586. 订单最多的客户
表: Orders
+-----------------+----------+ | Column Name | Type | +-----------------+----------+ | order_number | int | | customer_number | int | +-----------------+----------+ Order_number是该表的主键。 此表包含关于订单ID和客户ID的信息。
编写一个SQL查询，为下了 最多订单 的客户查找 customer_number 。
测试用例生成后， 恰好有一个客户 比任何其他客户下了更多的订单。
查询结果格式如下所示。
输入: Orders 表: +--------------+-----------------+ | order_number | customer_number | +--------------+-----------------+ | 1 | 1 | | 2 | 2 | | 3 | 3 | | 4 | 3 | +--------------+-----------------+ 输出: +-----------------+ | customer_number | +-----------------+ | 3 | +-----------------+ 解释: customer_number 为 '3' 的顾客有两个订单，比顾客 '1' 或者 '2' 都要多，因为他们只有一个订单。 所以结果是该顾客的 customer_number ，也就是 3 。
题解：
select customer_number from Orders group by customer_number order by count(order_number) desc limit 0,1;
511. 游戏玩法分析 I
活动表 Activity
+--------------+---------+ | Column Name | Type | +--------------+---------+ | player_id | int | | device_id | int | | event_date | date | | games_played | int | +--------------+---------+ 表的主键是 (player_id, event_date)。 这张表展示了一些游戏玩家在游戏平台上的行为活动。 每行数据记录了一名玩家在退出平台之前，当天使用同一台设备登录平台后打开的游戏的数目（可能是 0 个） 。
写一条 SQL 查询语句获取每位玩家 第一次登陆平台的日期。
查询结果的格式如下所示：
Activity 表： +-----------+-----------+------------+--------------+ | player_id | device_id | event_date | games_played | +-----------+-----------+------------+--------------+ | 1 | 2 | 2016-03-01 | 5 | | 1 | 2 | 2016-05-02 | 6 | | 2 | 3 | 2017-06-25 | 1 | | 3 | 1 | 2016-03-02 | 0 | | 3 | 4 | 2018-07-03 | 5 | +-----------+-----------+------------+--------------+ Result 表： +-----------+-------------+ | player_id | first_login | +-----------+-------------+ | 1 | 2016-03-01 | | 2 | 2017-06-25 | | 3 | 2016-03-02 | +-----------+-------------+
题解：
select player_id,min(event_date) first_login from Activity group by player_id;
1890. 2020年最后一次登录
表: Logins
+----------------+----------+ | 列名 | 类型 | +----------------+----------+ | user_id | int | | time_stamp | datetime | +----------------+----------+ (user_id, time_stamp) 是这个表的主键。 每一行包含的信息是user_id 这个用户的登录时间。
编写一个 SQL 查询，该查询可以获取在 2020 年登录过的所有用户的本年度 最后一次 登录时间。结果集 不 包含 2020 年没有登录过的用户。
返回的结果集可以按 任意顺序 排列。
查询结果格式如下例。
\
输入： Logins 表: +---------+---------------------+ | user_id | time_stamp | +---------+---------------------+ | 6 | 2020-06-30 15:06:07 | | 6 | 2021-04-21 14:06:06 | | 6 | 2019-03-07 00:18:15 | | 8 | 2020-02-01 05:10:53 | | 8 | 2020-12-30 00:46:50 | | 2 | 2020-01-16 02:49:50 | | 2 | 2019-08-25 07:59:08 | | 14 | 2019-07-14 09:00:00 | | 14 | 2021-01-06 11:59:59 | +---------+---------------------+ 输出： +---------+---------------------+ | user_id | last_stamp | +---------+---------------------+ | 6 | 2020-06-30 15:06:07 | | 8 | 2020-12-30 00:46:50 | | 2 | 2020-01-16 02:49:50 | +---------+---------------------+ 解释： 6号用户登录了3次，但是在2020年仅有一次，所以结果集应包含此次登录。 8号用户在2020年登录了2次，一次在2月，一次在12月，所以，结果集应该包含12月的这次登录。 2号用户登录了2次，但是在2020年仅有一次，所以结果集应包含此次登录。 14号用户在2020年没有登录，所以结果集不应包含。
题解
select user_id,max(time_stamp) last_stamp from Logins where year(time_stamp) = 2020 group by user_id
1741. 查找每个员工花费的总时间
表: Employees
+-------------+------+ | Column Name | Type | +-------------+------+ | emp_id | int | | event_day | date | | in_time | int | | out_time | int | +-------------+------+ (emp_id, event_day, in_time) 是这个表的主键。 该表显示了员工在办公室的出入情况。 event_day 是此事件发生的日期，in_time 是员工进入办公室的时间，而 out_time 是他们离开办公室的时间。 in_time 和 out_time 的取值在1到1440之间。 题目保证同一天没有两个事件在时间上是相交的，并且保证 in_time 小于 out_time。
编写一个SQL查询以计算每位员工每天在办公室花费的总时间（以分钟为单位）。 请注意，在一天之内，同一员工是可以多次进入和离开办公室的。 在办公室里一次进出所花费的时间为out_time 减去 in_time。
返回结果表单的顺序无要求。
查询结果的格式如下：
Employees table: +--------+------------+---------+----------+ | emp_id | event_day | in_time | out_time | +--------+------------+---------+----------+ | 1 | 2020-11-28 | 4 | 32 | | 1 | 2020-11-28 | 55 | 200 | | 1 | 2020-12-03 | 1 | 42 | | 2 | 2020-11-28 | 3 | 33 | | 2 | 2020-12-09 | 47 | 74 | +--------+------------+---------+----------+ Result table: +------------+--------+------------+ | day | emp_id | total_time | +------------+--------+------------+ | 2020-11-28 | 1 | 173 | | 2020-11-28 | 2 | 30 | | 2020-12-03 | 1 | 41 | | 2020-12-09 | 2 | 27 | +------------+--------+------------+ 雇员 1 有三次进出: 有两次发生在 2020-11-28 花费的时间为 (32 - 4) + (200 - 55) = 173, 有一次发生在 2020-12-03 花费的时间为 (42 - 1) = 41。 雇员 2 有两次进出: 有一次发生在 2020-11-28 花费的时间为 (33 - 3) = 30, 有一次发生在 2020-12-09 花费的时间为 (74 - 47) = 27。
题解：
select event_day day,emp_id,sum(out_time-in_time) total_time from Employees group by event_day,emp_id
