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一：已知表结构和字段
某电脑售卖数据表computer,从左至右依次为location，店铺ID，某天，某小时，某分钟，商品是否到期，商品的存量，商品卖出的数量,商品进货数量/
| location | ID | pt_day | pt_hour | pt_minute | good_computer | computer_store | computer_out | computer_in | update_time |
| 0到23 | 0到59 | 1代表正常 0代表坏 |
存量 | 销售量 | 进货量 |
二：需求1：时间占比
查询北京东城区的所有店铺在2021-01-11全天缺正常电脑时段占比，全天（除去凌晨0:00-6:00）缺正常电脑时段占比，上午（07:30-10:00）缺正常电脑占比。
提示：分子/分母
分子：每个店铺id在某天的正常电脑数量数为0时的分钟数有多少个（eg. 全天24h内，有X个分钟时段的存量车数为0，则分子为X）分母：全天总分钟数（24 * 60）
思路解析：
- 7:30--10:00如何写逻辑：方法1: 分情况，当pt_hour = 7的时候再进一步判断pt_minute的大小；方法2:把小时*60换算成分钟再加上分钟的数据形成一个数，然后再进行判断。
- 统计中有多个指标，且约束互补相同，使用case when进行统计。
- sum(case when ... then 1 else 0 end)和count(case when ... then 1 else 0 end)的区别：sum（case when ..）才是正确的用法，他会把case when中为1的累加起来，而count(case when..)不管case when的情况是1还是0都会被count一次，所以不起作用。
- 注意有很对关键字在命名或者select的时候要注意：例如minute, all这些字段。
代码：注意表里面的粒度都已经到分钟了。
select id ,
count(1)/(24*60) as a1, -- 24*60这个整体用括号括起来，细心一点
sum(case when(pt_hour>=0 and pt_hour<6) then 1 else 0 end)/(6*60) as a2,
sum(case when pt_hour*7+pt_minute > 7*60+30 and pt_hour<10 then 1 else 0 end) as a3
-- sum(case when (pt_hour = 7 and pt_minute <30) or (pt_hour >=8 and pt_hour<10) then 1 else 0 end ) as a3
from computer
where pt_day = '2021-01-11'
and good_computer = 1
and location = "北京市东城区"
group by id
order by id三：需求2--目前小时与上一小时比较
查询北京东城区的所有店铺在2021-01-11全天每个店铺，以每1小时为分时段的销售正常电脑量，进货正常电脑量，存量，现在时段销售订单/上一分钟时段存量车数。
思路解析：
- 当前小时和上一小时的逻辑
- 当天的凌晨第一个小时的上一个小时要去前一天的第23小时以后取。所以我们可以单独考虑，最后使用union all即可。
- 表和自身表做连接，千万要注意：每个表都要用时间去约束，千万不要取全量，不仅速度满，结果还是错误的。
代码：
select c5.id,
c5.computer_out,
c5.computer_in,
c5.computer_store,
c5.ration
(
select c1.id as id,
c1.computer_out as computer_out,
c1.computer_in as computer_in ,
c1.computer_store as computer_store,
c1.computer_out / c2.store as ration
from computer c1
left outer join computer c2
on c1.id = c2.id
where c1.pt_day = '2021-01-11'
and c2.pt_day = '2021-01-11' -- 此条逻辑别忘了
and c1.pt_hour= c2.pt.hour+1
and location = ' 北京市东城区'
union all
select c3.id as id,
c3.computer_out as computer_out,
c3.computer_in as computer_in ,
c3.computer_store as computer_store,
c3.computer_out / c4.store as ration
from computer c3
left outer join computer c4
on c3.id = c4.id
where c3.pt_day = '2021-01-11'
and c4.pt_day = '2021-01-10' -- 此条逻辑别忘了
and c3.pt_hour= 0
and c4.pt_hour = 23
and c3.location = ' 北京市东城区'
and c4.location = '北京市东城区' --此条也需要吧！！
) c5
group by c5.id
order by c5.id, c5.pt_hour;四：使用窗口函数lag（）解决需求三
ing
五：只存储电脑每天最后一次更新的时间对应的信息
思路：
- 最后一次更新如何求：把更新时间排序一下，注意从大到小排序，然后外层循环中每次取第一名。
select
food_id,
otehr,
update_time,
dt
from
(
select
id,
row_number() over(partition by food_id order by update_time desc) as r,
other,
update_time,
dt
from computer
where pt_day = '2021-01-11'
) temp_table
where r = 1;