现有用户信息表user_info（uid用户ID，nick_name昵称, achievement成就值, level等级, job职业方向, register_time注册时间）： id uid nick_name achievement level job register_time 1 1001 牛客1号 3200 7 算法 2020-01-01 10:00:00 2 1002 牛客2号 2500 6 算法 2020-01-01 10:00:00 3 1003 牛客3号♂ 2200 5 算法 2020-01-01 10:00:00 试卷信息表examination_info（exam_id试卷ID, tag试卷类别, difficulty试卷难度, duration考试时长, release_time发布时间）： id exam_id tag difficulty duration release_time 1 9001 SQL hard 60 2020-01-01 10:00:00 2 9002 SQL hard 80 2020-01-01 10:00:00 3 9003 算法 hard 80 2020-01-01 10:00:00 4 9004 PYTHON medium 70 2020-01-01 10:00:00 试卷作答记录表exam_record（uid用户ID, exam_id试卷ID, start_time开始作答时间, submit_time交卷时间, score得分）： id uid exam_id start_time submit_time score 1 1001 9001 2020-01-01 09:01:01 2020-01-01 09:21:59 90 15 1002 9001 2020-01-01 18:01:01 2020-01-01 18:59:02 90 13 1001 9001 2020-01-02 10:01:01 2020-01-02 10:31:01 89 2 1002 9001 2020-01-20 10:01:01 3 1002 9001 2020-02-01 12:11:01 5 1001 9001 2020-03-01 12:01:01 6 1002 9001 2020-03-01 12:01:01 2020-03-01 12:41:01 90 4 1003 9001 2020-03-01 19:01:01 7 1002 9001 2020-05-02 19:01:01 2020-05-02 19:32:00 90 14 1001 9002 2020-01-01 12:11:01 8 1001 9002 2020-01-02 19:01:01 2020-01-02 19:59:01 69 9 1001 9002 2020-02-02 12:01:01 2020-02-02 12:20:01 99 10 1002 9002 2020-02-02 12:01:01 11 1002 9002 2020-02-02 12:01:01 2020-02-02 12:43:01 81 12 1002 9002 2020-03-02 12:11:01 17 1001 9002 2020-05-05 18:01:01 16 1002 9003 2020-05-06 12:01:01 请统计SQL试卷上未完成率较高的50%用户（对所有用户的完成率进行排序，找出完成率排名小于等于 50% 的用户）中，6级和7级用户在有试卷作答记录的近三个月中，每个月的答卷数目和完成数目。按用户ID、月份升序排序。 由示例数据结果输出如下： uid start_month total_cnt complete_cnt 1002 202002 3 1 1002 202003 2 1 1002 202005 2 1 解释：各个用户对SQL试卷的未完成数、作答总数、未完成率如下： uid incomplete_cnt total_cnt incomplete_rate 1001 3 7 0.4286 1002 4 8 0.5000 1003 1 1 1.0000 1001、1002、1003分别排在1.0、0.5、0.0的位置，因此较高的50%用户（排位 1003不是6级或7级； 有试卷作答记录的近三个月为202005、202003、202002； 这三个月里1002的作答题数分别为3、2、2，完成数目分别为1、1、1。
示例1

输入

drop table if exists examination_info,user_info,exam_record;
CREATE TABLE examination_info (
    id int PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT COMMENT '自增ID',
    exam_id int UNIQUE NOT NULL COMMENT '试卷ID',
    tag varchar(32) COMMENT '类别标签',
    difficulty varchar(8) COMMENT '难度',
    duration int NOT NULL COMMENT '时长',
    release_time datetime COMMENT '发布时间'
)CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci;

CREATE TABLE user_info (
    id int PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT COMMENT '自增ID',
    uid int UNIQUE NOT NULL COMMENT '用户ID',
    `nick_name` varchar(64) COMMENT '昵称',
    achievement int COMMENT '成就值',
    level int COMMENT '用户等级',
    job varchar(32) COMMENT '职业方向',
    register_time datetime COMMENT '注册时间'
)CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci;

CREATE TABLE exam_record (
    id int PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT COMMENT '自增ID',
    uid int NOT NULL COMMENT '用户ID',
    exam_id int NOT NULL COMMENT '试卷ID',
    start_time datetime NOT NULL COMMENT '开始时间',
    submit_time datetime COMMENT '提交时间',
    score tinyint COMMENT '得分'
)CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci;

INSERT INTO user_info(uid,`nick_name`,achievement,`level`,job,register_time) VALUES
  (1001, '牛客1', 3200, 7, '算法', '2020-01-01 10:00:00'),
  (1002, '牛客2号', 2500, 6, '算法', '2020-01-01 10:00:00'),
  (1003, '牛客3号♂', 2200, 5, '算法', '2020-01-01 10:00:00');

INSERT INTO examination_info(exam_id,tag,difficulty,duration,release_time) VALUES
  (9001, 'SQL', 'hard', 60, '2020-01-01 10:00:00'),
  (9002, 'SQL', 'hard', 80, '2020-01-01 10:00:00'),
  (9003, '算法', 'hard', 80, '2020-01-01 10:00:00'),
  (9004, 'PYTHON', 'medium', 70, '2020-01-01 10:00:00');
	
INSERT INTO exam_record(uid,exam_id,start_time,submit_time,score) VALUES
(1001, 9001, '2020-01-01 09:01:01', '2020-01-01 09:21:59', 90),
(1002, 9001, '2020-01-20 10:01:01', null, null),
(1002, 9001, '2020-02-01 12:11:01', null, null),
(1003, 9001, '2020-03-01 19:01:01', null, null),
(1001, 9001, '2020-03-01 12:01:01', null, null),
(1002, 9001, '2020-03-01 12:01:01', '2020-03-01 12:41:01', 90),
(1002, 9001, '2020-05-02 19:01:01', '2020-05-02 19:32:00', 90),
(1001, 9002, '2020-01-02 19:01:01', '2020-01-02 19:59:01', 69),
(1001, 9002, '2020-02-02 12:01:01', '2020-02-02 12:20:01', 99),
(1002, 9002, '2020-02-02 12:01:01', null, null),
(1002, 9002, '2020-02-02 12:01:01', '2020-02-02 12:43:01', 81),
(1002, 9002, '2020-03-02 12:11:01', null, null),
(1001, 9001, '2020-01-02 10:01:01', '2020-01-02 10:31:01', 89),
(1001, 9002, '2020-01-01 12:11:01', null, null),
(1002, 9001, '2020-01-01 18:01:01', '2020-01-01 18:59:02', 90),
(1002, 9003, '2020-05-06 12:01:01', null, null),
(1001, 9002, '2020-05-05 18:01:01', null, null);

输出

1002|202002|3|1
1002|202003|2|1
1002|202005|2|1
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