题目：现在运营想要查看用户信息表中所有的数据，请你取出相应结果

示例：user_profile

id	device_id	gender	age	university	province
1	2138	male	21	北京大学	Beijing
2	3214	male		复旦大学	Shanghai
3	6543	female	20	北京大学	Beijing
4	2315	female	23	浙江大学	ZheJiang
5	5432	male	25	山东大学	Shandong

根据示例，你的查询应返回以下结果:

id	device_id	gender	age	university	province
1	2138	male	21	北京大学	Beijing
2	3214	male		复旦大学	Shanghai
3	6543	female	20	北京大学	Beijing
4	2315	female	23	浙江大学	Zhejiang
5	5432	male	25	山东大学	Shandong

select * from user_profile 

题目：现在运营同学想要用户的设备id对应的性别、年龄和学校的数据，请你取出相应数据

示例：user_profile

id	device_id	gender	age	university	province
1	2138	male	21	北京大学	Beijing
2	3214	male		复旦大学	Shanghai
3	6543	female	20	北京大学	Beijing
4	2315	female	23	浙江大学	Zhejiang
5	5432	male	25	山东大学	Shandong

根据示例，你的查询应返回以下结果

device_id	gender	age	university
2138	male	21	北京大学
3214	male		复旦大学
6543	female	20	北京大学
2315	female	23	浙江大学
5432	male	25	山东大学

select device_id,gender,age,university from user_profile

题目：现在运营需要查看用户来自于哪些学校，请从用户信息表中取出学校的去重数据。

示例:user_profile

id	device_id	gender	age	university	province
1	2138	male	21	北京大学	Beijing
2	3214	male		复旦大学	Shanghai
3	6543	female	20	北京大学	Beijing
4	2315	female	23	浙江大学	ZheJiang
5	5432	male	25	山东大学	Shandong

根据示例，你的查询应返回以下结果：

university
北京大学
复旦大学
浙江大学
山东大学

select distinct university from user_profile

题目：现在运营只需要查看前2个用户明细设备ID数据，请你从用户信息表 user_profile 中取出相应结果。

示例：

id	device_id	gender	age	university	province
1	2138	male	21	北京大学	Beijing
2	3214	male		复旦大学	Shanghai
3	6543	female	20	北京大学	Beijing
4	2315	female	23	浙江大学	ZheJiang
5	5432	male	25	山东大学	Shandong

根据输入，你的查询应返回以下结果：

device_id
2138
3214

select device_id from user_profile limit 2

题目：现在你需要查看前2个用户明细设备ID数据，并将列名改为 'user_infos_example',，请你从用户信息表取出相应结果。

示例：user_profile

id	device_id	gender	age	university	province
1	2138	male	21	北京大学	Beijing
2	3214	male		复旦大学	Shanghai
3	6543	female	20	北京大学	Beijing
4	2315	female	23	浙江大学	ZheJiang
5	5432	male	25	山东大学	Shandong

根据示例，你的查询应返回以下结果：

user_infos_example
2138
3214

select device_id as user_infos_example from user_profile limit 0,2

题目：现在运营想要筛选出所有北京大学的学生进行用户调研，请你从用户信息表中取出满足条件的数据，结果返回设备id和学校。

示例：user_profile

id	device_id	gender	age	university	province
1	2138	male	21	北京大学	Beijing
2	3214	male		复旦大学	Shanghai
3	6543	female	20	北京大学	Beijing
4	2315	female	23	浙江大学	ZheJiang
5	5432	male	25	山东大学	Shandong

根据示例，你的查询应返回以下结果：

device_id	university
2138	北京大学
6543	北京大学

select device_id,university from user_profile where university='北京大学'

题目：现在运营想要针对24岁以上的用户开展分析，请你取出满足条件的设备ID、性别、年龄、学校。

用户信息表：user_profile

id	device_id	gender	age	university	province
1	2138	male	21	北京大学	Beijing
2	3214	male		复旦大学	Shanghai
3	6543	female	20	北京大学	Beijing
4	2315	female	23	浙江大学	ZheJiang
5	5432	male	25	山东大学	Shandong

根据输入，你的 查询应返回以下结果：

device_id	gender	age	university
5432	male	25	山东大学

select device_id,gender,age,university from user_profile where age > 24

题目：现在运营想要针对20岁及以上且23岁及以下的用户开展分析，请你取出满足条件的设备ID、性别、年龄。

用户信息表：user_profile

id	device_id	gender	age	university	province
1	2138	male	21	北京大学	Beijing
2	3214	male		复旦大学	Shanghai
3	6543	female	20	北京大学	Beijing
4	2315	female	23	浙江大学	ZheJiang
5	5432	male	25	山东大学	Shandong

根据输入，你的查询应返回以下结果：

device_id	gender	age
2138	male	21
6543	female	20
2315	female	23

select device_id,gender,age from user_profile where age>19 and age<24

题目：现在运营想要查看除复旦大学以外的所有用户明细，请你取出相应数据

示例：user_profile

id	device_id	gender	age	university	province
1	2138	male	21	北京大学	Beijing
2	3214	male		复旦大学	Shanghai
3	6543	female	20	北京大学	Beijing
4	2315	female	23	浙江大学	ZheJiang
5	5432	male	25	山东大学	Shandong

根据输入，你的查询应返回以下结果：

device_id	gender	age	university
2138	male	21	北京大学
6543	female	20	北京大学
2315	female	23	浙江大学
5432	male	25	山东大学

select device_id,gender,age,university from user_profile where university not in ('复旦大学')

