【每日SQL打卡】DAY 26丨餐馆营业额变化增长【难度中等】
【每日SQL打卡】DAY 26丨餐馆营业额变化增长【难度中等】
不吃西红柿
发布于 2022-07-29 11:16:26
发布于 2022-07-29 11:16:26
文章被收录于专栏：信息技术智库
难度中等
SQL架构
表: Customer
+---------------+---------+
| Column Name | Type |
+---------------+---------+
| customer_id | int |
| name | varchar |
| visited_on | date |
| amount | int |
+---------------+---------+
(customer_id, visited_on) 是该表的主键
该表包含一家餐馆的顾客交易数据
visited_on 表示 (customer_id) 的顾客在 visited_on 那天访问了餐馆
amount 是一个顾客某一天的消费总额你是餐馆的老板，现在你想分析一下可能的营业额变化增长（每天至少有一位顾客）
写一条 SQL 查询计算以 7 天（某日期 + 该日期前的 6 天）为一个时间段的顾客消费平均值
查询结果格式的例子如下：
- 查询结果按
visited_on排序 -
average_amount要 保留两位小数，日期数据的格式为 ('YYYY-MM-DD')
Customer 表:
+-------------+--------------+--------------+-------------+
| customer_id | name | visited_on | amount |
+-------------+--------------+--------------+-------------+
| 1 | Jhon | 2019-01-01 | 100 |
| 2 | Daniel | 2019-01-02 | 110 |
| 3 | Jade | 2019-01-03 | 120 |
| 4 | Khaled | 2019-01-04 | 130 |
| 5 | Winston | 2019-01-05 | 110 |
| 6 | Elvis | 2019-01-06 | 140 |
| 7 | Anna | 2019-01-07 | 150 |
| 8 | Maria | 2019-01-08 | 80 |
| 9 | Jaze | 2019-01-09 | 110 |
| 1 | Jhon | 2019-01-10 | 130 |
| 3 | Jade | 2019-01-10 | 150 |
+-------------+--------------+--------------+-------------+
结果表:
+--------------+--------------+----------------+
| visited_on | amount | average_amount |
+--------------+--------------+----------------+
| 2019-01-07 | 860 | 122.86 |
| 2019-01-08 | 840 | 120 |
| 2019-01-09 | 840 | 120 |
| 2019-01-10 | 1000 | 142.86 |
+--------------+--------------+----------------+
第一个七天消费平均值从 2019-01-01 到 2019-01-07 是 (100 + 110 + 120 + 130 + 110 + 140 + 150)/7 = 122.86
第二个七天消费平均值从 2019-01-02 到 2019-01-08 是 (110 + 120 + 130 + 110 + 140 + 150 + 80)/7 = 120
第三个七天消费平均值从 2019-01-03 到 2019-01-09 是 (120 + 130 + 110 + 140 + 150 + 80 + 110)/7 = 120
第四个七天消费平均值从 2019-01-04 到 2019-01-10 是 (130 + 110 + 140 + 150 + 80 + 110 + 130 + 150)/7 = 142.86本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自作者个人站点/博客。
原始发表：2021-12-16，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除
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