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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
分析
Customer 表，包含顾客id、顾客姓名、消费时间、消费金额
单表复杂任务，考虑连接、子查询等方法
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
考虑到同一天可能存在多条顾客消费记录，需要按照七日为一个时间段，先按照日期分组，
with t as
(
select visited_on, sum(amount) amount
from Customer
group by visited_on
)
交叉连接
from t a, t b
通过datediff以七天为一个时间段
where datediff(a.visited_on,b.visited_on) between 0 and 6
group by a.visited_on
having count(*)=7
按照输出格式处理计算相关列
select
a.visited_on,
sum(b.amount) amount,
round(sum(b.amount)/7,2) average_amount
average_amount 要 保留两位小数
通过round实现，round(sum(b.amount)/7,2) average_amount
结果按 visited_on 升序排列
考虑全面可添加order by，不过这里case原表即按 visited_on 升序排列，故也可以通过
代码
with t as
(
select visited_on, sum(amount) amount
from Customer
group by visited_on
)
select
a.visited_on,
sum(b.amount) amount,
round(sum(b.amount)/7,2) average_amount
from t a, t b
where datediff(a.visited_on,b.visited_on) between 0 and 6
group by a.visited_on
having count(*)=7
