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SQL题：未完成率较高的50%用户近三个月答卷情况

这是一道牛客网上SQL进阶图库中的一道困难题目，个人花了近两个小时才通过所有用例。之所以想记录下来是因为这道题算是一个很考验基本功的题目，也不乏一些SQL中的技巧。下面我们逐步分析：

描述

现有用户信息表user_info（uid用户ID，nick_name昵称, achievement成就值, level等级, job职业方向, register_time注册时间）：

id	uid	nick_name	achievement	level	job	register_time
1	1001	牛客1号	3200	7	算法	2020-01-01 10:00:00
2	1002	牛客2号	2500	6	算法	2020-01-01 10:00:00
3	1003	牛客3号	2200	5	算法	2020-01-01 10:00:00

试卷信息表examination_info（exam_id试卷ID, tag试卷类别, difficulty试卷难度, duration考试时长, release_time发布时间）：

id	exam_id	tag	difficulty	duration	release_time
1	9001	SQL	hard	60	2020-01-01 10:00:00
2	9002	SQL	hard	80	2020-01-01 10:00:00
3	9003	算法	hard	80	2020-01-01 10:00:00
4	9004	PYTHON	medium	70	2020-01-01 10:00:00

试卷作答记录表exam_record（uid用户ID, exam_id试卷ID, start_time开始作答时间, submit_time交卷时间, score得分）：

id	uid	exam_id	start_time	submit_time	score
1	1001	9001	2020-01-01 09:01:01	2020-01-01 09:21:59	90
15	1002	9001	2020-01-01 18:01:01	2020-01-01 18:59:02	90
13	1001	9001	2020-01-02 10:01:01	2020-01-02 10:31:01	89
2	1002	9001	2020-01-20 10:01:01
3	1002	9001	2020-02-01 12:11:01
5	1001	9001	2020-03-01 12:01:01
6	1002	9001	2020-03-01 12:01:01	2020-03-01 12:41:01	90
4	1003	9001	2020-03-01 19:01:01
7	1002	9001	2020-05-02 19:01:01	2020-05-02 19:32:00	90
14	1001	9002	2020-01-01 12:11:01
8	1001	9002	2020-01-02 19:01:01	2020-01-02 19:59:01	69
9	1001	9002	2020-02-02 12:01:01	2020-02-02 12:20:01	99
10	1002	9002	2020-02-02 12:01:01
11	1002	9002	2020-02-02 12:01:01	2020-02-02 12:43:01	81
12	1002	9002	2020-03-02 12:11:01
17	1001	9002	2020-05-05 18:01:01
16	1002	9003	2020-05-06 12:01:01

请统计SQL试卷上未完成率较高的50%用户中，6级和7级用户在有试卷作答记录的近三个月中，每个月的答卷数目和完成数目。按用户ID、月份升序排序。

由示例数据结果输出如下：

uid	start_month	total_cnt	complete_cnt
1002	202002	3	1
1002	202003	2	1
1002	202005	2	1

解释：各个用户对SQL试卷的未完成数、作答总数、未完成率如下：

uid	incomplete_cnt	total_cnt	incomplete_rate
1001	3	7	0.4286
1002	4	8	0.5000
1003	1	1	1.0000

1001、1002、1003分别排在1.0、0.5、0.0的位置，因此较高的50%用户（排位<=0.5）为1002、1003；

1003不是6级或7级；

有试卷作答记录的近三个月为202005、202003、202002；

这三个月里1002的作答题数分别为3、2、2，完成数目分别为1、1、1。

###解法：

这道题看起来很复杂，需要我们划分多个步骤，进行多次SQL嵌套才能完成。

**步骤一.**首先需要统计各个用户对SQL试卷的未完成数、作答总数、未完成率。其中需要确保试卷是SQL试卷。需要注意的是，这一步需要考虑多增加一列未完成率排名，排名应该使用开窗函数。SQL写法如下：

select exam_record.uid,
sum(case when submit_time is null then 1 else 0 end)  incomplete_cnt,
count(1) total_cnt, 
round(sum(case when submit_time is null then 1 else 0 end)/(count(1)), 4) incomplete_rate ,
user_info.level,
row_number() over(order by round(sum(case when submit_time is null then 1 else 0 end)/(count(1)), 4)) r
from  exam_record 
inner join user_info 
on user_info.uid = exam_record.uid 
inner join examination_info
on exam_record.exam_id = examination_info.exam_id
where examination_info.tag = 'SQL'
group by  exam_record.uid
order by  incomplete_rate