题目：现在运营想要对用户的年龄分布开展分析，在分析时想要剔除没有获取到年龄的用户，请你取出所有年龄值不为空的用户的设备ID，性别，年龄，学校的信息。

示例：user_profile

id	device_id	gender	age	university	province
1	2138	male	21	北京大学	Beijing
2	3214	male		复旦大学	Shanghai
3	6543	female	20	北京大学	Beijing
4	2315	female	23	浙江大学	ZheJiang
5	5432	male	25	山东大学	Shandong

根据输入，你的 查询应返回以下结果：

device_id	gender	age	university
2138	male	21	北京大学
6543	female	20	北京大学
2315	female	23	浙江大学
5432	male	25	山东大学

select device_id,gender,age,university from user_profile where age  is not null

题目：现在运营想要找到男性且GPA在3.5以上(不包括3.5)的用户进行调研，请你取出相关数据。

示例：user_profile

id	device_id	gender	age	university	gpa
1	2138	male	21	北京大学	3.4
2	3214	male		复旦大学	4.0
3	6543	female	20	北京大学	3.2
4	2315	female	23	浙江大学	3.6
5	5432	male	25	山东大学	3.8

根据输入，你的查询应返回以下结果：

device_id	gender	age	university	gpa
3214	male		复旦大学	4.0
5432	male	25	山东大学	3.8

select device_id,gender,age,university,gpa 
from user_profile
where gpa > 3.5 and gender = 'male'

题目：现在运营想要找到学校为北大或GPA在3.7以上(不包括3.7)的用户进行调研，请你取出相关数据（使用OR实现）

示例：user_profile

id	device_id	gender	age	university	gpa
1	2138	male	21	北京大学	3.4
2	3214	male		复旦大学	4.0
3	6543	female	20	北京大学	3.2
4	2315	female	23	浙江大学	3.6
5	5432	male	25	山东大学	3.8

根据输入，你的查询应返回以下结果：

device_id	gender	age	university	gpa
2138	male	21	北京大学	3.4
3214	male		复旦大学	4.0
6543	female	20	北京大学	3.2
5432	male	25	山东大学	3.8

select device_id,gender,age,university,gpa
from user_profile 
where university='北京大学' or gpa > 3.7 

题目：现在运营想要找到学校为北大、复旦和山大的同学进行调研，请你取出相关数据。

示例：user_profile

id	device_id	gender	age	university	gpa
1	2138	male	21	北京大学	3.4
2	3214	male		复旦大学	4.0
3	6543	female	20	北京大学	3.2
4	2315	female	23	浙江大学	3.6
5	5432	male	25	山东大学	3.8

根据输入，你的查询应返回以下结果：

device_id	gender	age	university	gpa
2138	male	21	北京大学	3.4
3214	male		复旦大学	4.0
6543	female	20	北京大学	3.2
5432	male	25	山东大学	3.8

select device_id,gender,age,university,gpa
from user_profile
where university in ('北京大学','复旦大学','山东大学')

题目：现在运营想要找到gpa在3.5以上(不包括3.5)的山东大学用户 或 gpa在3.8以上(不包括3.8)的复旦大学同学进行用户调研，请你取出相应数据

示例：user_profile

id	device_id	gender	age	university	province	gpa
1	2138	male	21	北京大学	BeiJing	3.4
2	3214	male	NULL	复旦大学	Shanghai	4
3	6543	female	20	北京大学	BeiJing	3.2
4	2315	female	23	浙江大学	ZheJiang	3.6
5	5432	male	25	山东大学	Shandong	3.8

根据输入，你的查询应返回以下结果：(该题对于小数点后面的0不需要计算与统计，后台系统会统一输出小数点后面1位)

device_id	gender	age	university	gpa
3214	male	NULL	复旦大学	4
5432	male	25	山东大学	3.8

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

题目：现在运营想查看所有大学中带有北京的用户的信息，请你取出相应数据。

示例：用户信息表：user_profile

id	device_id	gender	age	university	gpa
1	2138	male	21	北京大学	3.4
2	3214	male		复旦大学	4.0
3	6543	female	20	北京大学	3.2
4	2315	female	23	浙江大学	3.6
5	5432	male	25	山东大学	3.8
6	2131	male	28	北京师范大学	3.3

根据示例，你的查询应返回如下结果：

device_id	age	university
2138	21	北京大学
6543	20	北京大学
2131	28	北京师范大学

select device_id,age,university 
from user_profile
where university like '%北京%'

题目：运营想要知道复旦大学学生gpa最高值是多少，请你取出相应数据

示例：某user_profile表如下:

id	device_id	gender	age	university	gpa
1	2234	male	21	北京大学	3.2
2	2235	male	NULL	复旦大学	3.8
3	2236	female	20	复旦大学	3.5
4	2237	female	23	浙江大学	3.3
5	2238	male	25	复旦大学	3.1
6	2239	male	25	北京大学	3.6
7	2240	male	NULL	清华大学	3.3
8	2241	female	NULL	北京大学	3.7

根据输入，你的查询应返回以下结果，结果保留到小数点后面1位(1位之后的四舍五入):

gpa
3.8

select max(gpa) from user_profile where university = '复旦大学'

题目：现在运营想要看一下男性用户有多少人以及他们的平均gpa是多少，用以辅助设计相关活动，请你取出相应数据。

示例：user_profile

id	device_id	gender	age	university	gpa
1	2138	male	21	北京大学	3.4
2	3214	male		复旦大学	4.0
3	6543	female	20	北京大学	3.2
4	2315	female	23	浙江大学	3.6
5	5432	male	25	山东大学	3.8
6	2131	male	28	北京师范大学	3.3

