2993. 发生在周五的交易 I 🔒
题目描述
表: Purchases
+---------------+------+ | Column Name | Type | +---------------+------+ | user_id | int | | purchase_date | date | | amount_spend | int | +---------------+------+ (user_id, purchase_date, amount_spend) 是该表的主键(具有唯一值的列)。 purchase_date 的范围从 2023 年 11 月 1 日到 2023 年 11 月 30 日,并包括这两个日期。 每一行包含 user id, purchase date,和 amount spend。
编写一个解决方案,计算用户在 2023 年 11 月 的 每个星期五 的 总花费。输出所有在 周五 有购买记录的周。
按照每月的周次序 升序 排列结果表。
结果格式如下示例所示。
示例 1:
输入: Purchases table: +---------+---------------+--------------+ | user_id | purchase_date | amount_spend | +---------+---------------+--------------+ | 11 | 2023-11-07 | 1126 | | 15 | 2023-11-30 | 7473 | | 17 | 2023-11-14 | 2414 | | 12 | 2023-11-24 | 9692 | | 8 | 2023-11-03 | 5117 | | 1 | 2023-11-16 | 5241 | | 10 | 2023-11-12 | 8266 | | 13 | 2023-11-24 | 12000 | +---------+---------------+--------------+ 输出: +---------------+---------------+--------------+ | week_of_month | purchase_date | total_amount | +---------------+---------------+--------------+ | 1 | 2023-11-03 | 5117 | | 4 | 2023-11-24 | 21692 | +---------------+---------------+--------------+ 解释: - 在 2023 年 11 月的第一周,于 2023-11-03 星期五发生了总额为 $5,117 的交易。 - 对于 2023 年 11 月的第二周,于 2023-11-10 星期五没有交易。 - 同样,在 2023 年 11 月的第三周,于 2023-11-17 星期五没有交易。 - 在 2023 年 11 月的第四周,于 2023-11-24 星期五发生了两笔交易,分别为 $12,000 和 $9,692,总计为 $21,692。 输出表按照 week_of_month 升序排列。
解法
方法一:日期函数
我们用到的日期函数有:
DATE_FORMAT(date, format)
:将日期格式化为字符串DAYOFWEEK(date)
:返回日期对应的星期几,1 代表星期日,2 代表星期一,以此类推DAYOFMONTH(date)
:返回日期对应的月份中的第几天
我们先用 DATE_FORMAT
函数将日期格式化为 YYYYMM
的形式,然后筛选出 2023 年 11 月且是星期五的记录,然后将记录按照 purchase_date
分组,计算出每个星期五的总消费金额。
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