select substr(t1.order_time,1,10) as order_date ,t1.user_id ,count(1) as order_nums ,t2.vip as vip from order_tb t1 left join uservip_tb t2 on t1.user_id = t2.user_id group by user_id,substr(order_time,1,10) having count(1) > 1 order by order_nums desc;

with tmp as ( select t.user_id,sum(t.order_price) as total from ( select user_id,order_price from order_tb where order_price > 100) as t group by t.user_id) select t1.user_id,(t1.total + t2.point) as point from tmp as t1 left join uservip_tb as t2 on t1.user_id = t2.user_id order by point desc;

with diff as ( select *,timestampdiff(minute,visit_time,leave_time) as diff_mins from visit_tb) select user_id,floor(sum(diff_mins)/10) as point from diff group by user_id order by point desc;

with tmp as ( select t1.staff_id ,t1.staff_name ,t2.normal_salary ,t2.dock_salary from (select * from staff_tb where department = 'dep1') t1 left join salary_tb as t2 on t1.staff_id = t2.staff_id) select t.staff_id as staff_id ,t.staff_name as staff_name ,concat(round(((t.dock_salary / t.normal_s...

with tmp1 as ( select time ,max(rn) as rn1 from( select user_id ,substr(order_time,1,10) as time ,dense_rank() over(partition by substr(order_time,1,10) order by user_id) as rn from order_tb) t group by time), tmp2 as ( select time ,max(rn) as rn2 from( select user_id ,substr(leave_time,1,10) a...

with tmp as ( select * from visit_tb where user_id in (select user_id from order_tb where date_format(order_time,'%Y-%m-%d') = '2022-09-02') and date_format(leave_time,'%Y-%m-%d') = '2022-09-02') select user_id ,count(1) as visit_nums from tmp group by user_id order by visit_nums desc;

with tmp as ( select t1.*,t2.vip,t2.point from order_tb as t1 right join uservip_tb as t2 on t1.user_id = t2.user_id) select vip ,sum(case when order_price != 'null' then order_price else 0 end) as order_total from tmp group by vip order by order_total desc;

with all_tmp as ( select t1.*,t2.vip,t2.point from visit_tb as t1 left join uservip_tb as t2 on t1.user_id = t2.user_id) select t.vip ,count(t.info_id) as visit_nums ,count(distinct user_id) as visit_users from all_tmp as t group by t.vip order by visit_nums desc; 先将两个表合并，然后想干嘛就干嘛！

with rn_row as ( select user_id ,log_time ,row_number() over(partition by user_id order by log_time) as rn from login_tb ), grp_sub as ( select user_id ,log_time ,rn ,DATE_sub(log_time,interval rn day) as grp from rn_row ), count_cnt as ( select user_id,count(*) as cnt from grp_sub group by use...

select t1.post as post ,avg(ROUND((UNIX_TIMESTAMP(t2.last_clockin) - UNIX_TIMESTAMP(t2.first_clockin)) / 3600,3)) AS work_hours from staff_tb t1 inner join attendent_tb t2 on t1.staff_id = t2.staff_id group by t1.post order by work_hours desc; 我看大家都是使用timestampdiff,可以使用UNIX_TIMESTAMP直接得到结果。

select t1.name as product_name ,sum(t2.quantity) as total_sales ,row_number() over(partition by t1.category order by category asc,sum(t2.quantity) desc) as category_rank from products as t1 inner join orders as t2 on t1.product_id = t2.product_id group by t1.name,t1.category;

select t1.name as product_name ,sum(t2.quantity) as total_sales ,row_number() over(partition by t1.category order by category asc,sum(t2.quantity) desc) as category_rank from products as t1 inner join orders as t2 on t1.product_id = t2.product_id group by t1.name,t1.category; name与类别都需要分组！

select round(avg(t.score),3) as avg_score from( select distinct t2.score as score from recommend_tb as t1 inner join user_action_tb as t2 on t1.rec_user = t2.user_id and t1.rec_info_l = t2.hobby_l ) as t;

select distinctt1.user_id,t1.room_id,t2.room_type,dateDIFF(t1.checkout_time,t1.checkin_time) as daysfrom checkin_tb as t1LEFT join guestroom_tb as t2on t1.room_id = t2.room_idwhere dateDIFF(t1.checkout_time,t1.checkin_time) >= 2 and date_format(checkin_time,'YYYY-MM-DD') >= '2022-06-12'or...