「SQL面试题库」 No_92 餐馆营业额变化增长

🍅 1、专栏介绍

「SQL面试题库」是由 不是西红柿 发起，全员免费参与的SQL学习活动。我每天发布1道SQL面试真题，从简单到困难，涵盖所有SQL知识点，我敢保证只要做完这100道题，不仅能轻松搞定面试，代码能力和工作效率也会有明显提升。

1.1 活动流程

1. 整理题目：西红柿每天无论刮风下雨，保证在8am 前，更新一道新鲜SQL面试真题。
2. 粉丝打卡：粉丝们可在评论区写上解题思路，或者直接完成SQL代码，有困难的小伙伴不要着急，先看别人是怎么解题的，边看边学，不懂就问我。
3. 交流讨论：为了方便交流讨论，可进入 数据仓库 。
4. 活动奖励：我每天都会看评论区和群里的内容，对于积极学习和热心解答问题的小伙伴，红包鼓励，以营造更好的学习氛围。

1.2 你的收获

1. 增强自信，搞定面试：在求职中，SQL是经常遇到的技能点，而这些题目也多数是真实的面试题，刷题可以让我们更好地备战面试，增强自信，提升自己的核心竞争力。
   
2. 巩固SQL语法，高效搞定工作：通过不断练习，能够熟悉SQL的语法和常用函数，掌握SQL核心知识点，提高SQL编写能力。代码能力提升了，工作效率自然高了。
   
3. 提高数据处理能力、锻炼思维能力：SQL是数据处理的核心工具，通过刷题可以让我们更好地理解数据处理的过程，提高数据分析的效率。SQL题目的难度不一，需要在一定时间内解决问题，培养了我们对问题的思考能力、解决问题的能力和对时间的把控能力等。
   

🍅 2、今日真题

题目介绍： 餐馆营业额变化增长 restaurant-growth

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 ```

sql
select  visited_on,amount,round(amount/7,2) average_amount
from (
    select visited_on,ant,lag(visited_on,6,null) over(order by visited_on) lg,
            sum(ant) over(order by visited_on rows between 6 PRECEDING and current row) amount
    from(
        select  visited_on  ,sum(amount) ant
        from Customer
        group by visited_on
    )t1
)t2
where lg is not null

• 已经有灵感了？在评论区写下你的思路吧！