首先陈列出每天每人回答问题； 然后sum每天的问题数，count每天的人数，做个除法就好啦。 select answer_date,round(sum(cnt)/count(1),2) as per_num from ( select answer_date,author_id,count(1) as cnt from answer_tb group by answer_date,author_id) as t group by answer_date

我这个想法挺巧妙的：把用户登录天数排序，然后用天数-序数，这样就得到了一个数字。 最后用group by 查看每个人每个数字重复次数，就筛选出了连续登录天数 select user_id from (select user_id,ranking,count(1) as cnt from (select user_id,day(log_time)- row_number()over(partition by user_id order by log_time) as ranking from ( select a.user_id,log_time,log_port from login_tb a...

#一种新思路，分类之后再嵌套排序 select device_id,gender,age_cut from (select id,device_id,gender,'其他' as age_cut from user_profile where age is null union all select id,device_id,gender,'20-24岁' as age_cut from user_profile where age>=20 and age<=24 union all select id,device_id,gender,'25岁及以上' as age_cut fr...

select university,avg_question as avg_question_cnt from ( select university, AVG(question_cnt) AS avg_question, ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY AVG(question_cnt)) AS ranking from user_profile group by university) as t order by avg_question_cnt

select device_id,gender,age,university from user_profile where age like'%'

select prod_name,prod_price from Products where prod_price between 3 and 6 order by prod_price asc

select cust_name from Customers order by cust_name desc asc(ascending)升序 desc（descending）降序