现有试卷信息表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）： 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）： 请计算2021年上半年各类试卷的做完次数相比2020年上半年同期的增长率（百分比格式，保留1位小数），以及做完次数排名变化，按增长率和21年排名降序输出。 由示例数据结果输出如下： 解释：2020年上半年有3个tag有作答完成的记录，分别是C++、SQL、PYTHON，它们被做完的次数分别是3、3、2，做完次数排名为1、1（并列）、3； 2021年上半年有2个tag有作答完成的记录，分别是算法、SQL，它们被做完的次数分别是3、2，做完次数排名为1、2；具体如下： 因此能输出同比结果的tag只有SQL，从2020到2021年，做完次数3=2，减少33.3%（保留1位小数）；排名1=2，后退1名。
示例1

输入

drop table if exists examination_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 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 examination_info(exam_id,tag,difficulty,duration,release_time) VALUES
  (9001, 'SQL', 'hard', 60, '2020-01-01 10:00:00'),
  (9002, 'C++', '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, '2020-08-02 10:01:01', '2020-08-02 10:31:01', 89),
(1002, 9001, '2020-04-01 18:01:01', '2020-04-01 18:59:02', 90),
(1001, 9001, '2020-04-01 09:01:01', '2020-04-01 09:21:59', 80),
(1002, 9003, '2021-01-20 10:01:01', '2021-01-20 10:10:01', 81),
(1002, 9001, '2021-03-02 19:01:01', '2021-03-02 19:32:00', 20),
(1001, 9003, '2021-04-02 19:01:01', '2021-04-02 19:40:01', 89),
(1004, 9004, '2020-05-02 12:01:01', '2020-05-02 12:20:01', 99),
(1003, 9001, '2021-05-02 12:01:01', '2021-05-02 12:31:01', 98),
(1001, 9002, '2020-02-02 12:01:01', '2020-02-02 12:20:01', 99),
(1002, 9002, '2020-02-02 12:01:01', '2020-02-02 12:43:01', 81),
(1001, 9002, '2020-01-02 19:01:01', '2020-01-02 19:59:01', 69),
(1001, 9004, '2021-09-02 12:11:01', null, null),
(1003, 9001, '2020-01-02 10:01:01', '2020-01-02 10:31:01', 89),
(1002, 9004, '2020-01-01 12:11:01', '2020-01-01 12:31:01', 83),
(1002, 9003, '2021-01-01 18:01:01', '2021-01-01 18:59:02', 90),
(1002, 9002, '2020-02-02 12:01:01', null, null),
(1002, 9002, '2020-03-02 12:11:01', null, null),
(1001, 9002, '2021-05-05 18:01:01', null, null);

输出

SQL|3|2|-33.3%|1|2|1
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