首先，将用户表与得分表连接，得到用户姓名得分总表，求和与按姓名分配 接着，运用窗口函数，找到排名第一的成绩，注意这里要求是要考虑并列情况，使用的为dense_rank()函数 最后，筛选出所需条件 select b.user_id,b.name,b.sum_g from ( select a.user_id,a.name, a.sum_g ,dense_rank()over(order by a.sum_g desc ) as rank_n from ( select user_id,name,sum(grade_num)as sum_g ...

当聚合函数+窗口函数+order by 可以实现滚动求和的目标 ```select grade,sum(number)over(order by grade ) as t_tank from class_grade

延续前面问题思路，分别找出2025年、2026年每月各个岗位的简历数,按照岗位，月份分组 #（1）2025年按岗位分组 ```select job, DATE_FORMAT(date,'%Y-%m') as first_year_mon ,sum(num) as first_year_cnt from resume_info where year(date) = 2025 group by 1,2 order by 2 #（2）2026年按岗位分组 (select job, DATE_FORMAT(date,'%Y-%m') as second_year_mon ,sum...

```select case when a.is_group_buy = 'No'then c.name else 'GroupBuy' end as source ,COUNT(product_name) as scnt from ( select * ,count(*) over(partition by user_id) as cnt from order_info where date > '2025-10-15' and status = 'completed' and product_name in ('C++','Python ','Java') )a ...

按照source聚合时需要用case when 判断条件 ```select case when a.is_group_buy = 'No'then c.name else 'GroupBuy' end as source ,count(product_name) as scnt from ( select * ,count(*) over(partition by user_id) as cnt from order_info where date > '2025-10-15' and status = 'completed' and product_name in ...

思路： 1.首先，将满足基本条件的用户及购买日期次序，购买次数取出，作为子表 select * ,ROW_NUMBER() over(partition by user_id order by date ) as date_num ,count(*) over(partition by user_id) as cnt from order_info where date > '2025-10-15' and status = 'completed' and product_name in ('C++','Python ','Java') 2.得到总表后，需要进行行列转换...

# 查询在2025-10-15以后，同一个用户下单2个以及2个以上 注意使用聚合函数时不可以跟在where后面 # 状态为购买成功的C++课程或Java课程或Python课程的user_id， # 并且按照user_id升序排序 SELECT user_id from order_info where date >='2025-10-15' and status = 'completed' and product_name in ('c++','java','python') group by user_id having COUNT(product_name) >=...

看到了评论区的妙解，觉得太赞了，马一下！ # 各个岗位中位数 # 首先计算出科目的人的个数以及分数排名 # 计算出排名和个数之间的关系。（科目的总人数+1）/2 与排名之间的关系为作差绝对值小于1 select g.id,g.job,g.score,g.row_num from (select id,job,score ,count(score) over (partition by job) as num ,row_number() over(partition by job order by score desc ) AS row_num from grade)g where AB...

```# 运用窗口函数计算出不同岗位均分作为新的字段，筛选出各个岗位的高分即可 SELECT a.id,a.job,a.score from (SELECT id,job, score,avg(score) over(partition by job ) as avg_s from grade) a where a.score > a.avg_s

# 首先，需要用户的信息是用户的名字，做题目的数量 # 接着，计算当前日期的累积量，sum（）over（）可以实现 select u.name,p.date ,sum(p.number)over(partition by u.name order by p.date)AS ps_num from passing_number p left join user u on p.user_id = u.id order by p.date,u.name

# 首先 正常用户筛选，剔除掉黑名单 # send_id not in (select id from user where is_blacklist = 1) # receive_id not in n (select id from user where is_blacklist = 1) # 接着，正常用户发送邮件数# 然后，正常用户发送失败邮件数 select a.date, format(b.lo_num / a.total_num,3) as p from (select date,count(send_id) as total_num from email where se...

select a.emp_no,e.first_name,e.last_name,btype,salary ,case when btype = 1 then salary* 0.1 when btype = 2 then salary* 0.2 else salary*0.3 end as bonus from (select*from emp_bonus eb join salaries s on eb.emp_no = s.emp_no)a join employees e on a.emp_no = e.emp_no where to_date = '999...

select a.emp_no,e.first_name,e.last_name,btype,salary ,case when btype = 1 then salary* 0.1 when btype = 2 then salary* 0.2 else salary*0.3 end as bonus from (select*from emp_bonus eb join salaries s on eb.emp_no = s.emp_no)a join employees e on a.emp_no = e.emp_no where t...

create table actor_name (first_name varchar(45) not null ,last_name varchar(45) not null); insert into actor_name select first_name,last_name from actor