1251.(Easy)平均售价

Table: Prices

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| product_id    | int     |
| start_date    | date    |
| end_date      | date    |
| price         | int     |
+---------------+---------+
(product_id，start_date，end_date) 是 Prices 表的主键。
Prices 表的每一行表示的是某个产品在一段时期内的价格。
每个产品的对应时间段是不会重叠的，这也意味着同一个产品的价格时段不会出现交叉。


Table: UnitsSold

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| product_id    | int     |
| purchase_date | date    |
| units         | int     |
+---------------+---------+
UnitsSold 表没有主键，它可能包含重复项。
UnitsSold 表的每一行表示的是每种产品的出售日期，单位和产品 id。

编写SQL查询以查找每种产品的平均售价。 average_price 应该四舍五入到小数点后两位。 查询结果格式如下例所示：

Prices table:
+------------+------------+------------+--------+
| product_id | start_date | end_date   | price  |
+------------+------------+------------+--------+
| 1          | 2019-02-17 | 2019-02-28 | 5      |
| 1          | 2019-03-01 | 2019-03-22 | 20     |
| 2          | 2019-02-01 | 2019-02-20 | 15     |
| 2          | 2019-02-21 | 2019-03-31 | 30     |
+------------+------------+------------+--------+

UnitsSold table:
+------------+---------------+-------+
| product_id | purchase_date | units |
+------------+---------------+-------+
| 1          | 2019-02-25    | 100   |
| 1          | 2019-03-01    | 15    |
| 2          | 2019-02-10    | 200   |
| 2          | 2019-03-22    | 30    |
+------------+---------------+-------+

Result table:
+------------+---------------+
| product_id | average_price |
+------------+---------------+
| 1          | 6.96          |
| 2          | 16.96         |
+------------+---------------+
平均售价 = 产品总价 / 销售的产品数量。
产品 1 的平均售价 = ((100 * 5)+(15 * 20) )/ 115 = 6.96
产品 2 的平均售价 = ((200 * 15)+(30 * 30) )/ 230 = 16.96

来源：力扣（LeetCode）

链接：https://leetcode-cn.com/problems/average-selling-price

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Solution

select s.product_id, round(sum(units*price)/sum(units),2) average_price
from UnitsSold s, Prices p
where s.product_id = p.product_id and s.purchase_date between start_date and end_date
group by product_id;