select city, round(avg(driver_cnt),3) as avg_order_num, round(avg(fare_sum),3) as avg_income from ( select city,driver_id, count(driver_id) as driver_cnt, sum(fare) fare_sum from tb_get_car_record join tb_get_car_order using (order_id) where date(order_time) between '2021-10-01' and '2021-10-07'and ...

1. 这道题的难点是如何找到连续的天数，我的做法是先用row_number窗口函数按作者id分组对日期进行排序，为什么不用dense_rank，我们先来看二者的区别：（以101作者为例，前者是用row_number排序，后者是用dense_rank排序）我们可以发现前者的所有日期在减去它们的名次后为11.00和11.-1（这个日期不合理，但是不重要，重要的是使连续日期变得一样，这样才能计数），而dense_rank窗口函数在减去它们的名次后都为11.00，会出现对2021-11-01这个日期重复计数，即出现四天的连续日期，显然不对2. 接下来，也就是对日期进行计算，用date_sub这个函数，...

select count(author_id) as num from ( select author_id from ( select distinct author_id,issue_type from issue_tb i right join answer_tb a on i.issue_id=a.issue_id where issue_type in('Education','Career') ) ia group by author_id having count(author_id) =2 ) counts

select b.course_id,course_name, round(count(distinct(case when timestampdiff(minute,in_datetime,out_datetime)>=10 then b.user_id else null end ))*100/count(distinct (case when if_sign = 1 then b.user_id else null end)),2) as attend_rate from course_tb c right join behavior_tb b on c.course_id=b.c...

select user_id,max(counts) as days_count from ( select user_id,d,count(*) as counts from ( select user_id,date_sub(sales_date,interval rk day) as d from ( select *, row_number () over(partition by user_id order by sales_date) as rk from sales_tb ) as rk ) as d group by user_id,d ) as c group by user...

select author,month,fans_growth_rate, sum(total_fans) over(partition by author order by month) as total_fans from (select author,month, round(sum(follows)/count(author),3) as fans_growth_rate, sum(follows) as total_fans from( select author,substring_index(start_time,'-',2) as month, if(if_follow='2'...

select tag, concat(round(avg(play_progress*100/duration),2),'%') as avg_play_progress from ( select tag,duration, if(timestampdiff(second,start_time,end_time)>duration,duration,timestampdiff(second,start_time,end_time)) as play_progress from tb_user_video_log u left join tb_video_info v on u.vide...

select round(avg(distinct u.score),3) as avg_score from recommend_tb r left join user_action_tb u on r.rec_user=u.user_id and rec_info_l=hobby_l

select c.user_id as user_id,c.room_id as room_id,room_type, datediff(checkout_time,checkin_time) as days from guestroom_tb g right join checkin_tb c on g.room_id=c.room_id and checkin_time like '2022-06-12%' where datediff(checkout_time,checkin_time)>1 order by days,room_id,user_id desc