2021年11月每天的人均浏览文章时长_牛客题霸

用户行为日志表tb_user_log id uid artical_id in_time out_time sign_cin 1 101 9001 2021-11-01 10:00:00 2021-11-01 10:00:31 0 2 102 9001 2021-11-01 10:00:00 2021-11-01 10:00:24 0 3 102 9002 2021-11-01 11:00:00 2021-11-01 11:00:11 0 4 101 9001 2021-11-02 10:00:00 2021-11-02 10:00:50 0 5 102 9002 2021-11-02 11:00:01 2021-11-02 11:00:24 0 （uid-用户ID, artical_id-文章ID, in_time-进入时间, out_time-离开时间, sign_in-是否签到）场景逻辑说明：artical_id-文章ID代表用户浏览的文章的ID，artical_id-文章ID为0表示用户在非文章内容页（比如App内的列表页、活动页等）。问题：统计2021年11月每天的人均浏览文章时长（秒数），结果保留1位小数，并按时长由短到长排序。输出示例：示例数据的输出结果如下 dt avg_viiew_len_sec 2021-11-01 33.0 2021-11-02 36.5 解释： 11月1日有2个人浏览文章，总共浏览时长为31+24+11=66秒，人均浏览33秒； 11月2日有2个人浏览文章，总共时长为50+23=73秒，人均时长为36.5秒。

示例1

输入

DROP TABLE IF EXISTS tb_user_log;
CREATE TABLE tb_user_log (
    id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT COMMENT '自增ID',
    uid INT NOT NULL COMMENT '用户ID',
    artical_id INT NOT NULL COMMENT '视频ID',
    in_time datetime COMMENT '进入时间',
    out_time datetime COMMENT '离开时间',
    sign_in TINYINT DEFAULT 0 COMMENT '是否签到'
) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_bin;

INSERT INTO tb_user_log(uid, artical_id, in_time, out_time, sign_in) VALUES
  (101, 9001, '2021-11-01 10:00:00', '2021-11-01 10:00:31', 0),
  (102, 9001, '2021-11-01 10:00:00', '2021-11-01 10:00:24', 0),
  (102, 9002, '2021-11-01 11:00:00', '2021-11-01 11:00:11', 0),
  (101, 9001, '2021-11-02 10:00:00', '2021-11-02 10:00:50', 0),
  (102, 9002, '2021-11-02 11:00:01', '2021-11-02 11:00:24', 0);

输出

2021-11-01|33.0
2021-11-02|36.5