# 临时表存储各部门男女平均实际薪水，如果一个部门没有某一性别的员工，则平均薪资取0.00,并计算总人数 with tab as( select distinct department,case when dep_male != 0 then round(dep_male_sum/dep_male,2) when dep_male = 0 then 0.00 end as average_actual_salary_male,case when dep_female != 0 then round(dep_female_sum/dep_female,2) when dep_female = 0...

with tab as( # 统计在2025年3月完成了102课程的所有学员的id select user_id,course_id,completion_date from course_completions where year(completion_date) = 2025 and month(completion_date) = 3 and course_id = 'DS-102' ) # 依据平均评分标记反馈类型并调整顺序 select user_id,average_rating,case when average_rating >=4.0 then '优质反馈学员' el...

# 筛选汇比同类设备平均用电量更高的高耗能设备并调整顺序 select device_name,location_code,total_usage,efficiency_level from( # 计算每个类别设备当月的所有设备平均总用电量 select device_id,device_name,location_code,category,total_usage,cast(avg(total_usage) over(partition by category) as decimal(10,2)) as category_mean,case when total_usage>=50 t...

# 创建recursive递归查询递归遍历 with recursive tab as( # 连接双表并限定新会员入会日期作为基础查询表 select rr.referrer_id,m.member_name,rr.referee_id,rr.join_date,rr.base_reward_points from referral_records as rr left join members as m on rr.referrer_id = m.member_id where rr.join_date between '2025-01-01' and '2025-06-30' ), que...

with tab as( # 筛选invited_at最早的shit_id+rider_id对,剩下的全为首轮邀约记录,同时统计2小时内确认成功条件 select *,case when response_status = 'accepted' and responded_at is not null and timestampdiff(SECOND,invited_at,responded_at) <= 7200 then 1 else 0 end as confirm_succeeded from( # shift_id、rider_id分组的invited_at升序id selec...

  我已经通过这道题！ https://www.nowcoder.com/questionTerminal/ed828b0385a84e0db95f1513f43076d4

with tab as (select job,substring_index(date,'-',2) as date,sum(num) as num from resume_info where date like '2025%' group by substring_index(date,'-',2),job order by date desc,job desc ),tab2 as ( select job,substring_index(date,'-',2) as date,sum(num) as num from resume_info where date like '2026%...

select * from (select product_id,sum(total_profit) as total_profit,cast((average_unit_price-purchase_price)/purchase_price*100 as decimal(10,2)) as profit_margin from (select order_id,product_id,quantity*(unit_price-purchase_price) as total_profit,cast((unit_price-purchase_price)/purchase_price*100 ...

with tab as ( # 统计同比、环比增量和平均运送时长 select zone_id, zone_name, peak_2023_02_delivered, peak_2024_02_delivered, peak_2024_01_delivered, peak_2024_02_delivered - peak_2023_02_delivered as yoy_delta, peak_2024_02_delivered - peak_2024_01_delivered as mom_delta, round(total_minutes / peak_2024_02_delivered...

# 限定排名为前3 select * from( # 增添排名信息 select month,row_number() over(partition by month order by play_pv desc) as ranking,song_name,play_pv from( # 提取月度信息并按照月度、歌曲名分组计算播放量 select month(fdate) as month,song_id,song_name,count(*) as play_pv from( # 整合所有表信息并筛选满足条件的内容 select p.fdate,p.user_id,p.song_id,s.son...

with tab as( # 筛出排名为1的个城市贷款类型 select city,loan_type_name as most_applied_loan_type,ranking from( # 筛选每个城市频数最高的贷款种类并分配降序排名，最高的排名为1，隐藏条件为同频次情况下id升序 select city,loan_type_name,loan_type_id,row_number() over(partition by city order by counting desc,loan_type_id asc) as ranking from( # 建立二级分组确定每个城市每种贷款类型...

with tab as( -- 整合初级信息 select ce.student_id,cc.class_id,cc.course_id,cc.teacher_id,s.lesson_id,s.watch_minutes,s.finished_flag,s.log_ts from course_enroll_ as ce left join course_class_ as cc on cc.class_id = ce.class_id left join study_logs_ as s on ce.student_id = s.student_id and ce.class_id = s....

with tab as( select o.customer_id, case when c.customer_age>=1 and c.customer_age<=10 then '1-10' when c.customer_age>=11 and c.customer_age<=20 then '11-20' when c.customer_age>=21 and c.customer_age<=30 then '21-30' when c.customer_age>=31 and c.customer_age<=40 then '31-40...

with tab as( select r.user_id,date(l.log_time) as log_time from register_tb as r left join login_tb as l on r.user_id = l.user_id where l.log_time is not null order by r.user_id asc ) select t1.user_id from tab as t1 left join tab as t2 on t1.user_id = t2.user_id and datediff(t2.log_time,t1.log_time...