select distinct gender, count(*) as number from ( select SUBSTRING( PROFILE from 15 ) as gender from user_submit )as gender_detail group by gender_detail.gender 使用的是substring（str, from ）其他解答是substring_index（str,分隔符，第几个（从左往右或从右往左））

select avg(if(datediff(date2,date1)=1, 1, 0)) as avg_ret from ( select distinct device_id, date as date1, lead (date, 1, null) over ( partition by device_id order by date ) as date2 from( select distinct device_id, date from question_practice_detail )as unique_id_qpd )as id_date_qpd 一、 if(判断，真，假) 函数...

select day (date) as day, count(question_id) as question_cnt from question_practice_detail where month (date) = 8 group by day 1、day(),month(),year()2、date_format函数的 date_format(date, '%y-%m') = ‘202108’3、模糊查询 date like '%2021-08%'

select device_id, gender, case when age <20 then '20岁以下' when age >=20 and age <= 24 then '20-24岁' when age >=25 then '25岁及以上' else '其他' end as age_cut from user_profile

#if 条件函数 select if (age < 25 or age is null, '25岁以下', '25岁及以上') as age_cut, count(*) as number from user_profile group by age_cut # case 条件函数 select case when age < 25 or age is null then '25岁以下' when age >=25 then '25岁及以上' end as age_cut, count(*) number from user_profile group by age_cut ...

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'

select university, difficult_level, round(count(qpd.question_id)/count(distinct u.device_id), 4)avg_answer_cnt from question_practice_detail as qpd inner join user_profile as u on u.device_id =qpd.device_id inner join question_detail as qd on qpd.question_id = qd.question_id where university = '山东大学...

# 限定条件：无 # 每个学校：按照学校分组group by university # 不同难度：按难度分组group by difficult_level # 平均答题数：总答题数除以总人数count(qpd.question_id) / count(distinct qpd.device_id) # 来自上面信息三个表，需要联表，up与qpd用device_id连接，qd与qpd用question_id连接。 #法一 select university, difficult_level, round( count(qpd.question_id) / count(distinct u.de...

select university, difficult_level, round(count(qpd.question_id)/count(distinct u.device_id) ,4) as avg_answer_cnt from user_profile as u, question_practice_detail as qpd, question_detail as qd where u.device_id = qpd.device_id and qpd.question_id = qd.question_id group by university, difficult_leve...

select university, round(count(question_id)/count(distinct q.device_id), 4) as avg_answer_cnt from user_profile u, question_practice_detail q where u.device_id = q.device_id group by university order by university asc round (列， 4) 保留4位distinct 去除重复的字段 用回答的题目数量除以用户数量 (一个设备对应多个题，要去重)

# 方法一 全连接 select q.device_id, question_id, result from question_practice_detail as q, user_profile as u where q.device_id = u.device_id and u.university = '浙江大学'; #方法二 子查询 select device_id, question_id, result from question_practice_detail where device_id in( select device_id from user_profile where...

select university, avg(question_cnt) as avg_question_cnt, avg(answer_cnt) as avg_answer_cnt from user_profile group by university having (avg_question_cnt <5) or (avg_answer_cnt < 20) having的用法having字句可以让我们筛选成组后的各种数据，where字句在聚合前先筛选记录，也就是说作用在group by和having字句前。而 having子句在聚合后对组记录进行筛选。

select gender,university, count(device_id), avg(active_days_within_30), avg(question_cnt) from user_profile group by gender,university group by 按照性别和所在学校进行分组

select device_id, gender, age from user_profile where age between 20 and 23;