织梦电影网站模板下载,陕西省建设安全协会网站,新春祝福图片在线制作,网站建设后台【未来的你#xff0c;会感谢今天努力的你】每日两题#xff0c;一难一易#xff0c;每天进步一点点#xff0c;可能会直接导致一场面试的成功#xff0c;或工作的轻松搞定#xff0c;从而升职加薪迎娶白富美#xff0c;加油小伙伴#xff01; #x1f345;举办场地会感谢今天努力的你】每日两题一难一易每天进步一点点可能会直接导致一场面试的成功或工作的轻松搞定从而升职加薪迎娶白富美加油小伙伴 举办场地数据仓库交流群✖️CSDN 题目汇总https://blog.csdn.net/weixin_39032019/category_11459536.html 发帖打卡https://bbs.csdn.net/forums/ITID?typeId18647 加入打卡https://app.yinxiang.com/fx/13ce6bbd-f36f-4e92-be53-92dd381ed729 难度困难
SQL架构
表: Visits
------------------------
| Column Name | Type |
------------------------
| user_id | int |
| visit_date | date |
------------------------
(user_id, visit_date) 是该表的主键
该表的每行表示 user_id 在 visit_date 访问了银行表: Transactions
---------------------------
| Column Name | Type |
---------------------------
| user_id | int |
| transaction_date | date |
| amount | int |
---------------------------
该表没有主键所以可能有重复行
该表的每一行表示 user_id 在 transaction_date 完成了一笔 amount 数额的交易
可以保证用户 (user) 在 transaction_date 访问了银行 (也就是说 Visits 表包含 (user_id, transaction_date) 行)银行想要得到银行客户在一次访问时的交易次数和相应的在一次访问时该交易次数的客户数量的图表
写一条 SQL 查询多少客户访问了银行但没有进行任何交易多少客户访问了银行进行了一次交易等等
结果包含两列 transactions_count 客户在一次访问中的交易次数 visits_count 在 transactions_count 交易次数下相应的一次访问时的客户数量
transactions_count 的值从 0 到所有用户一次访问中的 max(transactions_count)按 transactions_count 排序
下面是查询结果格式的例子
Visits 表:
---------------------
| user_id | visit_date |
---------------------
| 1 | 2020-01-01 |
| 2 | 2020-01-02 |
| 12 | 2020-01-01 |
| 19 | 2020-01-03 |
| 1 | 2020-01-02 |
| 2 | 2020-01-03 |
| 1 | 2020-01-04 |
| 7 | 2020-01-11 |
| 9 | 2020-01-25 |
| 8 | 2020-01-28 |
---------------------
Transactions 表:
-----------------------------------
| user_id | transaction_date | amount |
-----------------------------------
| 1 | 2020-01-02 | 120 |
| 2 | 2020-01-03 | 22 |
| 7 | 2020-01-11 | 232 |
| 1 | 2020-01-04 | 7 |
| 9 | 2020-01-25 | 33 |
| 9 | 2020-01-25 | 66 |
| 8 | 2020-01-28 | 1 |
| 9 | 2020-01-25 | 99 |
-----------------------------------
结果表:
----------------------------------
| transactions_count | visits_count |
----------------------------------
| 0 | 4 |
| 1 | 5 |
| 2 | 0 |
| 3 | 1 |
----------------------------------
* 对于 transactions_count 0, visits 中 (1, 2020-01-01), (2, 2020-01-02), (12, 2020-01-01) 和 (19, 2020-01-03) 没有进行交易所以 visits_count 4 。
* 对于 transactions_count 1, visits 中 (2, 2020-01-03), (7, 2020-01-11), (8, 2020-01-28), (1, 2020-01-02) 和 (1, 2020-01-04) 进行了一次交易所以 visits_count 5 。
* 对于 transactions_count 2, 没有客户访问银行进行了两次交易所以 visits_count 0 。
* 对于 transactions_count 3, visits 中 (9, 2020-01-25) 进行了三次交易所以 visits_count 1 。
* 对于 transactions_count 4, 没有客户访问银行进行了超过3次交易所以我们停止在 transactions_count 3 。已经有思路开始打卡吧
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