根据输入，你的查询应返回以下结果，结果保留到小数点后面1位(1位之后的四舍五入)：

male_num	avg_gpa
4	3.6

select count(gender) as male_num,avg(gpa) as avh_gpa 
from user_profile
where gender='male'

题目：现在运营想要对每个学校不同性别的用户活跃情况和发帖数量进行分析，请分别计算出每个学校每种性别的用户数、30天内平均活跃天数和平均发帖数量。

用户信息表：user_profile

30天内活跃天数字段（active_days_within_30）

发帖数量字段（question_cnt）

回答数量字段（answer_cnt）

id	device_id	gender	age	university	gpa	active_days_within_30	question_cnt	answer_cnt
1	2138	male	21	北京大学	3.4	7	2	12
2	3214	male		复旦大学	4.0	15	5	25
3	6543	female	20	北京大学	3.2	12	3	30
4	2315	female	23	浙江大学	3.6	5	1	2
5	5432	male	25	山东大学	3.8	20	15	70
6	2131	male	28	山东大学	3.3	15	7	13
7	4321	male	26	复旦大学	3.6	9	6	52

第一行表示:id为1的用户的常用信息为使用的设备id为2138，性别为男，年龄21岁，北京大学，gpa为3.4在过去的30天里面活跃了7天，发帖数量为2，回答数量为12

。。。

最后一行表示:id为7的用户的常用信息为使用的设备id为4321，性别为男，年龄26岁，复旦大学，gpa为3.6在过去的30天里面活跃了9天，发帖数量为6，回答数量为52

你的查询返回结果需要对性别和学校分组，示例如下，结果保留1位小数，1位小数之后的四舍五入：

gender	university	user_num	avg_active_day	avg_question_cnt
male	北京大学	1	7.0	2.0
male	复旦大学	2	12.0	5.5
female	北京大学	1	12.0	3.0
female	浙江大学	1	5.0	1.0
male	山东大学	2	17.5	11.0

解释:

第一行表示：北京大学的男性用户个数为1，平均活跃天数为7天，平均发帖量为2

。。。

最后一行表示：山东大学的男性用户个数为2，平均活跃天数为17.5天，平均发帖量为11

select gender,university,count(*) as user_sum,avg(active_days_within_30) as avg_active_day,avg(question_cnt) as avg_question_cnt 
from user_profile
where 1=1
group by gender,university

题目：现在运营想查看每个学校用户的平均发贴和回帖情况，寻找低活跃度学校进行重点运营，请取出平均发贴数低于5的学校或平均回帖数小于20的学校。

示例：user_profile

id	device_id	gender	age	university	gpa	active_days_within_30	question_cnt	answer_cnt
1	2138	male	21	北京大学	3.4	7	2	12
2	3214	male		复旦大学	4.0	15	5	25
3	6543	female	20	北京大学	3.2	12	3	30
4	2315	female	23	浙江大学	3.6	5	1	2
5	5432	male	25	山东大学	3.8	20	15	70
6	2131	male	28	山东大学	3.3	15	7	13
7	4321	female	26	复旦大学	3.6	9	6	52

第一行表示:id为1的用户的常用信息为使用的设备id为2138，性别为男，年龄21岁，北京大学，gpa为3.4在过去的30天里面活跃了7天，发帖数量为2，回答数量为12
。。。
最后一行表示:id为7的用户的常用信息为使用的设备id为4321，性别为男，年龄26岁，复旦大学，gpa为3.6在过去的30天里面活跃了9天，发帖数量为6，回答数量为52

根据示例，你的查询应返回以下结果，请你保留3位小数(系统后台也会自动校正)，3位之后四舍五入：

university	avg_question_cnt	avg_answer_cnt
北京大学	2.5000	21.000
浙江大学	1.000	2.000

解释: 平均发贴数低于5的学校或平均回帖数小于20的学校有2个

属于北京大学的用户的平均发帖量为2.500，平均回答数量为21.000

属于浙江大学的用户的平均发帖量为1.000，平均回答数量为2.000

select university,avg(question_cnt) as avg_question_cnt,avg(answer_cnt) as avg_answer_cnt
from user_profile
group by university
having avg(question_cnt) < 5 or avg(answer_cnt) < 20

题目：现在运营想要查看不同大学的用户平均发帖情况，并期望结果按照平均发帖情况进行升序排列，请你取出相应数据。

示例：user_profile

id	device_id	gender	age	university	gpa	active_days_within_30	question_cnt	answer_cnt
1	2138	male	21	北京大学	3.4	7	2	12
2	3214	male		复旦大学	4.0	15	5	25
3	6543	female	20	北京大学	3.2	12	3	30
4	2315	female	23	浙江大学	3.6	5	1	2
5	5432	male	25	山东大学	3.8	20	15	70
6	2131	male	28	山东大学	3.3	15	7	13
7	4321	female	26	复旦大学	3.6	9	6	52

第一行表示:id为1的用户的常用信息为使用的设备id为2138，性别为男，年龄21岁，北京大学，gpa为3.4在过去的30天里面活跃了7天，发帖数量为2，回答数量为12
。。。
最后一行表示:id为7的用户的常用信息为使用的设备id为4321，性别为男，年龄26岁，复旦大学，gpa为3.6在过去的30天里面活跃了9天，发帖数量为6，回答数量为52

根据示例，你的查询应返回以下结果：

university	avg_question_cnt
浙江大学	1.0000
北京大学	2.5000
复旦大学	5.5000
山东大学	11.0000

select university,avg(question_cnt) as avg_question_cnt
from user_profile
group by university
order by avg(question_cnt)

题目：现在运营想要查看所有来自浙江大学的用户题目回答明细情况，请你取出相应数据

示例 ：question_practice_detail

id	device_id	question_id	result
1	2138	111	wrong
2	3214	112	wrong
3	3214	113	wrong
4	6543	114	right
5	2315	115	right
6	2315	116	right
7	2315	117	wrong

第一行表示:id为1的用户的常用信息为使用的设备id为2138，在question_id为111的题目上，回答错误

....

