1、10月份新客户首单信息的提取，可以用where条件进行过滤： where (uid,event_time) in (select uid,min(event_time) from tb_order_overall group by 1 having date_format(min(event_time),'%Y-%m')='2021-10' 用户最早购买的时间必须在10月，所以having date_format(min(event_time),'%Y-%m')='2021-10'，同时又是要求首单的相关信息，所以在条件过滤时采用了 (uid,event_time)的组合...

with a as ( select driver_id, city, count(x.order_id) as cc, sum(fare) as ss from tb_get_car_order x join tb_get_car_record y using(order_id) where city = '北京' and date(finish_time) between '2021-10-01' and '2021-10-07' group by 1, 2 having count(order_id) >= 3 ) select '北京', round(avg(a.cc), 3),...

with a as (select x.course_id,course_name,in_datetime as dt,1 as nb from attend_tb x join course_tb y using(course_id) union all select x.course_id,course_name,out_datetime as dt,-1 as nb from attend_tb x join course_tb y using(course_id) order by 3,4), b as (select a.course_id,a.course_name,sum(a.n...

#1、观看时间大于10分钟 with a as (select x.course_id,course_name, count(distinct user_id) as count_id from attend_tb x join behavior_tb y using (user_id,course_id) join course_tb z on x.course_id=z.course_id where timestampdiff(minute,in_datetime,out_datetime)>=10 group by 1,2 order by 1), #2、报名人数 b as (...

select course_name,round(sum(timestampdiff (minute,in_datetime,out_datetime)) /count(user_id),2) from attend_tb x join course_tb y using(course_id) group by 1 order by 2 desc

select x.course_id, course_name,count(distinct user_id) from attend_tb x join course_tb y using(course_id) where time(in_datetime)<='19:00:00' and time(out_datetime)>='19:00:00' group by 1,2 order by 1

select x.course_id, course_name, round(100 * sum(if_sign) / sum(if_vw), 2) from behavior_tb x join course_tb y using(course_id) group by 1, 2 order by 1

1、首先将两个表内连接，连续问题一半会先创建dense_rank()字段，再和日期相减，结果相同则连续，相同个数即为连续的天数 with a as (select distinct x.author_id,answer_date,author_level,dense_rank() over (partition by x.author_id order by answer_date) as rn from answer_tb x join author_tb y using(author_id)) 2、在1的基础上，根据作者Id以及减去的结果分组求个数，对个数进行限制，排序后可以得到结果 se...

select count(distinct author_id) from answer_tb x join issue_tb using(issue_id) where issue_type = 'Career' and author_id in ( select distinct author_id from answer_tb x join issue_tb using(issue_id) where issue_type = 'Education' )

1、按照等级分类，求不同等级下的创作者数量 with aaa as ( select count(x.author_id) as count_aid, y.author_level from answer_tb x join author_tb y on x.author_id = y.author_id where char_len >= 100 group by 2 ) 3、不同等级数量求和，用2个union就可以啦，虽然代码有点长，不过好理解，也有其他的做法~ select from ( select '5-6级', sum(count_aid) as ww from aaa...

with aaa as ( select distinct user_id, dense_rank() over ( partition by user_id order by sales_date ) as days, sales_date from sales_tb ) select aaa.user_id, count(*) as days_count from aaa group by 1, date_add(aaa.sales_date, interval - days day) having days_count >= 2 order by 1

with sales_group as ( select style_id, sum(sales_price) as s, sum(sales_num) as sn from sales_tb x join product_tb y on x.item_id = y.item_id group by 1 ), pro_group as ( select style_id, sum(tag_price * inventory) as t, sum(inventory) as inv from product_tb group by 1 ) select aaa.style_id, round(1...

1）选出2021-07-07到2021-10-31期间签到的用户，按用户排序编号，用排序问题得到用户日期与编号之差，如果该值相等，则证明连续 select uid, date(in_time) as dt, date(in_time) - row_number() over ( partition by uid order by date(in_time) ) as oo from tb_user_log where artical_id = 0 and sign_in = 1 and date(in_time) between '2021-07-07' and '2021-10-31' 2）...

select g.video_id, round((100sf+5sl+3sc+2sr)/ (datediff(g.ll,g.ff)+1),0) as hot_index from (select y.video_id, sum(case when timestampdiff(second,y.start_time,y.end_time) >=duration then 1 else 0 end)/count(y.video_id) as sf, sum(if_like) as sl, count(comment_id) as sc, sum(if_retweet) as sr, dat...