# 1.将开始时间和结束时间视作相同时间列，分别给予标签1和-1表示在看人数的增加和减少。 # 2.SUM窗口函数，按文章id维度，统计按时间戳升序的观看人数变化情况 # 3.题目要求在瞬时统计时遵循【先进后出】,因此在ORDER BY层面，在遵循时间戳dt升序的同时，还要遵循先+1再-1的原则，即diff DESC with t1 as (select artical_id, uid, in_time as dt , 1 as diff from tb_user_log where artical_id >0 union all select artical_id, uid, out_...

# 1.连表查创作者涨粉 # 2.涨粉率=(加粉量 - 掉粉量) / 播放量 # 3.if_follow-是否关注为1表示用户观看视频中关注了视频创作者，为0表示此次互动前后关注状态未发生变化，为2表示本次观看过程中取消了关注。 # 4.按每个月group # 5.查出月播放量，月涨粉数 # 6.再按计算涨粉率，开窗统计每个作者总粉丝数 select author, month, round(month_fans/num_wtach, 3) as fans_growth_rate, sum(month_fans)over(partition by author order by month) ...

#1.算出每条记录的观看时长 #2.tb_user_video_log和tb_video_info用video_id字段连接，判断是等于还是小于duration #3.完播数是watch time=duration的计数，播放数是video_id的计数，完播率是前者/后者，按video分组 # # select video_id, round(count(IF(watch_time >= duration, 1, null))/count(video_id),3) as "avg_comp_play_rate" from (select a.id, a.uid, a....

with temp as( #得到SQL试卷的平均分 select avg(score) as score_avg from exam_record a, examination_info b where tag = 'SQL' and a.exam_id = b.exam_id) #找到得分不小于平均分的最低分 select min(score) as min_score_over_avg from exam_record a, examination_info b,temp where b.tag = 'SQL' and a.exam_id = b.exam_id and score &g...

select distinct cust_id,sum_pay from (select order_num,sum(item_price*quantity)as sum_pay from OrderItems group by order_num)a right join Orders o on a.order_num = o.order_num order by sum_pay desc

select distinct cust_id,sum_pay from (select order_num,sum(item_price*quantity)over (partition by order_num) as sum_pay from OrderItems) a right join Orders o on a.order_num = o.order_num order by sum_pay desc

select user_id, date, LEAD(date,1) over(partition by user_id order by date) as nextdate from questions_pass_record order by user_id #FIRST_VALUE()： 获取分组内指定列的第一个值。 #FIRST_VALUE(column) OVER (PARTITION BY column ORDER BY column) #LAST_VALUE()： 获取分组内指定列的最后一个值。 #LAST_VALUE(column) OVER (PARTITION BY col...

select date,user_id,pass_count from (select user_id,date,pass_count, rank()over(partition by date order by pass_count desc) as rank_everyday from questions_pass_record )a where rank_everyday = 1 or rank_everyday = 2 order by date asc

# select a.device_id, b.university, b.gpa # from # (select university,min(gpa) as gpa # from user_profile # group by university) b # left join # user_profile a # on a.university=b.university and a.gpa=b.gpa # order by a.university select device_id, university, gpa from ( select device_id,university,...

  我正在参加数据分析师的模拟面试，有要一起参加的吗？ https://www.nowcoder.com/interview/ai/cover?roomId=31