最后一行表示:id为7的用户的常用信息为使用的设备id为2135，在question_id为117的题目上，回答错误

示例：user_profile

id	device_id	gender	age	university	gpa	active_days_within_30	question_cnt	answer_cnt
1	2138	male	21	北京大学	3.4	7	2	12
2	3214	male		复旦大学	4.0	15	5	25
3	6543	female	20	北京大学	3.2	12	3	30
4	2315	female	23	浙江大学	3.6	5	1	2
5	5432	male	25	山东大学	3.8	20	15	70
6	2131	male	28	山东大学	3.3	15	7	13
7	4321	female	26	复旦大学	3.6	9	6	52

第一行表示:id为1的用户的常用信息为使用的设备id为2138，性别为男，年龄21岁，北京大学，gpa为3.4在过去的30天里面活跃了7天，发帖数量为2，回答数量为12
。。。
最后一行表示:id为7的用户的常用信息为使用的设备id为4321，性别为男，年龄26岁，复旦大学，gpa为3.6在过去的30天里面活跃了9天，发帖数量为6，回答数量为52

根据示例，你的查询应返回以下结果，查询结果根据question_id升序排序：

解释:

根据题目的数据只有1个浙江大学的用户，那么把浙江大学这个用户所有答题数据查询出来就行

select device_id,question_id,result
from question_practice_detail
where device_id in (select device_id from user_profile where university ='浙江大学')

运营想要了解每个学校答过题的用户平均答题数量情况，请你取出数据。

用户信息表 user_profile，其中device_id指终端编号（认为每个用户有唯一的一个终端），gender指性别，age指年龄，university指用户所在的学校，gpa是该用户平均学分绩点，active_days_within_30是30天内的活跃天数。

device_id	gender	age	university	gpa	active_days_within_30
2138	male	21	北京大学	3.4	7
3214	male	NULL	复旦大学	4	15
6543	female	20	北京大学	3.2	12
2315	female	23	浙江大学	3.6	5
5432	male	25	山东大学	3.8	20
2131	male	28	山东大学	3.3	15
4321	male	28	复旦大学	3.6	9

第一行表示:用户的常用信息为使用的设备id为2138，性别为男，年龄21岁，北京大学，gpa为3.4，在过去的30天里面活跃了7天

最后一行表示:用户的常用信息为使用的设备id为4321，性别为男，年龄28岁，复旦大学，gpa为3.6，在过去的30天里面活跃了9天

答题情况明细表 question_practice_detail，其中question_id是题目编号，result是答题结果。

device_id	question_id	result
2138	111	wrong
3214	112	wrong
3214	113	wrong
6543	111	right
2315	115	right
2315	116	right
2315	117	wrong
5432	118	wrong
5432	112	wrong
2131	114	right
5432	113	wrong

第一行表示用户的常用信息为使用的设备id为2138，在question_id为111的题目上，回答错误

....

最后一行表示用户的常用信息为使用的设备id为5432，在question_id为113的题目上，回答错误

请你写SQL查找每个学校用户的平均答题数目(说明：某学校用户平均答题数量计算方式为该学校用户答题总次数除以答过题的不同用户个数)根据示例，你的查询应返回以下结果（结果保留4位小数），注意：结果按照university升序排序！！！

university	avg_answer_cnt
北京大学	1.0000
复旦大学	2.0000
山东大学	2.0000
浙江大学	3.0000

解释:

第一行：北京大学总共有2个用户，2138和6543，2个用户在question_practice_detail里面答了2题，平均答题数目为2/2=1.0000

....

最后一行:浙江大学总共有1个用户，2315，这个用户在*question_practice_detail里面答了3题，平均答题数目为3/1=3.0000*

select university,count(b.device_id) / count(distinct b.device_id) as avg_answer_cnt
from user_profile as a  join question_practice_detail  as b on a.device_id=b.device_id
where  1=1
group by a.university

题目：运营想要计算一些参加了答题的不同学校、不同难度的用户平均答题量，请你写SQL取出相应数据

用户信息表：user_profile

id	device_id	gender	age	university	gpa	active_days_within_30	question_cnt	answer_cnt
1	2138	male	21	北京大学	3.4	7	2	12
2	3214	male	NULL	复旦大学	4	15	5	25
3	6543	female	20	北京大学	3.2	12	3	30
4	2315	female	23	浙江大学	3.6	5	1	2
5	5432	male	25	山东大学	3.8	20	15	70
6	2131	male	28	山东大学	3.3	15	7	13
7	4321	male	28	复旦大学	3.6	9	6	52

第一行表示:id为1的用户的常用信息为使用的设备id为2138，性别为男，年龄21岁，北京大学，gpa为3.4，在过去的30天里面活跃了7天，发帖数量为2，回答数量为12

最后一行表示:id为7的用户的常用信息为使用的设备id为4321，性别为男，年龄28岁，复旦大学，gpa为3.6，在过去的30天里面活跃了9天，发帖数量为6，回答数量为52

