with a as( select date_format(event_time,'%Y-%m') as month, sum(total_amount) as GMV from tb_order_overall where status!=2 and year(event_time)=2021 group by date_format(event_time,'%Y-%m') ) select month, GMV from a where GMV>100000 order by GMV ;

with a as( select substring(event_time,1,7) as month, sum(total_amount) as GMV from tb_order_overall where status!=2 and year(event_time)=2021 group by substring(event_time,1,7) ) select month, GMV from a where GMV>100000 order by GMV ;

with a as( #首次登陆日期 select uid, date(min(in_time)) as date from tb_user_log group by uid ), b as( #全部活跃日期 select uid, date(in_time) as date from tb_user_log union select uid, date(out_time) as date from tb_user_log order by uid ), c as( select a.uid as uid, a.date as first_date, b.date as date from a...

with a as( select author, substring(start_time,1,7) as month, case when if_follow=2 then -1 when if_follow=1 then 1 else 0 end follow from tb_user_video_log l join tb_video_info i on l.video_id=i.video_id where year(start_time)=2021 ) select author, month, round(sum(follow)/count(*),3) as fans_growt...

with a as( select tag, count(*) as watch_num, sum(if_retweet) as retweet_cnt from tb_user_video_log l left join tb_video_info i on l.video_id=i.video_id where date(start_time) between (select date_sub(max(date(start_time)),interval 29 day) from tb_user_video_log) and (select max(date(start_time)) fr...

with a as( select l.video_id as video_id, tag, duration, timestampdiff(second,start_time,end_time) as watch_time from tb_user_video_log l join tb_video_info i on l.video_id=i.video_id ), b as ( select video_id, tag, case when watch_time>=duration then 1 else watch_time/duration end watch from a )...

with a as( select l.video_id as video_id, timestampdiff(second,start_time,end_time) as watch_time, duration from tb_user_video_log l join tb_video_info i on l.video_id=i.video_id where year(start_time)=2021), b as ( select video_id, case when watch_time >= duration then 1 else 0 end watch_all fro...

with a as( select category, count(distinct o.order_id) as orders_cnt, count(distinct buyer_id) as buyers_cnt, sum(qty) as items_qty, SUM(qty*price) as revenue from product p join order_items oi on p.product_id=oi.product_id join orders o on oi.order_id=o.order_id where substring(order_date,1,7)=&quo...

select user_id, count(*) as visit_nums from visit_tb where user_id in ( select user_id from order_tb where substring(order_time,6,5)='09-02' ) and visit_time like '%09-02%' and leave_time like '%09-02%' group by user_id order by visit_nums desc ;

select vip,coalesce(sum(order_price),0) as order_total from order_tb o right join uservip_tb u on o.user_id=u.user_id group by vip order by order_total desc;

select vip, count(*) as visit_nums, count(distinct v.user_id) as visit_users from visit_tb as v join uservip_tb as u on v.user_id=u.user_id group by vip order by visit_nums desc,visit_users desc ;

select vip, sum(count) as visit_nums, count(*) as visit_users from ( select v.user_id, vip, count(*) as count from visit_tb as v join uservip_tb as u on v.user_id=u.user_id group by vip,v.user_id ) a group by vip order by visit_nums desc,visit_users desc ;

with a as( select l.user_id as user_id, substring(log_time,1,10) as time from login_tb l join register_tb r on l.user_id=r.user_id ), b as(select distinct * from a), c as ( select user_id, time, row_number() over(partition by user_id) as datediff from b group by user_id,time ), d as( select user_id,...

with a as( select l.user_id as user_id, substring(log_time,1,10) as time, row_number() over(partition by user_id) as datediff from login_tb l join register_tb r on l.user_id=r.user_id group by user_id,log_time ), b as( select user_id, date_sub(time,interval datediff day) as date, count(*) as count f...