select ifnull(c.name, "GroupBuy") source, count(a.id) cnt from client c right join ( select *, count(id) over(partition by user_id) order_num from order_info where date>"2025-10-15" and status="completed" and product_name in ("C++","Java","Python") ) a on c.id=a.client_id where order_num >= 2 ...

先求出用户下单2个以及2个以上状态为购买成功的C++课程或Java课程或Python课程 的所有信息，即表t之后通过表t分别求出三个值，再join合并。 with t as ( select * from ( select *, row_number() over(partition by user_id order by date) rn, count(id) over(partition by user_id) order_num from order_info where date>"2025-10-15" and status="completed" and product_na...

select city, driver_id, avg_grade, avg_order_num, avg_mileage from ( # 司机平均评分、日均接单量和日均行驶里程数 select city, driver_id, round(avg(grade),1) avg_grade, round(count(order_id)/count(distinct date(order_time)),1) avg_order_num, round(sum(mileage)/count(distinct date(order_time)),3) avg_mileage, rank() over(...

思路：首先求每个video_id的视频完播率(完整播放次数/播放总次数), 点赞数, 评论数, 转发数，然后筛选近一个月发布的视频。容易理解错误的是：当天日期不一定是2021-10-03，而是所有视频播放记录中的最近一天。这里因为前面的数据需要group by，因此在group by之后如何求得当天日期是一个难点：max(date(max(end_time))) over ()指的是 先对每个 video_id获取date(max(end_time))，之后对整个group by结果开窗求得全部date(max(end_time))的最大值 即当天日期。 select video_id, su...

方法一：1个select select tag, concat(round(avg(if(timestampdiff(second, start_time, end_time)>duration, 100,timestampdiff(second, start_time, end_time)/duration*100 )), 2), "%" ) avg_play_progress from tb_user_video_log left join tb_video_info using(video_id) group by tag having avg_play_progress >...

length() 对每个中文字符算作3个，其他算1个；计算单位：字节utf8编码：一个汉字三个字节，一个数字或字母一个字节。gbk编码：一个汉字两个字节，一个数字或字母一个字节char_length()所有都算1个计算单位：字符不管汉字还是数字或者是字母都算是一个字符 select uid, if(char_length(nick_name)<=13, nick_name, concat(left(nick_name,10),"...")) nick_name from user_info where char_length(nick_name) > 10

思路：1. 完成试卷的记录，将试卷得分按分界点[90,75,60]分为优良中差四个得分等级（分界点划分到左区间）2. 统计不同用户等级的人在完成过的试卷中各得分等级占比分组的实现： ①if(score>=60, if(score>=75, if(score>=90, "优", "良"),"中"), "差") score_grade ② case when score>=90 then "优" when score>=75 then "良" when score>=60 then "中" else "差" end as score_grade第一种 逐步实现 ...

1. 每个用户试卷未完成数和未完成率（保留3位小数）第一种：思路清晰版 select uid, #包含有、无作答记录的用户，无作答记录的三个指标均设为0 ifnull(incomplete_cnt, 0) incomplete_cnt, ifnull(did_cnt, 0) did_cnt, ifnull(incomplete_rate, 0.000) incomplete_rate, level from user_info a left join ( select uid, #均为有作答记录的用户 sum(if(submit_time is null, 1, 0)) incomplete_...

思路：1. 每月 的试卷作答记录中月活用户数、新增用户数2. 每月 - 截止当月的单月最大新增用户数、截止当月的累积用户数 --分别用max/sum窗口函数先求出月活用户数和新增用户数 # 月活用户数 select ym, count(distinct uid) as mau from um group by ym # 新增用户数 select ym_min, count(distinct uid) from ( select uid, min(ym) ym_min from um group by uid #每个用户最早出现的月份 ) a group by ym_min 所有代码： with...

# 1. 2021年、2020年上半年各类试卷的做完次数, 以及排名 with newtable as ( select tag, year(start_time) start_year, count(score) exam_cnt, rank() over (partition by year(start_time) order by count(score) DESC) exam_cnt_rank from exam_record join examination_info using(exam_id) where year(start_time) in (2020,2021) and m...

思路：1. 每个人近三个有试卷作答记录的月份2. 过滤：三个月中试卷均完成的用户 --sum(if(submit_time is null,1,0))=0, group by uid # 思路清晰版 with t as ( select uid, date_format(start_time,"%Y%m") ym, dense_rank() over (partition by uid order by date_format(start_time,"%Y%m") DESC) mrank from exam_record ) select uid, count(submit_time) exa...