#答题总数量 select count(question_id) from question_practice_detail #用户id select count(distinct device_id) from user_profile 最终结果： select p.university,count(d.question_id) / count(distinct p.device_id) from user_profile p join question_practice_detail d on p.device_id = d.device_id group by p.university

#question_practice_detail表用户答题情况 select id,question_id,result from question_practice_detail #将user_profile 与question_practice_detail表进行合并 select * from user_profile p join question_practice_detail d on p.device_id = d.device_id 得出结果: select p.device_id,d.question_id,d.result from user_profile p join...

#学校的平均发帖情况 select avg(question_cnt) from user_profile group by university 得出结果： select university,avg(question_cnt) as avg_question_cnt from user_profile group by university order by avg_question_cnt ASC asc是默认的也可不写，容易分不清楚的是用having 还是用order by

#依据学校得出的平均发帖数 select avg(question_cnt) from user_profile group by university #依据学校的出的平均回贴数 select avg(answer_cnt) from user_profile group by university 得出结果： select university,avg(question_cnt),avg(answer_cnt) from user_profile group by university having avg(question_cnt)<5 or avg(answer_cnt)<...

关于分组的题本人做的不是特别的好，一旦条件复杂了我就无从下手，但是想起来老师说的一句话，程序是一遍一遍打磨，一次一次磨练出来的，从不完美到完美，为此我根据题意一句一句进行拆解： #30天内平均活跃天数和平均发帖数量 select avg(active_days_within_30),avg(question_cnt) from user_profile #按照学校进行分组的各个学校的用户数 select count(id) from user_profile group by university #每个学校每种性别的用户数 select count(id) from user_profile...

使用分组，然后对分组值进行过滤，having 等同于where，where使用于现有值进行过滤，having 使用于对未在表中出现的值(分组）进行过滤 select count(gender),avg(gpa) from user_profile group by gender having gender="male

select device_id,gender,age,university,gpa from user_profile where university="北京大学" or university="山东大学" or university="复旦大学" in 相当于or ,这里也可以用or 进行操作

select device_id,gender,age,university,province,gpa from user_profile where (gpa>3.5 and university="山东大学") or (gpa>3.8 and university="复旦大学")

打卡day1