解题思路：1 先把关键列列出来：作者，年月份，涨粉，掉粉这些比较好统计的关于涨粉，掉粉计算：配合group by + sum(if()) 或者cast when 直接计算2 难点在于粉丝累计数量，这里是需要开分，sum() over(partition by 作者 order by 年月）进行第二步计算答案如下：select c.author, c.month, cast( ((c.gz + c.qg) / c.guank) as decimal(10,3) ) as rate, sum(c.gz) over( partition by c.author order by c.month ) ...

1 本题的思路难点就是slq怎么处理近三十天，关于时间函数的熟悉程度 date_sub(,) datediff() 整体答案如下：select b.tag, sum(if_retweet), cast(sum(a.if_retweet) / count(a.uid) as decimal(10,3)) as retweet_rate from tb_user_video_log a left join tb_video_info b on a.video_id=b.video_id where date_sub(date((select max(start_time) from tb_user...

select c.tag, concat(cast(avg(c.jindu) as decimal(10,2)),'%') as avg_play_progress from (select b.tag as tag, case when (( unix_timestamp(a.end_time) - unix_timestamp(a.start_time) ) > b.duration) then 100 else cast(((( unix_timestamp(a.end_time) - unix_timestamp(a.start_time) ) / b.duration) * 1...

关于日常概率，差值问题最先应该抓取所需的字段，然后配合group by 聚合函数求和，做差1 使用到函数 sum(if( 条件 ，1，0 )) 配合group by ，工作中经常使用到的 2 其他函数 cast（） 在格式转换，经常使用到的 3 最后不通数据库执行顺序总结 mysql ： from where XX group by XX having select order by hive : from where XX group by XX select order by having order by 最后放上答案： SELECT a.video_id, cast((sum(if( ...