此题共包含两张表： 表1：tb_get_car_record 表2：tb_get_car_order 要解决的问题： 问题：请统计各个城市在2021年10月期间，单日中最大的同时等车人数。 注: 等车指从开始打车起，直到取消打车、取消等待或上车前的这段时间里用户的状态。 如果同一时刻有人停止等车，有人开始等车，等车人数记作先增加后减少。 结果按各城市最大等车人数升序排序，相同时按城市升序排序。 解题思路：  根据情况计算等车时间：   打到车的，是从开始打车的event_time到start_time 取消等待的，是从开始打车的event_time到finish_time，start_time...

此题共包含两张表： 表1：tb_get_car_record 表2：tb_get_car_order 要解决的问题： 统计周一到周五各时段的叫车量、平均等待接单时间和平均调度时间。全部以event_time-开始打车时间为时段划分依据，平均等待接单时间和平均调度时间均保留1位小数，平均调度时间仅计算完成了的订单，结果按叫车量升序排序。 解释：订单9017打车开始于11点整，属于工作时间，等待时间30秒，调度时间为1分40秒，示例数据中工作时间打车订单就一个，平均等待时间0.5分钟，平均调度时间1.7分钟。 解题思路：  统计各时段的叫车量、等待接单时间（event_time ~ order_t...

此题共包含两张表： 表1：tb_get_car_record 表2：tb_get_car_order 要解决的问题： 请统计国庆头3天里，每天的近7日日均订单完成量和日均订单取消量，按日期升序排序。结果保留2位小数。 解题思路：  统计订单完成量和订单取消量 利用窗口函数，统计每天近7日的订单完成量和订单取消量 计算每天近7日的订单完成量和订单取消量，取时间为国庆头3天 按日期升序排序，结果取2位小数  知识点：  窗口函数各个参数的含义：   partition by ：分组子句，表示分析函数的计算范围，不同的组互不相干； ORDER BY：排序子句，表示分组后，组内的排序方式； ROWS/...

此题共包含两张表： 表1：tb_get_car_record 表2：tb_get_car_order 要解决的问题： 问题：请找到2021年10月有过取消订单记录的司机，计算他们每人全部已完成的有评分订单的平均评分及总体平均评分，保留1位小数。先按driver_id升序输出，再输出总体情况。 解释： 2021年国庆有未完成订单的司机有202和203；202的所有订单评分有：5、4、4，平均分为4.3；203的所有订单评分有：5、5、4、5，平均评分为4.8；总体平均评分为(5+4+4+5+5+4+5)/7=4.6 解题思路：  统计2021年10月有取消订单记录的司机（时间为2021年10月，...

此题共包含两张表： 表1：tb_get_car_record 表2：tb_get_car_order 要解决的问题： 请统计2021年国庆7天期间在北京市接单至少3次的司机的平均接单数和平均兼职收入（暂不考虑平台佣金，直接计算完成的订单费用总额），结果保留3位小数。 解题思路：  国庆7天期间，北京市接单次数和收入 找出接单次数至少3次的司机 算出平均接单数和平均兼职收入  SELECT city, ROUND(AVG(order_num), 3) as avg_order_num, ROUND(AVG(income), 3) as avg_income FROM ( SELECT drive...

此题共包含一张表： 表1：sales_tb 要解决的问题： 请你统计连续2天及以上在该店铺购物的用户及其对应的次数 （若有多个用户，按user_id升序排序） 解题思路：  统计用户在店铺中购物情况 找到连续2天购物的用户 按用户分组，user_id升序排序   SELECT user_id, count(DISTINCT sales_date) days_count from sales_tb where user_id in (SELECT user_id from( SELECT sales_date, user_id, item_id, DENSE_RANK() over(PARTIT...

