with t as( select in_datetime dt,course_id, 1 as type from attend_tb union all select out_datetime dt,course_id, -1 as type from attend_tb ) select course_id,course_name, max(num) as max_num from( select c.course_id,course_name, sum(type) over (partition by c.course_id order by d...

select c.course_id,course_name, round(count(distinct case when timestampdiff(minute,in_datetime,out_datetime)>=10 then a.user_id else null end )*100/cnt,2) as attend_rate from course_tb c join attend_tb a on c.course_id = a.course_id join (select course_id,count(distinct user_id ) as cnt from beh...

select course_name, round(avg(timestampdiff(second,in_datetime,out_datetime)/60),2) as avg_Len from course_tb c join attend_tb a on c.course_id = a.course_id group by course_name order by avg_Len desc 别忘了avg

select c.course_id,course_name, count(distinct user_id) as online_num from course_tb c join attend_tb a on c.course_id = a.course_id where substr(in_datetime,12,8) <= '19:00:00' group by c.course_id,course_name order by c.course_id 直播开始时的在线人数：在直播开始的瞬间，或开始之前进入直播间的所有用户。

select c.course_id,course_name, round(sum(if_sign)/sum(if_vw)*100,2) as sign_rate from course_tb c join behavior_tb b on c.course_id = b.course_id group by c.course_id,course_name order by c.course_id 简单

select user_id,count(primary_date) as days_count from( select user_id,sales_date, row_number() over(partition by user_id order by sales_date) as rk, date_sub(sales_date,interval row_number() over(partition by user_id order by sales_date) day) as primary_date from ( select distinct user_id,sales...

select p.style_id, round(100*sum(num)/(sum(inventory)-sum(num)),2) as pin_rate, round(sum(total)/sum(tag_price*inventory)*100,2) as sell_through_rate from product_tb p left join( select s.item_id,sum(sales_price) as total,sum(sales_num) as num from sales_tb s group by s.item_id)a on p.item_id = a.i...

#生成一行sales_price/sales_num as sales_jiage #avg(sales_jiage) group by item_id #两表连接 select round(sum(sales_price)/sum(tag_price*sales_num)*100,2) as discount_rate from sales_tb s join product_tb p on s.item_id = p.item_id

select sum(sales_price) as sales_total, round(sum(sales_price)/count(distinct user_id),2) as per_trans from sales_tb sales_price竟是结算金额 而非单价

select style_id, count(*) as SPU_num from product_tb group by style_id order by SPU_num desc 简单

#各城市单日中最大的同时等车人数，题目中给出的示例结果并未体现出各城市每日的最大的同时等车人数，因此可以忽略单日，只要求各城市最大的同时等车人数即可 #用户开始打车，等车+1 with t1 as (select city,sum(uv) over(partition by city order by uv_time,uv desc) as wait_uv from (select city, event_time uv_time,1 as uv from tb_get_car_record union all #在司机接单前，用户取消，非等车-1 select city, end_...

select ( case when substr(event_time,12,8)>='07:00:00' and substr(event_time,12,8)<'09:00:00' then '早高峰' when substr(event_time,12,8)>='09:00:00' and substr(event_time,12,8)<'17:00:00' then '工作时间' when substr(event_time,12,8)>='17:00:00' and substr(event_time,12,8)<'20...

#先查出要的日期 with t1 as( select distinct date(order_time) as dt from tb_get_car_order where date(order_time) between '2021-10-01' and '2021-10-03'), #查询要的字段 t2 as( select date(order_time) as dt, count(fare) as finish_num, count(case when fare is null then 1 else null end) as cancel_num from tb_get_ca...

#求每个城市中平均评分最高的司机 with t1 as( select city, driver_id, round(avg_grade,1) from( select *,dense_rank() over(partition by city order by avg_grade desc) as rk from( select city,driver_id, avg(grade) as avg_grade from tb_get_car_record tr join tb_get_car_order too on tr.order_id = too.order_id group by ...