先筛选出回答过Education的用户(子查询),在此基础上筛选回答过Career的用户 select count(distinct author_id) as num from issue_tb t join answer_tb t1 using(issue_id) where author_id in (select author_id from issue_tb t join answer_tb t1 using(issue_id) where issue_type = 'Education') and issue_type = 'Career'

select '店铺汇总' as pproduct_id,concat(round((1-sum(in_price*cnt)/sum(price*cnt))*100,1),'%') as profit_rate from tb_product_info t join tb_order_overall t1 join tb_order_detail t2 on t.product_id = t2.product_id and t1.order_id = t2.order_id where shop_id=901 and date(event_time)>='20211001' union ...

select product_id,round(sum(if_click)/count(1),3) as ctr ,round(sum(if_cart)/sum(if_click),3) as cart_rate ,round(sum(if_payment)/sum(if_cart),3) as payment_rate ,round(sum(if_refund)/sum(if_payment),3) as refund_rate from tb_user_event where DATE_FORMAT(event_time,"%Y%m") = '202110' group by produc...

select date_format(event_time,"%Y-%m") as month,sum(case when status in (0,1) then total_amount else 0 end) as GMV from tb_order_overall where year(event_time) = 2021 group by month having GMV>100000 order by GMV

with t as ( select uid,date(in_time) as dint, date(in_time)-dense_rank()over(partition by uid order by in_time) as start_time from tb_user_log where artical_id=0 and sign_in=1 and date(in_time) between '2021-07-07' and '2021-10-31' ) select uid,date_format(dint,"%Y%m") as month,sum(case rn%7 when 3 ...

-- 临时表————每个用户第一次登陆数据 with t as( select distinct first_login_time,count(uid)over(partition by first_login_time) as num from (select uid,min(date(in_time)) as first_login_time from tb_user_log group by uid) t ), -- 临时表————日活 m as ( select dtime as dt,count(1) as dau from (select uid,date(in_time) as ...

with t as ( select uid,max(date(in_time))over(partition by uid) as max_part_time, min(date(in_time))over(partition by uid) as min_part_time, date_add(max(date(out_time))over(),interval -6 day) as 7_time, date_add(max(date(out_time))over(),interval -29 day) as 29_time, (select count(distinct uid) fro...

-- 第一步：建立临时表，利用窗口函数lead，取出每个日期对应的下一个日期数据(算次日留存)。因为可能会涉及跨天活跃问题，所以也需要out_time with t as ( select uid,date(in_time) as dint,date(out_time) as dout, lead(date(in_time))over(partition by uid order by in_time) as ldint from tb_user_log ) -- 第二步：首先取出每个uid对应的首日(最小)登录日期，继而可以算留存率。注：要求的是2021年11月的留存率 select din...

select date(out_time) as dt,round(sum(TIMESTAMPDIFF(second,in_time,out_time))/count(distinct uid),1) as avg_view_len_sec from tb_user_log where artical_id <>0 and DATE_FORMAT(out_time,"%Y%m")=202111 group by dt order by avg_view_len_sec

with t as ( select t.artical_id,t.out_time,t1.in_time,TIMESTAMPDIFF(second,t1.in_time,t.out_time) as time_gap, RANK()over(partition by artical_id order by out_time)-1 as rn from tb_user_log t join tb_user_log t1 on t.artical_id=t1.artical_id where t.artical_id<>0 and t1.artical_id<>0 ) s...