题库练习明细表：question_practice_detail

id	device_id	question_id	result
1	2138	111	wrong
2	3214	112	wrong
3	3214	113	wrong
4	6534	111	right
5	2315	115	right
6	2315	116	right
7	2315	117	wrong
8	5432	117	wrong
9	5432	112	wrong
10	2131	113	right
11	5432	113	wrong
12	2315	115	right
13	2315	116	right
14	2315	117	wrong
15	5432	117	wrong
16	5432	112	wrong
17	2131	113	right
18	5432	113	wrong
19	2315	117	wrong
20	5432	117	wrong
21	5432	112	wrong
22	2131	113	right
23	5432	113	wrong

第一行表示:id为1的用户的常用信息为使用的设备id为2138，在question_id为111的题目上，回答错误

......

最后一行表示:id为23的用户的常用信息为使用的设备id为5432，在question_id为113的题目上，回答错误

表：question_detail

id	question_id	difficult_level
1	111	hard
2	112	medium
3	113	easy
4	115	easy
5	116	medium
6	117	easy

第一行表示: 题目id为111的难度为hard

....

第一行表示: 题目id为117的难度为easy

请你写一个SQL查询，计算不同学校、不同难度的用户平均答题量，根据示例，你的查询应返回以下结果(结果在小数点位数保留4位，4位之后四舍五入)：

university	difficult_level	avg_answer_cnt
北京大学	hard	1.0000
复旦大学	easy	1.0000
复旦大学	medium	1.0000
山东大学	easy	4.5000
山东大学	medium	3.0000
浙江大学	easy	5.0000
浙江大学	medium	2.0000

解释：

第一行：北京大学有设备id为2138，6543这2个用户，这2个用户在question_practice_detail表下都只有一条答题记录，且答题题目是111，从question_detail可以知道这个题目是hard，故 北京大学的用户答题为hard的题目平均答题为2/2=1.0000

第二行，第三行：复旦大学有设备id为3214，4321这2个用户，但是在question_practice_detail表只有1个用户(device_id=3214有答题，device_id=4321没有答题，不计入后续计算)有2条答题记录，且答题题目是112，113各1个，从question_detail可以知道题目难度分别是medium和easy，故 复旦大学的用户答题为easy, medium的题目平均答题量都为1(easy=1或medium=1) /1 (device_id=3214)=1.0000

第四行，第五行：山东大学有设备id为5432和2131这2个用户，这2个用户总共在question_practice_detail表下有12条答题记录，且答题题目是112，113，117，且数目分别为3，6，3，从question_detail可以知道题目难度分别为medium,easy,easy，所以，easy共有9个，故easy的题目平均答题量= 9(easy=9)/2 (device_id=3214 or device_id=5432) =4.5000，medium共有3个，medium的答题只有device_id=5432的用户，故medium的题目平均答题量= 3(medium=9)/1 ( device_id=5432) =3.0000

.....

select a.university,c.difficult_level,count(b.device_id)/count(distinct b.device_id) as avg_answer_cnt
from user_profile as a join question_practice_detail as b on a.device_id=b.device_id left join question_detail as c on b.question_id=c.question_id
where 1=1
group by a.university,c.difficult_level

题目：运营想要查看参加了答题的山东大学的用户在不同难度下的平均答题题目数，请取出相应数据

用户信息表：user_profile

id	device_id	gender	age	university	gpa	active_days_within_30	question_cnt	answer_cnt
1	2138	male	21	北京大学	3.4	7	2	12
2	3214	male	NULL	复旦大学	4	15	5	25
3	6543	female	20	北京大学	3.2	12	3	30
4	2315	female	23	浙江大学	3.6	5	1	2
5	5432	male	25	山东大学	3.8	20	15	70
6	2131	male	28	山东大学	3.3	15	7	13
7	4321	male	28	复旦大学	3.6	9	6	52

第一行表示:id为1的用户的常用信息为使用的设备id为2138，性别为男，年龄21岁，北京大学，gpa为3.4，在过去的30天里面活跃了7天，发帖数量为2，回答数量为12

最后一行表示:id为7的用户的常用信息为使用的设备id为432，性别为男，年龄28岁，复旦大学，gpa为3.6，在过去的30天里面活跃了9天，发帖数量为6，回答数量为52

题库练习明细表：question_practice_detail

id	device_id	question_id	result
1	2138	111	wrong
2	3214	112	wrong
3	3214	113	wrong
4	6534	111	right
5	2315	115	right
6	2315	116	right
7	2315	117	wrong
8	5432	117	wrong
9	5432	112	wrong
10	2131	113	right
11	5432	113	wrong
12	2315	115	right
13	2315	116	right
14	2315	117	wrong
15	5432	117	wrong
16	5432	112	wrong
17	2131	113	right
18	5432	113	wrong
19	2315	117	wrong
20	5432	117	wrong
21	5432	112	wrong
22	2131	113	right
23	5432	113	wrong

第一行表示:id为1的用户的常用信息为使用的设备id为2138，在question_id为111的题目上，回答错误

......

最后一行表示:id为23的用户的常用信息为使用的设备id为5432，在question_id为113的题目上，回答错误

表：question_detail

id	question_id	difficult_level
1	111	hard
2	112	medium
3	113	easy
4	115	easy
5	116	medium
6	117	easy

第一行表示: 题目id为111的难度为hard

....

