leetcode 1651 Hopper公司查询3(postgresql)

news2024/9/21 16:32:43

需求

Table: Drivers

Table: Rides

Table: AcceptedRides

±--------------±--------+
| Column Name | Type |
±--------------±--------+
| ride_id | int |
| driver_id | int |
| ride_distance | int |
| ride_duration | int |
±--------------±--------+
ride_id是该表的主键。
该表的每一行都包含已接受的行程信息。
表中的行程信息都在“Rides”表中存在。

编写SQL查询以计算从 2020年1月至3月至2020年10月至12月的每三个月窗口的 average_ride_distance 和 average_ride_duration 。将 average_ride_distance 和 average_ride_duration 四舍五入至小数点后两位。
通过将三个月的总 ride_distance 相加并除以 3 来计算 average_ride_distance 。average_ride_duration 的计算方法与此类似。
返回按 month 升序排列的结果表，其中 month 是起始月份的编号（一月为 1，二月为 2 …）。

查询结果格式如下例所示。

示例1：

输入:
Drivers table:
±----------±-----------+
| driver_id | join_date |
±----------±-----------+
| 10 | 2019-12-10 |
| 8 | 2020-1-13 |
| 5 | 2020-2-16 |
| 7 | 2020-3-8 |
| 4 | 2020-5-17 |
| 1 | 2020-10-24 |
| 6 | 2021-1-5 |
±----------±-----------+
Rides table:
±--------±--------±-------------+
| ride_id | user_id | requested_at |
±--------±--------±-------------+
| 6 | 75 | 2019-12-9 |
| 1 | 54 | 2020-2-9 |
| 10 | 63 | 2020-3-4 |
| 19 | 39 | 2020-4-6 |
| 3 | 41 | 2020-6-3 |
| 13 | 52 | 2020-6-22 |
| 7 | 69 | 2020-7-16 |
| 17 | 70 | 2020-8-25 |
| 20 | 81 | 2020-11-2 |
| 5 | 57 | 2020-11-9 |
| 2 | 42 | 2020-12-9 |
| 11 | 68 | 2021-1-11 |
| 15 | 32 | 2021-1-17 |
| 12 | 11 | 2021-1-19 |
| 14 | 18 | 2021-1-27 |
±--------±--------±-------------+
AcceptedRides table:
±--------±----------±--------------±--------------+
| ride_id | driver_id | ride_distance | ride_duration |
±--------±----------±--------------±--------------+
| 10 | 10 | 63 | 38 |
| 13 | 10 | 73 | 96 |
| 7 | 8 | 100 | 28 |
| 17 | 7 | 119 | 68 |
| 20 | 1 | 121 | 92 |
| 5 | 7 | 42 | 101 |
| 2 | 4 | 6 | 38 |
| 11 | 8 | 37 | 43 |
| 15 | 8 | 108 | 82 |
| 12 | 8 | 38 | 34 |
| 14 | 1 | 90 | 74 |
±--------±----------±--------------±--------------+
输出:
±------±----------------------±----------------------+
| month | average_ride_distance | average_ride_duration |
±------±----------------------±----------------------+
| 1 | 21.00 | 12.67 |
| 2 | 21.00 | 12.67 |
| 3 | 21.00 | 12.67 |
| 4 | 24.33 | 32.00 |
| 5 | 57.67 | 41.33 |
| 6 | 97.33 | 64.00 |
| 7 | 73.00 | 32.00 |
| 8 | 39.67 | 22.67 |
| 9 | 54.33 | 64.33 |
| 10 | 56.33 | 77.00 |
±------±----------------------±----------------------+
解释:
到1月底–>平均骑行距离=（0+0+63）/3=21，平均骑行持续时间=（0+0+38）/3=12.67
到2月底–>平均骑行距离=（0+63+0）/3=21，平均骑行持续时间=（0+38+0）/3=12.67
到3月底–>平均骑行距离=（63+0+0）/3=21，平均骑行持续时间=（38+0+0）/3=12.67
到4月底–>平均骑行距离=（0+0+73）/3=24.33，平均骑行持续时间=（0+0+96）/3=32.00
到5月底–>平均骑行距离=（0+73+100）/3=57.67，平均骑行持续时间=（0+96+28）/3=41.33
到6月底–>平均骑行距离=（73+100+119）/3=97.33，平均骑行持续时间=（96+28+68）/3=64.00
到7月底–>平均骑行距离=（100+119+0）/3=73.00，平均骑行持续时间=（28+68+0）/3=32.00
到8月底–>平均骑行距离=（119+0+0）/3=39.67，平均骑行持续时间=（68+0+0）/3=22.67
9月底–>平均骑行距离=（0+0+163）/3=54.33，平均骑行持续时间=（0+0+193）/3=64.33
到10月底–>平均骑行距离=（0+163+6）/3=56.33，平均骑行持续时间=（0+193+38）/3=77.00

输入

在这里插入图片描述

输出

with t1 as (
select to_char(generate_series(timestamp '2020-01-01',timestamp '2020-12-01',interval '1 month'),'YYYY-MM') as month1
),t2 as (
select to_char(requested_at,'YYYY-MM') as month2,sum(ride_distance) as ride_distance,sum(ride_duration) as ride_duration
from acceptedrides a
left join rides r on a.ride_id = r.ride_id
group by to_char(requested_at,'YYYY-MM')
),t3 as (
select t1.month1,
       sum(ride_distance) over (rows between current row and 2 following) as ride_distance_avg3,
       sum(ride_duration) over (rows between current row and 2 following) as ride_duration_avg3
from t1
left join t2
on t1.month1=t2.month2
)
select substring(month1,6,7) as month,
       round(ride_distance_avg3/3,2)::text as average_ride_distance,
       round(ride_duration_avg3/3,2)::text as average_ride_duration
from t3
where month1<='2020-10'
order by month1;