1.先分别取出用户得分不为0的分数，然后按照得分给其打上标签。 2.然后分别统计每个等级且有分数的用户数。 3.计算不同等级的得分占比。 4.按照等级和标签进行分组。 5.按照等级和占比降序输出。 SELECT level,score_grade, round(count(uid)/total,3) as ratio from ( SELECT u.uid as uid, exam_id,score,level, case when score >=90 then '优' when score <90 and score >=75 then '良' when score &l...

select u.uid, if(incomplete_cnt is null,0,incomplete_cnt) as incomplete_cnt, round(if(incomplete_cnt is null,0,incomplete_cnt/total_cnt),3) as incomplete_rate from user_info u left join (SELECT uid, sum(IF(score is null,1,0)) as incomplete_cnt, count(*) as total_cnt FROM exam_record group by uid) al...

利用rlike进行模糊查询，在利用正则表达式进行匹配。 SELECT uid, exam_id, round(AVG(score),0) as avg_score from exam_record where uid IN (SELECT uid from user_info where nick_name rlike '^牛客[0-9]+号$' or nick_name rlike '^[0-9]+$') and exam_id IN (select exam_id from examination_info where tag RLIKE '^(C|c).*' ) and score is...

注意：在计算活跃用户时，试卷作答表和题目作答表都能作为活跃用户数，因此要满足条件。 SELECT distinct t2.uid, t1.nick_name, t1.achievement from user_info t1 left join exam_record t2 on t1.uid=t2.uid left join practice_record t3 on t1.uid=t3.uid where t1.achievement BETWEEN 1200 and 2500 and (date(t2.submit_time)BETWEEN '2021-09-01' and '2021-...

select uid, e.exam_id as exma_id, if(max_score=min_score,score,round(avg((score-min_score)/(max_score-min_score))*100)) as avg_new_score from exam_record e join ( select t1.exam_id, max(t1.score) as max_score, min(t1.score) as min_score from exam_record t1 join examination_info t2 on t1.exam_id=t2.e...

搬砖 select tag,exam_cnt_20,exam_cnt_21, concat(round((exam_cnt_21-exam_cnt_20)/exam_cnt_20*100,1),'%') as growth_rate, exam_cnt_rank_20,exam_cnt_rank_21, (cast(exam_cnt_rank_21 as signed)-cast(exam_cnt_rank_20 as signed)) as rank_delta from (select tag, sum(case when start_year=2020 then exam_cnt end...

虽然搞不懂，但还是自己敲了一遍，搬砖的一天 select er.uid, date_format(er.start_time,'%Y%m') as start_month, count(er.id) as total_cnt, sum(case when er.submit_time is not null then 1 else 0 end) as complete_cnt from (select *, dense_rank() over(partition by uid order by date_format(start_time,'%Y%m') desc) as month_rank...