်။ ပထမဆုံး login ဝင်ပြီး နောက်ရက် login ထပ်ဝင်တဲ့ user အရေအတွက်ကို စုစုပေါင်း user အရေအတွက်နဲ့စားပြီး decimal 2 နေရာစာ ROUND လုပ်ပေးရမှာပဲဖြစ်ပါတယ်။

1**Formula**
2 
3result = ROUND(condition users / total users, 2)

ဆိုတော့ formula အရဆို condition နဲ့ကိုက်ညီတဲ့ users အရေအတွက်ကို စုစုပေါင်း users အရေအတွက်နဲ့စားပေးရမှာပဲဖြစ်ပါတယ်။

1Example 1:
2 
3Input: 
4Activity table:
5+-----------+-----------+------------+--------------+
6| player_id | device_id | event_date | games_played |
7+-----------+-----------+------------+--------------+
8| 1         | 2         | 2016-03-01 | 5            |
9| 1         | 2         | 2016-03-02 | 6            |
10| 2         | 3         | 2017-06-25 | 1            |
11| 3         | 1         | 2016-03-02 | 0            |
12| 3         | 4         | 2018-07-03 | 5            |
13+-----------+-----------+------------+--------------+
14Output: 
15+-----------+
16| fraction  |
17+-----------+
18| 0.33      |
19+-----------+
20Explanation: 
21Only the player with id 1 logged back in after the first day he had logged in so the answer is 1/3 = 0.33
22 

Example မှာဆိုလည်း player 1 ကပဲ ပထမဆုံး login ဝင်ပြီးနောက်ရက်ပြန် login ဝင်ထားတာဖြစ်တော့ condition နဲ့ကိုက်ညီတဲ့ user count က 1ဖြစ်တယ်။ total user count က 3ဆိုတော့ 1/3 ဖြစ်ပြီးရလာတဲ့ result ကို decimal 2 နေရာစာ ROUND လုပ်ပေးတော့ 0.33ဖြစ်သွားတာပဲဖြစ်ပါတယ်။ ကျွန်တော်ကတော့ အောက်ကအတိုင်းလေးရေးဖြစ်ခဲ့ပါတယ်။

1**SQL**
2 
3SELECT ROUND(
4    COUNT(DISTINCT a.player_id) / 
5    (SELECT COUNT(DISTINCT player_id) FROM Activity),
6     2) AS fraction
7FROM Activity a JOIN (
8    SELECT player_id, MIN(event_date) AS fd
9    FROM Activity GROUP BY player_id
10) AS firstday ON firstday.player_id = a.player_id
11WHERE a.event_date = DATE_ADD(fd, INTERVAL 1 DAY);
12 

ဒီ query မှာဆို ပထမဆုံးအနေနဲ့ sub query လေးရေးပြီး ကျွန်တော်တို့ player တစ်ယောက်ချင်းစီရဲ့ ပထမဆုံး login ဝင်ထားတဲ့ record လေးတွေကို ရှာပြီး JOIN ပေးလိုက်ပါတယ်။ ပြီးရင် သူလိုချင်တဲ့ condition နဲ့ကိုက်ညီအောင် Main query ရဲ့ event date က ပထမဆုံး login ဝင်တဲ့ date နဲ့တစ်ရက်ကြီးတာဆိုတော့ ပထမ login date ကို DATE_ADDဆိုတဲ့ function လေးသုံးပြီးစစ်ပေးလိုက်ပါတယ်။ ဒါဆိုရင်သူလို့ချင်တဲ့ condition နဲ့ကိုက်ညီတဲ့ record တွေတော့ရလာခဲ့ပြီ။ အဓိကအပိုင်းလေးကိုပြန်သွားမယ်ဆို ကျွန်တော်တို့က decimal 2 နေရာစာ Round လုပ်ပေးဖို့လိုတော့ formula "(ROUND(condition users / total users, 2))" လေးအတိုင်းရေးလိုက်ပါတယ်။ condition နဲ့ကိုက်ညီတဲ့ user တွေကတော့ ရပြီဖြစ်တဲ့အတွက် COUNT Function လေးနဲ့ ယူလို့ရပါပြီ။ total user count ကတော့ sub query လေးရေးပြီးပြန်ယူလိုက်ပါတယ်။

ဒါဆိုရင် လိုချင်တဲ့အဖြေလေးရရှိသွားပြီပဲဖြစ်ပါတယ်ဗျာ။ Video ကိုတော့အောက်က YouTube link လေးကနေတစ်ဆင့်ဝင်ကြည့်နိုင်ပါတယ်ဗျာ။ Stay safe and see you allပါဗျာ။