按照题目要求聚合统计 select answer_date,round(count(issue_id)/count(distinct author_id),2) from answer_tb group by answer_date

第一步，得到每个时间在线的人数，即 in_datetime就加1，out_datetime就减1，再union,注意要保留user_id字段，避免union把不同用户相同时间的数据去重（或union all也行） --表t1 第二步，用sum(diff) over(partition by course_id order by t,diff desc)计算截止到某一时间的总在线人数 --表t2 第三步，选择最大的人数max(num) 最终的sql with t1 as( select user_id,course_id,course_name, in_datetime t, 1 diff f...

第一步，将三个表连接，并计算得到每门课程在线时长大于10分钟的用户数 select t2.course_id,t2.course_name,count(distinct t3.user_id) attend from behavior_tb t1 join course_tb t2 using(course_id) join attend_tb t3 using(course_id, user_id) where timestampdiff(minute,in_datetime,out_datetime)>=10 group by t2.course_id,t2.course_na...

两表连接，再聚合计算平均值 select course_name, round(avg(timestampdiff(minute, in_datetime,out_datetime)),2) avg_Len from course_tb join attend_tb using (course_id) group by course_name order by avg_Len desc

两表连接+筛选即可 筛选时，注意登陆时间在19:00之前，登出时间在19:00之后为直播开始时的在线人数。 where date_format(in_datetime,'%H:%i')<='19:00' and date_format(out_datetime,'%H:%i')>='19:00' 最终的sql select t1.course_id,course_name,count(user_id) from course_tb t1 join attend_tb t2 using(course_id) where date_format(in_datetime,'%H:%i...

select course_id,course_name, round(sum(if_sign)/sum(if_vw)*100,2) sign_rate from behavior_tb join course_tb using(course_id) group by course_name,course_id

1.先得到销售日期和它的排名 --表t1 2.将销售日期和排名相减 --表t2 3.同一用户减出的日期数据(dt)相同时，则为连续值 with t1 as (select distinct sales_date,user_id,dense_rank() over(partition by user_id order by sales_date) rk from sales_tb), t2 as (select sales_date, date_sub(sales_date,interval rk day) dt,user_id from t1) select user_id,count(dt...

先从表格中计算出想得到的指标， 注意统计存货量inv和inv_value的时候，不要把两个表连接之后再分组统计，会导致重复计算 with t1 as (select style_id, sum(inventory) inv,sum(tag_price*inventory) inv_value from product_tb group by style_id), t2 as (select style_id,sum(sales_price) GMV,sum(sales_num) sales from sales_tb join product_tb using(item_id) g...

打车时，也即order_time时记录+1 分析等车的两种情况 第一种，上了车，上车时start_time记录-1 第二种，未上车，finish_time记录-1 注意不要用end_time，因为end_time记录的是打车结束时间和司机接单时间 得到各时间段等车的人数 with t1 as (select city, event_time dt, order_id, 1 diff from tb_get_car_record where date_format(event_time,'%Y-%m')='2021-10' union select city, start_time dt, t1...

1.先按照题目所说的时间分段，注意统计的是工作日，需要筛选掉非工作日 select event_time,end_time,order_time,start_time, case when date_format(event_time, '%H-%i-%s') >= '07-00-00' and date_format(event_time, '%H-%i-%s') <'09-00-00' then '早高峰' when date_format(event_time, '%H-%i-%s')>='09-00-00' and date_format(event_time, '%...

写一个不用窗口函数的题解～ 第一步，计算2021年10月1号到10月3号近七天的完成订单总数和取消订单总数 select distinct date(order_time) dt, (select sum(if(start_time is null,0,1)) from tb_get_car_order where timestampdiff(day,date(order_time),dt) between 0 and 6 ) finish_num, (select sum(if(start_time is null,1,0)) from tb_get_car_order where tim...

1.先计算所有司机的平均评分，平均订单数，平均里程 select city, driver_id,avg(grade) avg_grade, count(order_id)/count(distinct date(order_time)) avg_order_num, sum(mileage)/count(distinct date(order_time)) avg_mileage from tb_get_car_order join tb_get_car_record using(order_id) group by city,driver_id 得到下表 2.用rank() over...

1.筛选出有过退单记录的司机 select driver_id from tb_get_car_order where start_time is null 2.统计分数平均，保留一位小数 round(avg(grade),1) 3.汇总列 ifnull(driver_id,'总体') with rollup 最终的sql select ifnull(driver_id,'总体'), round(avg(grade),1) from tb_get_car_order where driver_id in (select driver_id from tb_get_car_order w...

1.t1表 2021年国庆7天在北京接单3次及以上的司机的接单数目和收入数目 注意司机接单但被用户取消的订单也算在接单数内 2.计算平均接单数和平均兼职收入 select '北京' as city, round(avg(cnt),3) avg_order_num, round(avg(income),3) avg_income from (select driver_id, count(t2.order_id) cnt, sum(fare) income from tb_get_car_order t1 join tb_get_car_record t2 using(order_id...