此题共包含两张表： 表1：sales_tb 表2：product_tb 要解决的问题： 请你统计每款的动销率与售罄率,按style_id升序排序  动销率：pin_rate，有销售的SKU数量/在售SKU数量; 售罄率：sell-through_rate，GMV/备货值，备货值=吊牌价*库存数 GMV所有订单的金额总和  解题思路：  计算每款商品的总存货量和存货总量的价格 计算每款商品的总销售金额和总销售个数 计算动销率和售罄率，按style_id升序排序  知识点：  Standard Product Unit （标准产品单位），是商品信息聚合的最小单位。通俗点来讲，就是产品的款式/型号。...

此题共包含两张表： 表1：sales_tb 表2：product_tb 要解决的问题： 请你统计折扣率（GMV/吊牌金额，GMV指的是成交金额），折扣率保留两位小数 解题思路：  获取表product_tb的标签价格，sales_tb的sales_price的结算价格 用item_id关联两张表 折扣率保留两位小数  SELECT round(sum(sales_price)/sum(tag_p)*100,2) `discount_rate(%)` from( SELECT item_id, sales_price, tag_price*sales_num tag_p from sales_t...

此题共包含一张表： 表1：sales_tb 要解决的问题： 请你统计实际总销售额与客单价（人均付费，总收入/总用户数，结果保留两位小数） 解题思路：  统计总销售额sales_price 统计总收入和总用户数 结果保留两位小数  SELECT sum(sales_price) sales_total, ROUND(sum(sales_price) / count(DISTINCT user_id),2) per_trans from sales_tb

此题共包含一张表： 表1：product_tb 要解决的问题： 请你统计每款的SPU（货号）数量，并按SPU数量降序排序 解题思路：  计算每种spu的数量 按SPU数量降序排序  SELECT style_id, count(style_id) SPU_num from product_tb GROUP BY style_id ORDER BY SPU_num desc

此题共包含两张表： 表1：course_tb 表2：attend_tb 要解决的问题： 请你统计每个科目最大同时在线人数（按course_id排序） 解题思路：  首先将in_datetime和out_datetime放到一列，然后按时间排序，其中将in_datetime添加辅助列1，将out_datetime添加辅助列-1 按科目类型排序，计算出每科最多达的在线人数 按course_id排序  SELECT course_id, course_name, max(assist) max_num from( SELECT course_id, time, sum(ass) over(PARTI...

此题共包含三张表： 表1：course_tb 表2：attend_tb 表3：behavior_tb 要解决的问题： 请你统计每个科目的出勤率（attend_rate(%)，结果保留两位小数），出勤率=出勤（在线时长10分钟及以上）人数 / 报名人数，输出结果按course_id升序排序 解题思路：  统计出勤人数和报名人数（注意剔除重复的user_id） 输出结果按course_id升序排序  SELECT t1.course_id, course_name, ROUND((online_num / sum(if_sign))*100,2) `attend_rate(%)` FROM( SE...

此题共包含两张表： 表1：course_tb 表2：attend_tb 要解决的问题： 请你统计每个科目的平均观看时长（观看时长定义为离开直播间的时间与进入直播间的时间之差，单位是分钟），输出结果按平均观看时长降序排序，结果保留两位小数。 解题思路：  统计每条数据的观看时长timestampdiff(minute,in_datetime, out_datetime) 按科目分组，按观看时长排序，保留2位小数  SELECT ctb.course_name, ROUND(avg(TIMESTAMPDIFF(minute,in_datetime, out_datetime)),2) avg_le...

此题共包含两张表： 表1：course_tb 表2：attend_tb 要解决的问题： 请你统计直播开始时（19：00），各科目的在线人数,按照course_id升序排序 解题思路：  统计直播开始时的在线人数（即进入时间在19:00点前，退出时间在19:00后） 按科目ID分组，course_id排序  知识点： 使用date_format(date,format)提取日期的情况较多，较少使用提取时间，这里补充一下提取格式: format 规定日期/时间的输出格式  %T 时间, 24-小时 (hh:mm:ss) %r 时间，12-小时（hh:mm:ss AM 或 PM） %H 小时 (00...