下一步则根据上一步所得出的数据筛选出哪些用户未完成率排在前50%且是6级或7级用户，加上将上一步SQL所得出的表命名为表a，可写如下sql进行筛选：

select  a.uid   from a
where  r >= (select floor(count(distinct uid)/2)  from exam_record) + 1 and  (a.level = 6 or a.level = 7)

此时我们就得出了应该被算入最终统计结果的所有用户uid。

**步骤二.**下一步需要考虑统计用户近三个月的总答题数和完成数。此时需要注意的是需要选出近三个月，因而至少需要一次针对不同用户uid和start_month的排序。代码如下：

select  exam_record.uid,
date_format(exam_record.start_time,"%Y%m")  start_month,
count(1) over(partition by exam_record.uid, date_format(exam_record.start_time,"%Y%m"))  total_cnt, 
sum(case when exam_record.submit_time is null then 0 else 1 end)  over(partition by exam_record.uid , date_format(exam_record.start_time,"%Y%m")) complete_cnt,
dense_rank() over(partition by exam_record.uid  order by date_format(exam_record.start_time,'%Y%m') desc)  x
from  exam_record

上段代码包含了复杂的开窗，其实主要是针对不同用户uid和start_month进行聚合，统计当月的答题总数total_cnt和当月的总完成数complete_cnt。需要注意的是，我们添加了一次排序使用的是dense_rank()进行排序，目的是同时达到筛选前三个月的数据和去重。将上一个SQL所得出的表命名为表t，SQL写法如下：

select  t.uid,t.start_month,t.total_cnt, t.complete_cnt
from t
where t.x <= 3
group by t.uid,t.start_month,t.total_cnt, t.complete_cnt
order by t.uid,t.start_month

以上代码很重要，同时达到去重和选取固定行数的目的，是重要的SQL技巧。

**步骤三.**下面我们将以上两个步骤的所有代码结合起来，得出最终的解：

select  t.uid,t.start_month,t.total_cnt, t.complete_cnt   /*除去下面注释部分所标注的内容都是步骤二所完成查询*/
from (
select  exam_record.uid,
date_format(exam_record.start_time,"%Y%m")  start_month,
count(1) over(partition by exam_record.uid , date_format(exam_record.start_time,"%Y%m"))  total_cnt, 
sum(case when exam_record.submit_time is null then 0 else 1 end)  over(partition by exam_record.uid , date_format(exam_record.start_time,"%Y%m")) complete_cnt,
dense_rank() over(partition by exam_record.uid  order by date_format(exam_record.start_time,'%Y%m') desc)  x
from  exam_record
where exam_record.uid in (     /*这里对uid的筛选其实主要是从步骤一中得出的结果中筛选*/
select  a.uid   from 
(
select exam_record.uid,
sum(case when submit_time is null then 1 else 0 end)  incomplete_cnt,
count(1) total_cnt, 
round(sum(case when submit_time is null then 1 else 0 end)/(count(1)), 4) incomplete_rate ,
user_info.level,
row_number() over(order by round(sum(case when submit_time is null then 1 else 0 end)/(count(1)), 4)) r
from  exam_record 
inner join user_info 
on user_info.uid = exam_record.uid 
inner join examination_info
on exam_record.exam_id = examination_info.exam_id
where examination_info.tag = 'SQL'
group by  exam_record.uid
order by  incomplete_rate
)  a
where  r >= (select floor(count(distinct uid)/2)  from exam_record) + 1 and  (a.level = 6 or a.level = 7)
)
) t
where t.x <= 3
group by t.uid,t.start_month,t.total_cnt, t.complete_cnt
order by t.uid,t.start_month

比较复杂，详细查看前两步，才能看懂最终结合的逻辑。