1321. 餐館營業額變化增長

1321. 餐馆营业额变化增长

Question

表: Customer

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| customer_id   | int     |
| name          | varchar |
| visited_on    | date    |
| amount        | int     |
+---------------+---------+
在 SQL 中，(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）。

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。average_amount 要 保留两位小数。

结果按 visited_on 升序排序 。

返回结果格式的例子如下。

示例 1:

输入：
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         | 
+-------------+--------------+--------------+-------------+
输出：
+--------------+--------------+----------------+
| 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         |
+--------------+--------------+----------------+
解释：
第一个七天消费平均值从 2019-01-01 到 2019-01-07 是restaurant-growth/restaurant-growth/ (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

Answer

with temp as(SELECTvisited_on,SUM(amount) as 'amount'FROMCustomerGROUP BY visited_on
)
SELECTb.visited_on,SUM(b.amount) as 'amount',ROUND(SUM(b.amount)/7,2) as 'average_amount'
FROMtemp b, temp a
WHERE DATEDIFF(b.visited_on,a.visited_on) BETWEEN 0 AND 6
GROUP BY a.visited_on
HAVING COUNT(*)=7

自連接方式 通過 DATEDIFF(b.visited_on,a.visited_on) BETWEEN 0 AND 6 得到七天的相加的幾個結果
並通過 HAVING COUNT(*)=7 限定加滿七天的
被GROUP BY的字段是開始時間，篩選後未被GROUP BY的字段為結尾時間(第七天)

| b.visited_on | a.visited_on | amount | average_amount |
| ------------ | ------------ | ------ | -------------- |
| 2019-01-07   | 2019-01-01   | 860    | 122.86         |
| 2019-01-08   | 2019-01-02   | 840    | 120            |
| 2019-01-09   | 2019-01-03   | 840    | 120            |
| 2019-01-10   | 2019-01-04   | 1000   | 142.86         |

方法二：

使用滑動窗口函數來計算當天到前七天的總的amount的值

with temp(min_visited) as ( #找到最早日期後續需要使用來找到第一個七天SELECT MIN(visited_on)FROMCustomer
)
SELECT
visited_on,
amount,
ROUND(amount/7,2) as 'average_amount'
FROM(SELECT #滑動窗口獲取 前七天的總數DISTINCT visited_on,SUM(amount) OVER(ORDER BY visited_on range interval 6 day preceding) 'amount'FROMCustomer) t, temp
WHERE DATEDIFF(t.visited_on,temp.min_visited) >=6

SELECT #滑動窗口獲取 前七天的總數DISTINCT visited_on,SUM(amount) OVER(ORDER BY visited_on range interval 6 day preceding) 'amount'
FROMCustomer

output:
| visited_on | amount |
| ---------- | ------ |
| 2019-01-01 | 100    |
| 2019-01-02 | 210    |
| 2019-01-03 | 330    |
| 2019-01-04 | 460    |
| 2019-01-05 | 570    |
| 2019-01-06 | 710    |
| 2019-01-07 | 860    |
| 2019-01-08 | 840    |
| 2019-01-09 | 840    |
| 2019-01-10 | 1000   |

根據最早的日期計算第一個七天的日期

可以通過WHERE 子查詢的方式

WHERE datediff(visited_on, (select min(visited_on) from Customer))>=6

或者 通過WITH 的方式事先查好

with temp(min_visited) as ( #找到最早日期後續需要使用來找到第一個七天SELECT MIN(visited_on)FROMCustomer
)WHERE DATEDIFF(t.visited_on,temp.min_visited) >=6

滑動窗口函數：

OVER(ORDER BY column rows/range子句<用於定義視窗大小>)

ROWS: 表示按照行的範圍來定義，根據order by 子句排序後，取的前N行或後N行的數據計算，只與排序後的行符相關
常用： rows n perceding 當前行到前n行
RANGE: 表示按照值的範圍來定義， 根據order by 子句排序後，指定當前行對應值的範圍取值，行數不固定
適用於日期，時間，數值排序分組