select case when age is null OR age < 25 then '25岁以下' when age >= 25 then '25岁及以上' end as age_cut, count(ifnull(age,0)) from user_profile group by age_cut 使用case语句来判断age属于什么类别，示例:CASE WHEN 条件1 THEN 结果1 WHEN 条件2 THEN 结果2 ... ELSE 默认结果 END这里注意计算数量时，count()函数不会统计null值，因此将age为nul...

select device_id, gender, age, gpa from user_profile where university = '山东大学' union all select device_id, gender, age, gpa from user_profile where gender = 'male' union会去重，使用union all不会去重，保留两个子查询所有结果

select up.university, qd.difficult_level, count(qpd.question_id)/count(distinct up.device_id) avg_cnt from user_profile up inner join question_practice_detail qpd on up.device_id = qpd.device_id inner join question_detail qd on qpd.question_id = qd.question_id where up.university = '山东大学' group...

select up.university, qd.difficult_level, count(qpd.question_id)/count(distinct up.device_id) avg_answer_cnt from user_profile up inner join question_practice_detail qpd on up.device_id = qpd.device_id inner join question_detail qd on qpd.question_id = qd.question_id group by up.university, qd....

select up.university, count(qpd.question_id) / count(distinct up.device_id) avg_answer_cnt from user_profile up inner join question_practice_detail qpd on up.device_id = qpd.device_id group by up.university order by up.university 这里平均每个用户答题数量是答题总数/答题人数，而不是除以该学校总人数。因此选用inner join 来获取参与了答题的人和答题详情，而在链接...

select university, avg(question_cnt) avg_question_cnt, avg(answer_cnt) avg_answer_cnt from user_profile group by university having avg_answer_cnt < 20 or avg_question_cnt < 5 题目的分组对象是学校，需要对平均值进行分析，因此使用having函数来处理分组后的结果。平均发帖数量和平均回帖数量均使用avg()函数来处理

select gender, university, count(id) user_num, avg(active_days_within_30), avg(question_cnt) from user_profile group by gender, university 根据性别(gender)和学校(university)分组分组后的数据使用多行函数来计算以下信息:cont() : 统计人数，根据idavg() : 计算平均值

学习新知识点replace replace(object,serch,replace) 将object中的serch替换为replace 本题中使用replace将emp_no字段中的10001替换为10005,条件是id=5

查询的是所在职业分数大于该职业平均分的成绩信息首先,查询出各个职业及其平均分,作为t2表,使用grade表通过job连接t2加上条件,即t1.job = t2.job and t1.score > t2.avg_score最后对id升序select t1.id,t1.job,t1.scorefrom grade t1join (select job,avg(score) as avg_score from grade group by job) t2on t1.job = t2.jobwhere t1.score > t2.avg_scoreorder by t1.id...

订单条件：-------------2025-10-15之后-------------产品为C++，Java，Python-------------状态为成功的子查询中完成这个需求，并根据user_id分组计算出用户成功的订单总数cnt外层查询获取子查询中cnt>=2的user_id,并对user_id升序select user_id from( select user_id,count(status) as cnt from order_info where date > '2025-10-15' and status = 'completed' ...

此题涉及日期处理，使用date_format转换日期格式,%Y为四位数年份,%y为两位数年份,%m为1-12月,%M为月份英文名称查询2025年的数据,使用like '2025%'即可分组需要对job，mon关联分组，即不同组合为一组通过月份，cnt排序，月份优先select job,date_format(date,'%Y-%m') as mon,sum(num) as cntfrom resume_infowhere date like '2025%'group by job,monorder by mon desc,cnt desc

这题遇到一个新知识sum(a) over (order by b)即对于 b-----a1-----23-----12-----3结果:b-----a1-----22-----2+33-----2+3+1

本题是关于两个表的查询,此处我使用了子查询和关联查询两种方法,结果是关联查询比子查询快约10ms首先是子查询的方式,对grade_info表根据user_id分组查询出每个用户的总分并获取最高者,然后嵌套查询user表中对应user_id的nameselect name,grade_sum from user,(select user_id,sum(grade_num) as grade_sum from grade_info group by user_id order by grade_sum desc limit 1) as Bwhere id = user_id 连接...

计算平均数需要用到avg()函数,对于不同的岗位使用group by进行分组,round()函数可对小数进行四舍五入并指定保留几位小数,此处使用round(平均值,3)表示对平均值四舍五入并保留三位小数最后对平均成绩降序select job,round(avg(score),3) as avg from gradegroup by joborder by avg desc