### 这道题真的难！！！！ 重点是计算累计签到天数和累计连续签到天数。累计签到天数 使用row_number() 窗口函数按照登录签到日期升序依次计数得到累计签到天数，通过datediff(indt,mindt)+1 得到当前用户登录日期与用户登录签到最小日期之间的天数差，再减去 rn (累计签到天数) ，这两个差值之间的差值，若有日期的值相等则相等的这一系列日期为连续签到，统计相等的这些日期的天数则为累计连续签到天数，根据累计连续签到天数取7的模，为3为7 的时候分别对应的金币是3个和7个，连续登录第8天，则模值为1，为1个金币，其余情况也是1个金币；因此得出下列SQL。 select u...

## 统计每个用户的最小登入时间，记作该用户的新增用户时间，分别统计登入时间和登出时间；窗口函数统计 每个用户的 当前in_time和out_time是否和新增用户时间相等，若相等则记为1 代表当日的新增用户，否则记作0；在分别统计当天的新增用户个数，当天的活跃用户数，计算日活率并按照日期升序排列。 select dt, count(uid) dau, round(sum(diff)/count(uid),2) uv_new_ratio from ( select distinct uid,date_format(in_time,'%Y-%m-%d') dt, if(in_time=min(i...

### 解题思路，首先计算每个用户的最小登录时间in_time（新增用户时间注册时间），和每个用户的最大登出时间out_time ,以及当前表格的最大登出时间out_time ,分别按照 这三个时间的关系将用户划分为 忠实用户，新晋用户，沉睡用户，流失用户；最后一步，统计每个类别用户的用户数，并使用sum(count(uid)) over() 窗口函数统计所有分组的所有用户数。 select B.user_grade, #count(uid) uCnt, #sum(count(uid)) over(order by B.user_grade) total1, #sum(count(uid)) ...

### 解题思路： 通过if(in_time=min(in_time)over(partition by uid order by date_format(in_time,'%Y-%m-%d'))) 窗口函数计算得到每个新增用户的日期（1），依次通过If函数得到新增用户的离开日期（2），通过lead()窗口函数得到每个新增用户的下次登录系统的进入时间（3）和离开时间（4） ； 通过时间dt分组，依次比较时间（2）（3）（4）同时间（1）的关系，过滤时间差在1天之内的，时间（1）不为空且时间戳为’2021-11‘ ； 同时having count(A.indt)>0 select A.dt...

### 不好意思又是一篇照搬别人代码的行为。一开始我的思路出劈叉了，我想着通过先计算某个瞬时时刻，然后通过瞬时时刻分组计算每个时刻的进出总人数，再比较出每篇文章的最大进出总人数；参考了别人的写法之后，我顿悟了，将in_time 时间记作1，代表人数增加，将out_time记作-1，代表人数的减少，先统计所有时刻及对应的人数增加及减少，然后根据sum() over() 窗口函数统计每个截止时刻的进出总人数：sum(diff) over(partition by artical_id order by dt,diff desc) ### 每篇文章同一时刻最大在看人数 # 统计截止到每个时刻 每篇文...

### 1. 统计视频完播率 ：sum()/count() 或者avg() 最近无播放天数：当视频无播放量时，单表最大播放时间-视频发布时间； 当视频播放量大于0时，单表最大播放时间-视频最大播放时间； 解题思路：首先根据datediff((select max(end_time) from tb_user_video_log),tvi.release_time)<=29条件筛选出 近一个月之内 存在视频播放纪录的视频ID的视频播放的 完播率，转发数，点赞数，评论数，和最近无播放天数。然后再根据 热度求取公式计算每个视频ID的热度计算。 # 统计当前最大播放纪录时间里一个月内的发布的视频...

### 窗口滑动函数的使用。。sum() over(partition by tag order by date_format(tvl.start_time,'%Y-%m-%d') rows 6 preceding) # 国庆期间每类视频点赞量和转发量。 select A.tag, A.dt, A.sum_like_cnt_7d, A.max_retweet_cnt_7d from ( select tvi.tag, date_format(tvl.start_time,'%Y-%m-%d') dt, sum(sum(tvl.if_like)) over(partition by tvi.ta...

/* select A.author, A.month, round((A.addFanscnt-A.subtrFanscnt)/A.videoCnt,3) fans_growth_rate, sum(addFansMonth) over(partition by A.author order by A.month) total_fans from ( select tvi.author, date_format(tvl.start_time,'%Y-%m') month , count(if(tvl.if_follow=1,1,null)) addFanscnt, count(if(tvl....

## 统计每个粉丝每个月份的涨粉率以及截止当月的总粉丝量。 select A.author, A.month, round((A.addFanscnt-A.subtrFanscnt)/A.videoCnt,3) fans_growth_rate, sum(addFansMonth) over(partition by A.author order by A.month) total_fans from ( select tvi.author, date_format(tvl.start_time,'%Y-%m') month , count(if(tvl.if_follow=1,1,null)...

### 有用户交互的最近一个月的时间，按最大日期统计，最大日期指的是全部视频也就是全表的最大日期，不是每个短视频分类的最大日期。 ## 转发率=转发量/播放量。结果按照转发率降序排序。 select tvi.tag, sum(tvl.if_retweet) retweet_cut , round(sum(tvl.if_retweet)/count(tvl.start_time),3) retweet_rate from tb_user_video_log tvl join tb_video_info tvi using(video_id) where datediff((select max(...

  我已经通过这道题！ https://www.nowcoder.com/questionTerminal/c60242566ad94bc29959de0cdc6d95ef

## 下面一种是本人自己的写法，sum()/count() 得到了平均值，相比于avg() 其实逻辑是相同的。第一钟是参考了题解的写法写的。功能上大体类似的哈。但是我的方法略显繁琐有点画蛇添足了。 # 平均播放进度大于60% 的视频类别 /* select tag, avg_play_progress from ( select tvi.tag , round(avg(if(timestampdiff(second,tvl.start_time,tvl.end_time)>tvi.duration,1, timestampdiff(second,tvl.start_time,tvl.en...

### 解题思路：计算每月的题目练习数以及每月的日均题目练习率，最后使用union 或者 union all 连接数据表的时候， order by 子句应放在最后面。 select date_format(submit_time,'%Y%m') submit_month , count(submit_time) month_q_cnt, round(count(submit_time)/day(last_day(max(submit_time))),3) avg_day_q_cnt from practice_record where year(submit_time) = 2021 grou...

1. 统计出每套试卷作答数小于3的试卷类型和试卷作答数量； tag 小写转大写后需要保持一致，两张表的tag值本身需要不相等。 select A.tag, B.answer_cntB answer_cnt from ( select EI.tag , count(ER.start_time) answer_cntA from exam_record ER join examination_info EI using(exam_id) group by ER.exam_id having count(ER.start_time) < 3 ) A join ( select EI.tag, ...