第一行表示: 题目id为117的难度为easy

请你写一个SQL查询，计算山东、不同难度的用户平均答题量，根据示例，你的查询应返回以下结果(结果在小数点位数保留4位，4位之后四舍五入)：

university	difficult_level	avg_answer_cnt
山东大学	easy	4.5000
山东大学	medium	3.0000

山东大学有设备id为5432和2131这2个用户，这2个用户总共在question_practice_detail表下有12条答题记录，且答题题目是112，113，117，且数目分别为3，6，3，从question_detail可以知道题目难度分别为medium,easy,easy，所以，easy共有9个，故easy的题目平均答题量= 9(easy=9)/2 (device_id=3214 or device_id=5432) =4.5000，medium共有3个，medium的答题只有device_id=5432的用户，故medium的题目平均答题量= 3(medium=9)/1 ( device_id=5432) =3.0000

select a.university,c.difficult_level,count(b.device_id)/count(distinct b.device_id) as avg_answer_cnt
from user_profile as a join question_practice_detail as b on a.device_id=b.device_id left join question_detail as c on b.question_id=c.question_id
where a.university="山东大学"
group by c.difficult_level

题目：现在运营想要分别查看学校为山东大学或者性别为男性的用户的device_id、gender、age和gpa数据，请取出相应结果，结果不去重。

示例：user_profile

id	device_id	gender	age	university	gpa	active_days_within_30	question_cnt	answer_cnt
1	2138	male	21	北京大学	3.4	7	2	12
2	3214	male		复旦大学	4	15	5	25
3	6543	female	20	北京大学	3.2	12	3	30
4	2315	female	23	浙江大学	3.6	5	1	2
5	5432	male	25	山东大学	3.8	20	15	70
6	2131	male	28	山东大学	3.3	15	7	13
7	4321	male	26	复旦大学	3.6	9	6	52

根据示例，你的查询应返回以下结果（注意输出的顺序，先输出学校为山东大学再输出性别为男生的信息）：

device_id	gender	age	gpa
5432	male	25	3.8
2131	male	28	3.3
2138	male	21	3.4
3214	male	None	4
5432	male	25	3.8
2131	male	28	3.3
4321	male	28	3.6

select device_id,gender, age,gpa
from user_profile 
where university="山东大学" 
UNION ALL
select device_id,gender, age,gpa
from user_profile 
where gender ="male"

1、显示结果不同
1、union: 对两个结果集进行并集操作, 不包括重复行,相当于distinct, 同时进行默认规则的排序;

2、union all: 对两个结果集进行并集操作, 包括重复行, 即所有的结果全部显示, 不管是不是重复;

2、对重复结果的处理不同
union all是直接连接，取到得是所有值，记录可能有重复；union 是取唯一值，记录没有重复。所以union在进行表链接后会筛选掉重复的记录，union all不会去除重复记录。

3、对排序的处理不同
union将会按照字段的顺序进行排序；union all只是简单的将两个结果合并后就返回。从效率上说，union all 要比union快很多，所以，如果可以确认合并的两个结果集中不包含重复数据且不需要排序时的话，那么就使用union all。

注意事项：

1、union 和 union all都可以将多个结果集合并，而不仅仅是两个，所以可将多个结果集串起来。

2、使用union和union all必须保证各个select 集合的结果有相同个数的列，并且每个列的类型是一样的。但列名则不一定需要相同，oracle会将第一个结果的列名作为结果集的列名。

题目：现在运营想要将用户划分为25岁以下和25岁及以上两个年龄段，分别查看这两个年龄段用户数量

本题注意：age为null 也记为 25岁以下

示例：user_profile

id	device_id	gender	age	university	gpa	active_days_within_30	question_cnt	answer_cnt
1	2138	male	21	北京大学	3.4	7	2	12
2	3214	male		复旦大学	4	15	5	25
3	6543	female	20	北京大学	3.2	12	3	30
4	2315	female	23	浙江大学	3.6	5	1	2
5	5432	male	25	山东大学	3.8	20	15	70
6	2131	male	28	山东大学	3.3	15	7	13
7	4321	male	26	复旦大学	3.6	9	6	52

根据示例，你的查询应返回以下结果：

age_cut	number
25岁以下	4
25岁及以上	3

SELECT CASE WHEN age < 25 OR age IS NULL THEN '25岁以下'
            WHEN age >= 25 THEN '25岁及以上'
            END  as age_cut, COUNT(*) as number
FROM user_profile
GROUP BY age_cut

题目：现在运营想要将用户划分为20岁以下，20-24岁，25岁及以上三个年龄段，分别查看不同年龄段用户的明细情况，请取出相应数据。（注：若年龄为空请返回其他。）

示例：user_profile

id	device_id	gender	age	university	gpa	active_days_within_30	question_cnt	answer_cnt
1	2138	male	21	北京大学	3.4	7	2	12
2	3214	male		复旦大学	4	15	5	25
3	6543	female	20	北京大学	3.2	12	3	30
4	2315	female	23	浙江大学	3.6	5	1	2
5	5432	male	25	山东大学	3.8	20	15	70
6	2131	male	28	山东大学	3.3	15	7	13
7	4321	male	26	复旦大学	3.6	9	6	52

根据示例，你的查询应返回以下结果：

device_id	gender	age_cut
2138	male	20-24岁
3214	male	其他
6543	female	20-24岁
2315	female	20-24岁
5432	male	25岁及以上
2131	male	25岁及以上
4321	male	25岁及以上

select  device_id,gender,case  when age < 20  then "20岁以下"
             when age >=20 and age <=24 then "20-24岁"
             when  age > 24 then "25岁及以上"
             when age is null then "其他"
             end  as age_cut
from user_profile

