1651. Hopper 公司查询 III

SQL架构

Table: Drivers

+-------------+---------+
| Column Name | Type    |
+-------------+---------+
| driver_id   | int     |
| join_date   | date    |
+-------------+---------+
driver_id是该表的主键。
该表的每一行均包含驾驶员的ID以及他们加入Hopper公司的日期。

Table: Rides

+--------------+---------+
| Column Name  | Type    |
+--------------+---------+
| ride_id      | int     |
| user_id      | int     |
| requested_at | date    |
+--------------+---------+
ride_id是该表的主键。 
该表的每一行均包含行程ID(ride_id)，用户ID(user_id)以及该行程的日期(requested_at)。 
该表中可能有一些不被接受的乘车请求。

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

with recursive t3 as (select '2020-01-01' n 
                        union all select date_add(n,interval 1 month) # 得到 (2020年的 1到12月 但是 会多一个 2021年1yue 不要紧后面会滤掉)
                        from t3 where year(n) =2020),
 
t1 as (
    select
    sum(ride_distance) ride_distance,sum(ride_duration) ride_duration,month(requested_at) `month` #得到应有的每月骑行距离和骑行持续时间
    from
    (
    select 
      a.ride_distance,a.ride_duration,r.requested_at
    from
        AcceptedRides a left join Rides  r
        using(ride_id)
    )s1
    where date_format(requested_at,'%Y') = '2020'
    group by date_format(requested_at,'%Y-%m')
 
 )
 select
 month,average_ride_distance,average_ride_duration
 from
 (
 select
 month ,round(sum(ride_distance) over(order by month rows between current row and 2 following ) /3,2) average_ride_distance,round(sum(ride_duration) over(order by month rows between current row and 2 following ) /3,2) average_ride_duration
 from 
 
 (
select ride_distance,ride_duration,month `month` #上下拼接 取到完整的12个月
 from 
 t1
 
union all
 
select
0 ride_distance,0 ride_duration, month(n) `month` # 没有的月份骑行距离和骑行持续时间置零
from 
t3
where month(n) not in (select month from t1 ) and year(n) = 2020
) s1
)ss1 
where month not in(11,12) #最后筛选掉 11 12月的内容