with temp as ( select product_id, product_name, type, price, rank() over(partition by type order by price desc ) as rnk from product_info ) select product_id, product_name, type, price from temp where rnk <= 2 ORDER BY price DESC, product_name ASC limit 3 没读懂题目什么意思

select et.exp_type, round(avg(timestampdiff(minute,eat.out_time , eat.in_time)/60),1) as time from express_tb et inner join exp_action_tb eat on eat.exp_number = et.exp_number group by et.exp_type order by time asc

-- 题目要求查找各个直播间在线人数，所以主表为room_info_tb select r.room_id, r.room_name, count(distinct u.user_id) as user_count from room_info_tb r left join user_view_tb u on u.room_id = r.room_id where u.in_time <= '23:59:59' and u.out_time >= '23:00:00' group by r.room_id, r.room_name order by user_count desc

with temp as ( select cid, count(*) as watch_cnt from play_record_tb group by uid , cid having count(*) > 1 ), temp1 as ( select cid, sum(watch_cnt) as total_pv from temp group by cid ) select tp1.cid, round(tp1.total_pv * 1.0 , 3) as pv, row_number() over(order by tp1.total_pv desc , c.release_d...

select sum(c.read_num) / sum(c.show_num) as fans_ctr from a join b on a.author_id = b.author_id join c on b.content_id = c.content_id where a.fans_id = c.fans_id 不知道在考察什么

select cast(avg(abs(timestampdiff(second,o.logtime,s.logtime))) as signed) as gap from order_log o join select_log s on o.order_id = s.order_id

select DATE(log_time) as log_day, a.user_id, hobby from ( select *, rank() over(partition by date(log_time) order by time(log_time)) as rnk from login_tb lt ) a left join user_action_tb uat on a.user_id = uat.user_id where rnk = 1 ORDER BY log_day ASC

select st.department, concat(round(sum(case when timestampdiff(minute , at.first_clockin,at.last_clockin) > 570 then 1 else 0 end )/ count(at.staff_id) * 100 ,1),'%')as ratio from attendent_tb at inner join staff_tb st on st.staff_id = at.staff_id group by st.department order by ratio desc 简简单单吃个...

with temp as ( select ot.user_id, sum(ot.order_price) + ut.point as point from order_tb ot inner join uservip_tb ut on ut.user_id = ot.user_id where ot.order_price > 100 group by ot.user_id ) select * from temp order by point desc

with temp as ( select p.name as product_name, sum(o.quantity) as total_sales, p.category, row_number() over(partition by p.category order by sum(o.quantity) desc , p.product_id asc) as category_rank from products p inner join orders o on o.product_id = p.product_id group by p.name , p.category , p.p...

with temp as ( select distinct rt.rec_user from recommend_tb rt inner join user_action_tb uat on uat.user_id = rt.rec_user where rt.rec_info_l = uat.hobby_l ) select round(avg(uat.score),3) as avg_score from user_action_tb uat inner join temp tp on tp.rec_user = uat.user_id distinct作用就是多次推荐正确只需要记录一次

select ct.user_id, ct.room_id, gt.room_type, (day(ct.checkout_time) - day(checkin_time)) as days from checkin_tb ct inner join guestroom_tb gt on gt.room_id = ct.room_id having days >= 2 order by days asc ,ct.room_id asc , ct.user_id desc

select date_format(t.t_time,'%Y-%m') as time, sum(case when t.t_type = 1 then t.t_amount else 0 end ) as total from trade t inner join customer c on c.c_id = t.t_cus where year(t.t_time) = 2023 and c.c_name = 'Tom' group by time order by time asc 按照计算出来的time字段来分组，该字段就是2023＋月份的形式

select ct.pay_ability, concat(round((sum(case when lt.overdue_days is not null then 1 else 0 end) / count(lt.customer_id))*100 ,1),'%') as overdue_ratio from customer_tb ct inner join loan_tb lt on lt.customer_id = ct.customer_id group by ct.pay_ability order by overdue_ratio desc 标记：concat用于拼接字符