select user_id ,sum(timestampdiff(minute,visit_time,leave_time) div 10 )as point from visit_tb group by 1 order by point desc 整除：div

select date1 as date ,concat(round(uv2/uv1*100,1),'%') as cr from(select date(visit_time) as date1 ,count(distinct user_id) as uv1 from visit_tb group by 1) t1 left join (select date(order_time) as date2 ,count(distinct user_id) as uv2 from order_tb group by 1) t2 on t1.date1 = t2.date2 order by 1 基...

select user_id from ( select *, date_sub(dt, interval rk day) as tmp_dt from ( select *, row_number() over ( partition by user_id order by dt ) as rk from ( select user_id, date(log_time) as dt from login_tb where user_id in ( select user_id from register_tb ) group by 1, 2 ) t1 ) t2 ) t3 group by 1...

select post ,sum(timestampdiff(minute,a.first_clockin,a.last_clockin)/60.0)/count(distinct s.staff_id) as work_hours from staff_tb s join attendent_tb a on s.staff_id = a.staff_id where a.first_clockin is not null and a.last_clockin is not null group by 1 order by work_hours desc 时间差函数函数

select round(avg(score),3) as avg_score from(select distinct user_id ,score from recommend_tb r join user_action_tb u on r.rec_user = u.user_id where r.rec_info_l = u.hobby_l)t1 首先用user_id连接recommend_tb表和user_action_tb表，通过where语句查询出用户喜好内容hobby_l和推荐内容rec_info_l一致的用户id和分数score。去重distinct，将上述作为子查询t1，主查...