select so.product_id, sum((unit_price - purchase_price) * quantity) as total_profit, round((avg(unit_price)-purchase_price)/purchase_price * 100,2) as profit_margin from sales_orders as so left join purchase_prices as pp on so.product_id = pp.product_id where order_date like "2023%" group ...

select pi.product_id, pi.product_name, sum(ifnull(total_amount,0)) as q2_2024_sales_total # 解决空值问题, row_number()over ( partition by pi.category order by sum(total_amount) desc ) as category_rank, supplier_name from product_info as pi left join order_info as oi on pi.product_id = oi.product_id and QU...

select product_id ,product_name ,total_sales_amount ,total_sales_quantity from( select pd.product_id ,pd.product_name ,sum(sales_amount) as total_sales_amount ,sum(sales_quantity) as total_sales_quantity ,dense_rank()over(order by sum(sales_quantity) desc) as rk from products as pd left join sales_r...

with t1 as( select pc.product_id ,pc.product_name ,pc.category_id ,sp.sales_amount ,sp.cost_amount ,row_number()over (partition by pc.category_id order by sp.sales_amount desc) as ar #按销售额排序 ,round((( sp.sales_amount-sp.cost_amount) / sp.sales_amount),2) as profit_rate from product_category as pc jo...

sum(sum(sa.quantity * sa.price)) over(partition by pd.category) 是一个窗口函数，它对每个 pd.category 分组内的 sum(sa.quantity * sa.price) 的结果再次求和。由于 over(partition by pd.category) 的存在，这个窗口函数会为每个分组内的每一行返回该分组的 sum(sa.quantity * sa.price) 的总和。 select pd.category as product_category, ci.age_group as age_group, sum(quan...

with t1 as( select date_format(date,'%Y-%m') as first_year_mon, sum(num) as first_year_cnt, job from resume_info where YEAR(date) = '2025' group by date_format(date,'%Y-%m'),job ), t2 as( select date_format(date,'%Y-%m') as second_year_mon, sum(num) as second_year_cnt, job from resume_info where Yea...

with t1 as ( select date, ur.name as u_n, cl.name as c_n, dense_rank() over(partition by ur.id order by date desc) as rk from login as lg join user as ur on ur.id = lg.user_id join client as cl on cl.id = lg.client_id ) select u_n,c_n,date from t1 where rk = 1 order by u_n asc

select *, ( case when btype = 1 then salary * 0.1 when btype = 2 then salary * 0.2 else salary * 0.3 end ) as bonus from( select eb.emp_no,first_name,last_name,btype,salary from salaries as sa join emp_bonus as eb on eb.emp_no = sa.emp_no join employees as em on em.emp_no = eb.emp_no where to_date =...

select date,sum(case when rk = 1 then 1 else 0 end) from ( select date, row_number() over (partition by user_id) as rk from login ) as t1 group by date

select avg(salary) from (select max(salary) over() as ma, # 直接获取到max min(salary) over() as mi, # 直接获取到min salary from salaries as sa where to_date ='9999-01-01') where salary <> ma and salary <> mi # 2直接计算 SELECT (SUM(salary) - MAX(salary) - MIN(salary)) / (COUNT(1) - 2) # 去掉了最高最小 FROM s...

SELECT '25岁以下' AS age_cut, SUM(CASE WHEN IFNULL(age, 1) < 25 THEN 1 ELSE 0 END) AS number FROM user_profile UNION ALL SELECT '25岁及以上' AS age_cut, SUM(CASE WHEN age >= 25 THEN 1 ELSE 0 END) AS number FROM user_profile;

select university,difficult_level, count(qpd.question_id) / count(distinct qpd.device_id) as avg_answer_cnt from user_profile as up join question_practice_detail as qpd on qpd.device_id = up.device_id join question_detail as qd on qd.question_id = qpd.question_id where university = '山东大学' group by u...

select university,difficult_level, count(qpd.question_id)/count( distinct qpd.device_id) as avg_answer_cnt from user_profile as up join question_practice_detail as qpd on up.device_id = qpd.device_id join question_detail as qd on qd.question_id = qpd.question_id group by university,difficult_level

select gender,university, count(id) as user_num, avg(active_days_within_30) as avg_active_day, avg(question_cnt) as avg_question_cnt from user_profile group by university,gender order by gender asc,university asc