select (case when age<25 or age is null then '25岁以下' else '25岁及以上' end) as age_cut, count(distinct device_id) as number from user_profile group by age_cut;  需要和分组函数配合使用的聚合函数及其别名不能使用在group by () 语句中。 但是，窗口函数及其别名可以再次运用到分组函数中。

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自带去重效果， 当需要保留不去重结果时，可以使用union all。

select device_id, age, university from user_profile where university like '%北京%';  好久没有用过通配符了，有点手生。

select count(distinct device_id) as did_cnt, count( question_id) as question_cnt from question_practice_detail where date >= '2021-08-01' and date < '2021-09-01';  不应该很简单嘛，但是，运行速度超过99.97%的人是我没想到的。不知道这依据什么标准来的。

/*select d.dept_no, dept_name, title, count from departments as d right outer join (select dept_no, title, count(title) as count from titles as t left outer join dept_emp as d on t.emp_no = d.emp_no group by dept_no,title) as dt on d.dept_no = dt.dept_no order by dept_no, title; */ select b.dept_no,...

select name as u_n,date, sum(number) over(partition by user_id order by date) as ps_num from passing_number p left join user u on p.user_id=u.id order by date,u_n  这是从别人哪里看到的答案。 第一，窗口函数还需要继续学习，滚动窗口到底什么意思需要深入研究。 第二，感觉本答案还是缺少一些东西，比如题目中最后一句话 登录却不刷题的不需要统计 这一点需要自己再思考思考。也许这一句话不是为了限制什么，而是为了这个答案准备的。

-- 一开始的想法，不过没有实施 -- 每个日期新用户的次日留存率 -- 从第一天开始，不要最后一天 -- 首先生成一个每天的新用户的表 -- 其次生成一个每天用户登录表，并将其时间减1 -- 最后联立这两个表 -- 第二种想法 select date, case when p is null then round(0.000,3) else p end as p from (select distinct date as date from login) as d left outer join ( select first_date, round(count(b.user_id)/coun...

/*第一次过于复杂 -- 新用户临时表 select user_id, min(date) as m_date from login group by user_id; -- 根据日期，统计人数，得出有新用户登录时的日期及其数量 select m_date, count(distinct user_id) as new from (select user_id, min(date) as m_date from login group by user_id) as n_user group by m_date order by m_date; -- 与原有所有日期联结 select DISTI...

/*第一次的方法，有缺陷 select round(c_user_id/t_user_id,3) as q from (select count(distinct user_id) as t_user_id from login) as t, (select count(mmt.user_id) as c_user_id from login as l left outer join (select user_id, min(date)+1 as mt from login group by user_id) as mmt on l.user_id = mmt.user_id where da...

-- 方法一 select user.name as u_n, client.name as c_n, login.date from login join user on login.user_id=user.id join client on login.client_id=client.id where (login.user_id,login.date) in (select user_id,max(date) from login group by login.user_id ) order by user.name; -- 方法二 select u.name, c.name, d ...

select g.id, g.job, g.score, t_rank from (select * , count(1) over (partition by job order by score desc ) as t_rank from grade) as g right outer join (select job, (case when max(t_rank)%2=1 then round((max(t_rank)+1)/2,0) else round(max(t_rank)/2,0) end) as start_rank, (case when max(t_rank)%2=1 th...

窗口函数的应用 select job, (case when max(t_rank)%2=1 then round((max(t_rank)+1)/2,0) else round(max(t_rank)/2,0) end) as start_rank, (case when max(t_rank)%2=1 then round((max(t_rank)+1)/2,0) else round(max(t_rank)/2+1,0) end) as end_rank from (select * , count(1) over (partition by job order by score ) a...

这一道题就是上一道题的扩展，理解了上一道题，就很容易做出来。 但是注意不要被上一步中cnt迷惑。 select source, count(source) as sum_cnt from (select (case when is_group_buy = 'Yes' then 'GroupBuy' when is_group_buy ='No' then name end) as source, cnt from client right outer join (select id, client_id, count(1) over (partition by user_id) as cnt,...

select b.id, is_group_buy, (case when is_group_buy = 'Yes' then 'None' when is_group_buy ='No' then name end) as client from client right outer join (select id, client_id, count(1) over (partition by user_id) as cnt, is_group_buy from order_info where date > '2025-10-15' and status = 'completed' ...