select t1.video_id, round((complete_rate * 100 + like_total * 5 + comment_total * 3 + retweet_total * 2) / (case when datediff(latest_total_date, latest_date) <= 29 then datediff(latest_total_date, latest_date) else 29 end + 1), 0) as hot_index from ( select sum(case when TIMESTAMPDIFF(second, a....

select * from ( select tag, dt, sum(like_total) over(partition by tag ORDER BY dt rows 6 preceding) as sum_like_cnt_7d, max(retweet_total) over(partition by tag ORDER BY dt rows 6 preceding) as max_retweet_cnt_7d from ( select tag, sum(if_like) as like_total, sum(if_retweet) as retweet_total, date(s...

select author, month, round(total_fans / open_total, 3), sum(total_fans) over(partition by author order by month) as total_fans from ( select b.author, date_format(a.start_time, "%Y-%m") as month, count(1) as open_total, sum(case when if_follow = 1 then 1 when if_follow = 2 then -1 else 0 end) as to...

select tag, concat(avg_play_progress, "%") from ( select b.tag, round(avg(case when timestampdiff(second, a.start_time, a.end_time) <= b.duration then timestampdiff(second, a.start_time, a.end_time) / b.duration else 1 end) * 100, 2) as avg_play_progress from tb_user_video_log a join tb_video_inf...

select a.video_id, round(sum(case when timestampdiff(second, a.start_time, a.end_time) >= b.duration then 1 else 0 end) / count(a.uid), 3) as avg_comp_play_rate from tb_user_video_log a join tb_video_info b on a.video_id = b.video_id where start_time >= '2021-01-01' and start_time < '2022-0...

select t.author_id, b.author_level, t.days_cnt from ( select a.author_id, count(1) as days_cnt from ( select distinct author_id, answer_date, dense_rank() over(partition by author_id order by answer_date) as ranks from answer_tb ) a group by author_id, date_sub(a.answer_date, interval ranks day) hav...

select user_id, count(user_id) as days_count from ( select distinct user_id, sales_date, dense_rank() over(partition by user_id order by sales_date) as ranks from sales_tb ) a group by user_id, date_sub(sales_date, interval ranks day) having count(user_id) >= 2 order by user_id asc

select t1.dt, t1.dau, round(count(t2.uid) / t1.dau, 2) as uv_new_ratio from ( select a.dt, count(a.uid) as dau from ( select uid, date(in_time) as dt from tb_user_log union select uid, date(out_time) as dt from tb_user_log ) a group by a.dt order by a.dt asc ) t1 left join ( select uid, min(date(in_...

select a.dt, round(count(b.uid) / count(a.uid), 2) as uv_rate from ( select uid, min(date(in_time)) as dt from tb_user_log group by uid ) a left join ( select distinct uid, date(in_time) dt from tb_user_log union select distinct uid, date(out_time) dt from tb_user_log ) b on a.uid = b.uid and a.dt =...

select a.id, a.name, b.total as grade_num from ( select t.user_id, dense_rank() over(order by t.total desc) as ranks, t.total from ( select user_id, sum(grade_num) as total from grade_info group by user_id ) t ) b left join user a on a.id = b.user_id where b.ranks = 1

select a.grade from ( select grade, (select sum(number) from class_grade) as sum, sum(number) over(order by grade asc) as start, sum(number) over(order by grade desc) as end from class_grade ) a where start >= sum / 2 and end >= sum / 2 order by a.grade

select ifnull(d.name, 'GroupBuy') as source, c.cnt from ( select client_id, count(id) as cnt from order_info where user_id in ( select user_id from order_info where status = 'completed' and date > '2025-10-15' and product_name in ('C++', 'Python', 'Java') group by user_id having count(id) > 1 ...

select a.user_id, b.min as first_buy_date, a.sum as cnt from ( select user_id, count(id) as sum from order_info where date >= '2025-10-15' and status = 'completed' and product_name in ('Java', 'Python', 'C++') group by user_id ) a join ( select user_id, min(date) as min from order_info where date...

select music_name from music where id in ( select music_id from music_likes where user_id in ( select follower_id from follow where user_id = 1 ) ) and id not in ( select music_id from music_likes where user_id = 1 ) order by id asc