如题：
统计所有购入商品为两种或两种以上的购物人记录SQL
如下表： comc
SQL：
比较简略，仅供参考，欢迎指点
SELECT * FROM comc WHERE b IN ( SELECT b FROM comc GROUP BY b HAVING count( * ) >= 2 )
统计所有购入商品为两种或两种以上的购物人记录SQL
2023-02-23
148
版权
版权声明：
本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《
阿里云开发者社区用户服务协议》和
《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写
侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
简介：
统计所有购入商品为两种或两种以上的购物人记录SQL
目录
相关文章
|
1月前
|
SQL
开启慢SQL设置long_query_time=0.1为啥会统计的sql却存在小于100毫秒的sql
开启慢SQL设置long_query_time=0.1为啥会统计的sql却存在小于100毫秒的sql
33
1
1
|
2月前
|
SQL
存储
关系型数据库
|
4月前
|
SQL
存储
关系型数据库
|
7月前
|
SQL
BI
HIVE
【Hive SQL 每日一题】统计用户留存率
用户留存率是衡量产品成功的关键指标，表示用户在特定时间内持续使用产品的比例。计算公式为留存用户数除以初始用户数。例如，游戏发行后第一天有10000玩家，第七天剩5000人，第一周留存率为50%。提供的SQL代码展示了如何根据用户活动数据统计每天的留存率。需求包括计算系统上线后的每日留存率，以及从第一天开始的累计N日留存率。通过窗口函数`LAG`和`COUNT(DISTINCT user_id)`，可以有效地分析用户留存趋势。
481
1
1
|
7月前
|
SQL
数据库
Windows
|
7月前
|
SQL
HIVE
【Hive SQL 每日一题】统计用户连续下单的日期区间
该SQL代码用于统计用户连续下单的日期区间。首先按`user_id`和`order_date`分组并去除重复，然后使用`row_number()`标记行号，并通过`date_sub`与行号计算潜在的连续日期。接着按用户ID和计算后的日期分组，排除连续订单数少于2的情况，最后提取连续下单的起始和结束日期。输出结果展示了用户连续下单的日期范围。
244
0
0
|
7月前
|
SQL
关系型数据库
HIVE
【Hive SQL 每日一题】统计最近1天/7天/30天商品的销量
这段内容是关于SQL查询的示例，目标是统计`sales`表中最近1天、7天和30天的商品销量和销售次数。表结构包含`id`、`product_id`、`quantity`和`sale_date`字段。初始查询方法通过三个独立的子查询完成，但效率较低。优化后的查询使用了`lateral view explode`将数据炸裂，通过一次查询同时获取所有所需时间段的数据，提高了效率。示例中展示了优化前后的SQL代码及结果对比。
324
0
0
|
7月前
|
SQL
HIVE
【Hive SQL 每日一题】统计最近7天内连续下单3日的用户量
创建了一个名为`sales`的测试表，包含`user_id`、`product_id`、`quantity`和`sale_date`字段，插入了多条销售数据。需求是找出最近7天内连续下单3天的用户数量。SQL查询通过分组和窗口函数`row_number()`检查日期连续性，最终计算满足条件的唯一用户数。示例结果显示有3名用户符合条件。
234
0
0
|
7月前
|
SQL
|
7月前
|
SQL