select cust_id, ( select sum(item_price * quantity) from OrderItems a where a.order_num = b.order_num ) as total_ordered from Orders b order by total_ordered desc

select cust_id, cust_name, # 全部大写 upper( # 拼接 concat ( # SUBSTRING(column_name, start, length) # column_name：要从中提取子字符串的字段名或字符串表达式。 # start：子字符串的起始位置（从 1 开始计数）。 # length：要提取的子字符串的长度。 substring(cust_contact, 1,...

这个题题目中只说了“哪个小时为广告点击的高峰期”并没有明确是否要看按天维度的的峰值，因此只需要按hour进行group by即可。如果题目要求按照每天来看，哪天哪个小时的点击为最高峰时，用到group by date(click_time)，hour(click_time) 先按天分组后再按小时分组（注意逻辑顺序)）即可。 select hour(click_time) as click_hour, count(user_id) as click_cnt from user_ad_click_time group by hour(click_time) order by click_cnt ...

select user_id, count(distinct if (result_info = 1, question_id, null)) / count(distinct question_id) as question_pass_rate, count(if (result_info = 1, question_id, null)) / count(done_time) as pass_rate, count(done_time) / count(distinct question_id) as question_per_cnt from don...

题目要求拆解：需要 岗位维度聚合计算平均工作时间排序：按照平均工作时长降序排序其他需要考虑：如员工未打卡该字段数据会存储为NULL，那么不计入在内描述的不太清晰，准确理解应该是如果员工存在上班或者下班时没打卡的情况，则该员工及其工作时间不计入在内思路分析：初步分析，我们需要的post，first_clockin, last_clockin信息，分别存于staff_tb表和attendent_tb表中，我们要数据是有效数据，即以上3个信息都必须有值的数据，所以数据范围应该得即满足staff_tb表也满足于attendent_tb表，所以使用inner join。数据表中的时间字段是精确到了秒级别...

题目要求拆解：需要 商品名称 ，销售总量，商品在类目下的排名要统计商品维度的销售总量排序：销售总量降序要展示排名：按照所属类别降序，排名相同按照product_id 升序思路分析：初步分析，我们需要的name，category，quantity 分别存于orders表和products表中，我们要数据是要可以被统计在各类目下的商品销售信息，所以数据范围应该得即满足orders表也满足于products表，所以使用inner join。因为要输出排名信息，首先想到是要使用窗口函数；进一步分析，使用窗口函数排序数据要用到销售总量，所以使用子查询先将统计好的商品维度的销售总量准备好。因为题目中要求“...

方法一： # select # sum(course1) + sum(course2) + sum(course3) as staff_nums # from # ( # select # info_id, # staff_id, # if (course like '%1%', 1, 0) as course1, # if (course like '%2%', 1, 0) as course2, # if (course like '%3%...

select ct.user_id, ct.room_id, gt.room_type, sum(DATEDIFF (ct.checkout_time, ct.checkin_time)) as days from guestroom_tb gt inner join checkin_tb ct on gt.room_id = ct.room_id where ct.checkout_time >= '2022-06-12 00:00:00' group by ct.user_id, ct.room_id, ...

with play_info as ( select month (pl.fdate) as month, si.song_name, si.song_id, count(pl.song_id) as play_pv from play_log pl inner join song_info si on pl.song_id = si.song_id inner join user_inf...

select qd.difficult_level as diffcult_level, sum( case when qp.result = 'right' then 1 else 0 end ) / count(qp.question_id) as correct_rate from user_profile u inner join question_practice_detail qp on u.device_id = qp.device_id inner j...

select u.device_id, university, count(q.result) as question_cnt, sum(case when q.result = 'right' then 1 else 0 end) as right_question_cnt from user_profile as u left join question_practice_detail as q on u.device_id = q.device_id and q.date like '2021-08%' where univ...

with rank_u as ( select device_id, university, gpa, RANK() OVER( PARTITION by university order by gpa ) as gpa_rank from user_profile ) select device_id, university, gpa from rank_u where gpa_rank = 1;

select substring_index(substring_index(profile, ',', -2), ',', 1) as age, count(device_id) as number from user_submit group by age