描述

用户-视频互动表tb_user_video_log

id	uid	video_id	start_time	end_time	if_follow	if_like	if_retweet	comment_id
1	101	2001	2021-10-01 10:00:00	2021-10-01 10:00:20	0	1	1	NULL
2	102	2001	2021-10-01 10:00:00	2021-10-01 10:00:15	0	0	1	NULL
3	103	2001	2021-10-01 11:00:50	2021-10-01 11:01:15	0	1	0	1732526
4	102	2002	2021-09-10 11:00:00	2021-09-10 11:00:30	1	0	1	NULL
5	103	2002	2021-10-01 10:59:05	2021-10-01 11:00:05	1	0	0	NULL

（uid-用户ID, video_id-视频ID, start_time-开始观看时间, end_time-结束观看时间, if_follow-是否关注, if_like-是否点赞, if_retweet-是否转发, comment_id-评论ID）   短视频信息表tb_video_info

id	video_id	author	tag	duration	release_time
1	2001	901	影视	30	2021-01-01 07:00:00
2	2002	901	美食	60	2021-01-01 07:00:00
3	2003	902	旅游	90	2020-01-01 07:00:00

（video_id-视频ID, author-创作者ID, tag-类别标签, duration-视频时长, release_time-发布时间）   问题：统计在有用户互动的最近一个月（按包含当天在内的近30天算，比如10月31日的近30天为10.2~10.31之间的数据）中，每类视频的转发量和转发率（保留3位小数）。   注：转发率＝转发量÷播放量。结果按转发率降序排序。   输出示例： 示例数据的输出结果如下

 

tag	retweet_cut	retweet_rate
影视	2	0.667
美食	1	0.500

 

解释： 由表tb_user_video_log的数据可得，数据转储当天为2021年10月1日。近30天内，影视类视频2001共有3次播放记录，被转发2次，转发率为0.667；美食类视频2002共有2次播放记录，1次被转发，转发率为0.500。  

示例1

输入：

DROP TABLE IF EXISTS tb_user_video_log, tb_video_info;
CREATE TABLE tb_user_video_log (
    id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT COMMENT '自增ID',
    uid INT NOT NULL COMMENT '用户ID',
    video_id INT NOT NULL COMMENT '视频ID',
    start_time datetime COMMENT '开始观看时间',
    end_time datetime COMMENT '结束观看时间',
    if_follow TINYINT COMMENT '是否关注',
    if_like TINYINT COMMENT '是否点赞',
    if_retweet TINYINT COMMENT '是否转发',
    comment_id INT COMMENT '评论ID'
) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_bin;

CREATE TABLE tb_video_info (
    id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT COMMENT '自增ID',
    video_id INT UNIQUE NOT NULL COMMENT '视频ID',
    author INT NOT NULL COMMENT '创作者ID',
    tag VARCHAR(16) NOT NULL COMMENT '类别标签',
    duration INT NOT NULL COMMENT '视频时长(秒数)',
    release_time datetime NOT NULL COMMENT '发布时间'
)CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_bin;

INSERT INTO tb_user_video_log(uid, video_id, start_time, end_time, if_follow, if_like, if_retweet, comment_id) VALUES
   (101, 2001, '2021-10-01 10:00:00', '2021-10-01 10:00:20', 0, 1, 1, null)
  ,(102, 2001, '2021-10-01 10:00:00', '2021-10-01 10:00:15', 0, 0, 1, null)
  ,(103, 2001, '2021-10-01 11:00:50', '2021-10-01 11:01:15', 0, 1, 0, 1732526)
  ,(102, 2002, '2021-09-10 11:00:00', '2021-09-10 11:00:30', 1, 0, 1, null)
  ,(103, 2002, '2021-10-01 10:59:05', '2021-10-01 11:00:05', 1, 0, 0, null);

INSERT INTO tb_video_info(video_id, author, tag, duration, release_time) VALUES
   (2001, 901, '影视', 30, '2021-01-01 7:00:00')
  ,(2002, 901, '美食', 60, '2021-01-01 7:00:00')
  ,(2003, 902, '旅游', 90, '2020-01-01 7:00:00');

复制 输出：

影视|2|0.667
美食|1|0.500

 

步骤一：先算出转发率

select round(avg(tb1.if_retweet),3) as retweet_rate
          from tb_user_video_log tb1

步骤二：根据类别算出每种视频的转发率

select tb2.tag tag,
sum(tb1.if_retweet) retweet_cut,
round(avg(tb1.if_retweet),3) as retweet_rate
          from tb_user_video_log tb1
          left join tb_video_info tb2
          on tb1.video_id = tb2.video_id
group by tb2.tag

步骤三：根据时间找到近一个月数据和排序

select tb2.tag tag,
sum(tb1.if_retweet) retweet_cut,
round(avg(tb1.if_retweet),3) as retweet_rate
          from tb_user_video_log tb1
          left join tb_video_info tb2
          on tb1.video_id = tb2.video_id
WHERE DATEDIFF(DATE((select max(start_time) FROM tb_user_video_log))
               , DATE(tb1.start_time)) <= 29
group by tb2.tag
ORDER BY retweet_rate desc