题目：现在运营想要计算出2021年8月每天用户练习题目的数量，请取出相应数据。

示例：question_practice_detail

id	device_id	question_id	result	date
1	2138	111	wrong	2021-05-03
2	3214	112	wrong	2021-05-09
3	3214	113	wrong	2021-06-15
4	6543	111	right	2021-08-13
5	2315	115	right	2021-08-13
6	2315	116	right	2021-08-14
7	2315	117	wrong	2021-08-15
……

根据示例，你的查询应返回以下结果：

day	question_cnt
13	5
14	2
15	3
16	1
18	1

Select day(date) as day, count(question_id) as question_cnt
From question_practice_detail
Where year(date)=2021 and month(date)=08
Group by day

题目：现在运营想要查看用户在某天刷题后第二天还会再来刷题的平均概率。请你取出相应数据。

示例：question_practice_detail

id	device_id	quest_id	result	date
1	2138	111	wrong	2021-05-03
2	3214	112	wrong	2021-05-09
3	3214	113	wrong	2021-06-15
4	6543	111	right	2021-08-13
5	2315	115	right	2021-08-13
6	2315	116	right	2021-08-14
7	2315	117	wrong	2021-08-15
……

根据示例，你的查询应返回以下结果：

avg_ret
0.3000

# select  distinct a.device_id,a.date
# from question_practice_detail as a left outer join question_practice_detail as b
# on a.device_id=b.device_id 
# where year(a.date)=year(b.date) and month(a.date)= month(b.date) and day(a.date)+1=day(b.date)

SELECT COUNT(distinct q2.device_id,q2.date)/count(DISTINCT q1.device_id,q1.date) as avg_ret
from question_practice_detail as q1 left join question_practice_detail as q2
on q1.device_id=q2.device_id and DATEDIFF(q2.date,q1.date)=1

题目：现在运营举办了一场比赛，收到了一些参赛申请，表数据记录形式如下所示，现在运营想要统计每个性别的用户分别有多少参赛者，请取出相应结果

示例：user_submit

device_id	profile	blog_url
2138	180cm,75kg,27,male	http:/url/bigboy777
3214	165cm,45kg,26,female	http:/url/kittycc
6543	178cm,65kg,25,male	http:/url/tiger
4321	171cm,55kg,23,female	http:/url/uhksd
2131	168cm,45kg,22,female	http:/urlsydney

根据示例，你的查询应返回以下结果：

gender	number
male	2
female	3

select substring_index(profile,',',-1) as gender,count(device_id)
from user_submit
group by gender

substring_index(profile,',',-1)

题目：对于申请参与比赛的用户，blog_url字段中url字符后的字符串为用户个人博客的用户名，现在运营想要把用户的个人博客用户字段提取出单独记录为一个新的字段，请取出所需数据。

示例：user_submit

device_id	profile	blog_url
2138	180cm,75kg,27,male	http:/ur/bisdgboy777
3214	165cm,45kg,26,female	http:/url/dkittycc
6543	178cm,65kg,25,male	http:/ur/tigaer
4321	171 cm,55kg,23,female	http:/url/uhksd
2131	168cm,45kg,22,female	http:/url/sydney

根据示例，你的查询应返回以下结果：

device_id	user_name
2138	bisdgboy777
3214	dkittycc
6543	tigaer
4321	uhsksd
2131	sydney

select device_id,substring_index(blog_url,'/',-1) as user_name
from user_submit

题目：现在运营举办了一场比赛，收到了一些参赛申请，表数据记录形式如下所示，现在运营想要统计每个年龄的用户分别有多少参赛者，请取出相应结果

示例：user_submit

device_id	profile	blog_url
2138	180cm,75kg,27,male	http:/ur/bigboy777
3214	165cm,45kg,26,female	http:/url/kittycc
6543	178cm,65kg,25,male	http:/url/tiger
4321	171cm,55kg,23,female	http:/url/uhksd
2131	168cm,45kg,22,female	http:/url/sydney

根据示例，你的查询应返回以下结果：

age	number
27	1
26	1
25	1
23	1
22	1

select substring_index( substring_index(profile,',',-2) , ',' ,1) as age,count(device_id)
from user_submit
group by age

25	山东大学	3.8	20	15	70
6	2131	male	28	山东大学	3.3	15	7	13
7	4321	female	26	复旦大学	3.6	9	6	52

根据示例，你的查询结果应参考以下格式，输出结果按university升序排序：

device_id	university	gpa
6543	北京大学	3.2000
4321	复旦大学	3.6000
2131	山东大学	3.3000
2315	浙江大学	3.6000

# SELECT MIN(gpa) AS min_gpa
# FROM user_profile 
# GROUP BY university
# ORDER BY university ASC;

SELECT up.device_id, up.university, up.gpa AS min_gpa
FROM user_profile up
INNER JOIN (
  SELECT university, MIN(gpa) AS min_gpa
  FROM user_profile
  GROUP BY university
) t ON up.university = t.university AND up.gpa = t.min_gpa
ORDER BY up.university;

---

---

---

---

题目： 现在运营想要了解复旦大学的每个用户在8月份练习的总题目数和回答正确的题目数情况，请取出相应明细数据，对于在8月份没有练习过的用户，答题数结果返回0.

