select t1.product_name, t1.total_sales, row_number()over(partition by t1.category order by t1.total_sales desc) as category_rank from( select name as product_name, category, sum(quantity) as total_sales from orders join products using(product_id) group by name,category ) as t1

select round(AVG(t1.score),3) as avg_score from( select distinct rt.rec_info_l, rt.rec_user, ut.hobby_l, score from recommend_tb rt left join user_action_tb ut on rt.rec_user = ut.user_id where rt.rec_info_l = ut.hobby_l ) as t1;

select round(sum(course_count),0) as staff_nums from( SELECT info_id, (CHAR_LENGTH(course) - CHAR_LENGTH(REPLACE(course, 'course', '')))/CHAR_LENGTH('course') AS course_count FROM cultivate_tb ) as t1

# 第一种情况不适合，因为timestampdiff(day, checkin_time, checkout_time) 会考虑到日期和时间的差异，因此在同一天但时间不同的情况下，也会正确计算出相差的天数。 # select # user_id, # room_id, # room_type, # if(timestampdiff(day,checkin_time,checkout_time) > 1,timestampdiff(day,checkin_time,checkout_time),0)as days # from checkin_tb ct # left join guest...

select t1.u_n as u_n, t1.`date` as `date`, sum(t1.ps_num_0)over(partition by t1.u_n order by `date`) as ps_num from ( select u.name as u_n, `date`, sum(number) as ps_num_0 from passing_number pn left join login l using(user_id,`date`) left join `user` u on pn.user_id = u.id group by u.name,`date` ) ...

select distinct if(oi.client_id=0,'GroupBuy',c.name)as source, if(count(*)over(partition by oi.user_id) >=2, count(*)over(partition by oi.client_id),null) as cnt from order_info oi left join client c on oi.client_id = c.id where `date` > '2025-10-15' and product_name in ('C++','Java','Python')...

select * from( select distinct user_id, min(`date`)over(partition by user_id) as first_buy_date, if(dense_rank()over(partition by user_id order by date asc) = 2,`date`,null) as second_buy_date, count(*)over(partition by user_id) as cnt from order_info where `date` > '2025-10-15' and product_name ...

select t1.id, t1.job, t1.score, t1.rank_desc as t_rank from( select *, COUNT(*) OVER (PARTITION BY job) as total_score, dense_rank()over(partition by job order by score asc) as rank_asc, dense_rank()over(partition by job order by score desc) as rank_desc from grade )as t1 where t1.rank_asc >= 0.5...

select t1.id, t1.is_group_buy, t1.client_name from ( select oi.id, oi.is_group_buy, c.name as client_name, count(oi.id)over(partition by user_id) as counting from order_info oi left join client c on oi.client_id = c.id where date > '2025-10-15' and status = 'completed' and product_name in ('C++',...

有无大佬或者前辈可以分享一下这个岗位的面试经验或者工作内容呀～～会不会偏技术一些～

SELECT q1.user_id, q1.`date`, nextdate FROM ( SELECT user_id, `date`, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY `date` ASC) as user_rank FROM questions_pass_record ) AS q1 LEFT JOIN ( SELECT user_id, `date` as nextdate, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY `date` ASC) - 1 as adjus...

求大佬有人指导 这个公司的工作氛围和工资咋样不？售前工程师工资咋样捏🥹

select university, round(count(question_id)/count(distinct b.device_id),4) as avg_answer_cnt from user_profile a join question_practice_detail b on (a.device_id = b.device_id) group by university order by university asc