# 知道第二天得到的数据后，对其进行计算次日留存率，根据日期分组 SELECT t1.dt,ROUND(COUNT(t2.uid)/COUNT(t1.uid),2) uv_rate FROM # 这道题要的是新用户的留存，所以首先要查出新用户,查新用户的方法，查找最小登录时间 (SELECT uid,min(date(in_time)) dt FROM tb_user_log GROUP BY uid) t1 #每日新增用户表 需要对用户分组，进行去重操作 # 可能会涉及到跨天活跃，所以最好是并集操作，将登录时间和登出时间都拿出来，取并集，进行去重 LEFT JOIN ( SELECT uid...

WITH temp AS ( # 记录进入，记为1 SELECT uid,artical_id,in_time line_time,1 uv FROM tb_user_log WHERE artical_id<>0 UNION ALL # 记录退出，记为-1 SELECT uid,artical_id,out_time line_time,-1 uv FROM tb_user_log WHERE artical_id<>0 ), temp1 as ( SELECT artical_id, SUM(uv) over(partition by artical_id orde...

WITH temp AS ( SELECT uid,substr(in_time,1,10) dt,artical_id,in_time,out_time FROM tb_user_log WHERE artical_id<>0 and year(in_time) = 2021 and month(in_time) = 11 ) SELECT dt,ROUND(SUM(TIMESTAMPDIFF(SECOND,in_time,out_time))/COUNT(DISTINCT uid),1) avg_viiew_len_sec FROM temp GROUP BY dt ORDER...

# SELECT # video_id, # ROUND((100 * finished_rate # + 5 * like_cnt # + 3 * comment_count # + 2 * retweet_cnt) / (unfinished_day_cnt + 1)) hot_index # FROM ( # SELECT # i.video_id, # SUM(TIMESTAMPDIFF(second, start_time, end_time) >= duration) / COUNT(*) finished_rate, # SUM(if_like = 1) like_cnt,...

with temp as ( select tag,substr(end_time,1,10) as dt,start_time,if_like,if_retweet from tb_user_video_log tuvl left join tb_video_info tvi on tuvl.video_id = tvi.video_id ), temp1 as ( select tag,dt, sum(sum(if_like)) over(partition by tag order by dt rows 6 preceding) as like_cnt, max(sum(if_retwe...

with temp as ( select author,substr(end_time,1,7) as month_id,if_follow from tb_user_video_log tuvl left join tb_video_info tvi on tuvl.video_id = tvi.video_id where year(end_time) = 2021 ) , temp1 as ( select author,month_id, cast(sum(if(if_follow=1,1,if(if_follow=0,0,-1)))/count(*) as decimal(10,3...

select tag,sum(if(if_retweet=1,1,0)) as retweet_cut, cast(sum(if(if_retweet=1,1,0))/count(*) as decimal(10,3)) as retweet_rate from tb_user_video_log tuvl left join tb_video_info tvi on tuvl.video_id = tvi.video_id where DATEDIFF(DATE((select max(end_time) from tb_user_video_log)),Date(tuvl.end_time...

select tag,concat(cast(avg_play_progress*100 as decimal(5,2)),'%') as avg_play_progress from ( select tag, cast(avg(if(timestampdiff(second,start_time,end_time)>=duration,1,timestampdiff(second,start_time,end_time)/duration)) as decimal(10,4)) as avg_play_progress from tb_user_video_log tuvl left...

select tuvl.video_id, cast(avg(if(timestampdiff(second,start_time,end_time)>=duration,1,0)) as decimal(10,3)) as avg_comp_play_rate from tb_user_video_log tuvl left join tb_video_info tvi on tuvl.video_id = tvi.video_id where year(start_time) = '2021' group by tuvl.video_id order by avg_comp_play...

select b.course_id,ct.course_name,max(uv) as max_num from ( select course_id,timestamp, sum(uv) over(partition by course_id order by timestamp) as uv from ( select course_id,in_datetime as timestamp,1 as uv from attend_tb union all select course_id,out_datetime as timestamp,-1 as uv from attend_tb )...

drop table if exists exam_record_2011; drop table if exists exam_record_2012; drop table if exists exam_record_2013; drop table if exists exam_record_2014; 死脑筋做题，不知道变通 ，也不知道变通的方法

ALTER TABLE user_info ADD column school varchar(15) AFTER LEVEL; ALTER table user_info CHANGE column job profession varchar(10); ALTER TABLE user_info MODIFY column achievement int(11) default 0;

truncate table exam_record; 方法一、truncate情况表中的记录并重置自增id。[使用]：truncate table[注意]：truncate只能作用于表；truncate会清空表中的所有行，但表结构及其约束、索引等保持不变；truncate会重置表的自增值；使用truncate后会使表和索引所占用的空间会恢复到初始大小。方法二、drop删除表的数据和结构之后重新建表。[使用]：drop table if exists exam_record;create table if not exists exam_record...[注意]：drop会删除表的结构及其所...

delete from exam_record where submit_time is null or timestampdiff(minute, start_time, submit_time) < 5 order by start_time limit 3 在得到满足条件后，再去求得前三条就好，这里主要是记住是一个or的条件。然后求时间的函数 timestampdiff(minute,start_time,submit_time) 可以求得两个timestamp的时间差。