示例：用户信息表user_profile

id	device_id	gender	age	university	gpa	active_days_within_30
1	2138	male	21	北京大学	3.4	7
2	3214	male		复旦大学	4.0	15
3	6543	female	20	北京大学	3.2	12
4	2315	female	23	浙江大学	3.6	5
5	5432	male	25	山东大学	3.8	20
6	2131	male	28	山东大学	3.3	15
7	4321	female	26	复旦大学	3.6	9

示例：question_practice_detail

id	device_id	question_id	result	date
1	2138	111	wrong	2021-05-03
2	3214	112	wrong	2021-05-09
3	3214	113	wrong	2021-06-15
4	6543	111	right	2021-08-13
5	2315	115	right	2021-08-13
6	2315	116	right	2021-08-14
7	2315	117	wrong	2021-08-15
……

根据示例，你的查询应返回以下结果：

device_id	university	question_cnt	right_question_cnt
3214	复旦大学	3	0
4321	复旦大学	0	0

SELECT up.device_id,up.university,SUM(IF(MONTH(date)=8,1,0)) AS question_cnt,SUM(IF(MONTH(date)=8 AND result='right',1,0)) AS right_question_cnt
FROM user_profile up
LEFT JOIN question_practice_detail qpd
ON up.device_id = qpd.device_id
WHERE university = '复旦大学'
GROUP BY up.device_id

题目：现在运营想要了解浙江大学的用户在不同难度题目下答题的正确率情况，请取出相应数据，并按照准确率升序输出。

示例： user_profile

id	device_id	gender	age	university	gpa	active_days_within_30	question_cnt	answer_cnt
1	2138	male	21	北京大学	3.4	7	2	12
2	3214	male		复旦大学	4	15	5	25
3	6543	female	20	北京大学	3.2	12	3	30
4	2315	female	23	浙江大学	3.6	5	1	2
5	5432	male	25	山东大学	3.8	20	15	70
6	2131	male	28	山东大学	3.3	15	7	13
7	4321	female	26	复旦大学	3.6	9	6	52

示例： question_practice_detail

id	device_id	question_id	result
1	2138	111	wrong
2	3214	112	wrong
3	3214	113	wrong
4	6543	111	right
5	2315	115	right
6	2315	116	right
7	2315	117	wrong

示例： question_detail

question_id	difficult_level
111	hard
112	medium
113	easy
115	easy
116	medium
117	easy

根据示例，你的查询应返回以下结果：

difficult_level	correct_rate
easy	0.5000
medium	1.0000

SELECT difficult_level,SUM(IF(result='right',1,0))/COUNT(*) AS correct_rate
FROM user_profile AS up
INNER JOIN question_practice_detail AS qpd
INNER JOIN question_detail AS qd
ON up.device_id=qpd.device_id AND qpd.question_id=qd.question_id
WHERE university='浙江大学'
GROUP BY difficult_level
ORDER BY correct_rate

题目：现在运营想要取出用户信息表中的用户年龄，请取出相应数据，并按照年龄升序排序。

示例：user_profile

id	device_id	gender	age	university	gpa
1	2138	male	21	北京大学	3.4
2	3214	male	23	复旦大学	4
3	6543	female	20	北京大学	3.2
4	2315	female	23	浙江大学	3.6
5	5432	male	25	山东大学	3.8
6	2131	male	28	北京师范大学	3.3

根据示例，你的查询应返回以下结果：

device_id	age
6534	20
2138	21
3214	23
2315	23
5432	25
2131	28

升序：select device_id,age from user_profile order by age;
降序：select device_id,age from user_profile order by age desc;

题目：现在运营想要取出用户信息表中的年龄和gpa数据，并先按照gpa升序排序，再按照年龄升序排序输出，请取出相应数据。

用户信息表：user_profile

id	device_id	gender	age	university	gpa
1	2138	male	21	北京大学	3.4
2	3214	male	23	复旦大学	4
3	6543	female	20	北京大学	3.2
4	2315	female	23	浙江大学	3.6
5	5432	male	25	山东大学	3.8
6	2131	male	28	北京师范大学	3.3

你的查询应返回以下结果：

device_id	gpa	age
6534	3.2	20
2131	3.3	28
2138	3.4	21
2315	3.6	23
5432	3.8	25
3214	4	23

select device_id,gpa,age from user_profile order by gpa asc,age asc; 
// order by gpa,age asc; 哪一列如何排，不指定如何排，默认升序 
// order by gpa,age; 默认升序排列

device_id	gpa	age
3214	4	23
5432	3.8	25
2315	3.6	23
2138	3.4	21
2131	3.3	28
6543	3.2	20

select device_id,gpa,age from user_profile order by gpa desc ,age desc; 题解 : 两个字段后面加desc,降序排序即可.

题目： 现在运营想要了解2021年8月份所有练习过题目的总用户数和练习过题目的总次数，请取出相应结果

示例：question_practice_detail

id	device_id	question_id	result	date
1	2138	111	wrong	2021-05-03
2	3214	112	wrong	2021-05-09
3	3214	113	wrong	2021-06-15
4	6543	111	right	2021-08-13
5	2315	115	right	2021-08-13
6	2315	116	right	2021-08-14
7	2315	117	wrong	2021-08-15
……

根据的示例，你的查询应返回以下结果：

did_cnt	question_cnt
3	12

count(distinct device_id) as did_cnt
,COUNT(question_id)
FROM
question_practice_detail
where
-- Year(date) ='2021' and month(date)= '8'
-- date_format(date,'%Y-%m')= '2021-08'
-- SUBSTRING_INDEX(date,'-',2)= '2021-08'
SUBSTRING(date,1,7)= '2021-08'
-- LEFT(date,7) ='2021-08'