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一、题目描述
来源：力扣（LeetCode）
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）。
二、具体要求
2.1 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 |
要求返回第一次登陆的时间，那么根据ID进行分组，再取出每组中最小的时间即为第一次登陆的时间，sql如下：
select
a.player_id as player_id,
min(a.event_date) as first_login
from
Activity a
group by
a.player_id
2.2 描述每一个玩家首次登陆的设备名称
查询结果格式在以下示例中：
Activity table:
+-----------+-----------+------------+--------------+
| 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 table:
+-----------+-----------+
| player_id | device_id |
+-----------+-----------+
| 1 | 2 |
| 2 | 3 |
| 3 | 1 |
+-----------+-----------+
第一问已经得到了初次登陆的时间，那么只需和原表进行关联，即可得到初次登陆设备的ID
SELECT
t.player_id,
t.device_id
FROM
Activity t,
( SELECT a.player_id AS player_id, min( event_date ) AS first_time FROM Activity a GROUP BY a.player_id ) b
WHERE
t.player_id = b.player_id
AND t.event_date = b.first_time
2.3 编写一个 SQL 查询，同时报告每组玩家和日期，以及玩家到目前为止玩了多少游戏。也就是说，在此日期之前玩家所玩的游戏总数。详细情况请查看示例。
查询结果格式如下所示：
Activity table:
+-----------+-----------+------------+--------------+
| player_id | device_id | event_date | games_played |
+-----------+-----------+------------+--------------+
| 1 | 2 | 2016-03-01 | 5 |
| 1 | 2 | 2016-05-02 | 6 |
| 1 | 3 | 2017-06-25 | 1 |
| 3 | 1 | 2016-03-02 | 0 |
| 3 | 4 | 2018-07-03 | 5 |
+-----------+-----------+------------+--------------+
Result table:
+-----------+------------+---------------------+
| player_id | event_date | games_played_so_far |
+-----------+------------+---------------------+
| 1 | 2016-03-01 | 5 |
| 1 | 2016-05-02 | 11 |
| 1 | 2017-06-25 | 12 |
| 3 | 2016-03-02 | 0 |
| 3 | 2018-07-03 | 5 |
+-----------+------------+---------------------+
对于 ID 为 1 的玩家，2016-05-02 共玩了 5+6=11 个游戏，2017-06-25 共玩了 5+6+1=12 个游戏。
对于 ID 为 3 的玩家，2018-07-03 共玩了 0+5=5 个游戏。
请注意，对于每个玩家，我们只关心玩家的登录日期。
进行自关联，关联条件为id相同且a表日期大于等于b表的日期，然后按照player_id,event_date进行分组，利用sum函数统计即可得到到目前为止的游戏数量
select
a.player_id,
a.event_date,
sum(b.games_played) as games_played_so_far
from
Activity a,Activity b
where
a.player_id = b.player_id and a.event_date >= b.event_date
group by
a.player_id,a.event_date
2.4 编写一个 SQL 查询，报告在首次登录的第二天再次登录的玩家的分数，四舍五入到小数点后两位。换句话说，您需要计算从首次登录日期开始至少连续两天登录的玩家的数量，然后除以玩家总数。
（注意是首次登陆后的第二天，首次登陆时间在2.1中已得到解决）
查询结果格式如下所示：
Activity table:
+-----------+-----------+------------+--------------+
| player_id | device_id | event_date | games_played |
+-----------+-----------+------------+--------------+
| 1 | 2 | 2016-03-01 | 5 |
| 1 | 2 | 2016-03-02 | 6 |
| 2 | 3 | 2017-06-25 | 1 |
| 3 | 1 | 2016-03-02 | 0 |
| 3 | 4 | 2018-07-03 | 5 |
+-----------+-----------+------------+--------------+
Result table:
+-----------+
| fraction |
+-----------+
| 0.33 |
+-----------+
只有 ID 为 1 的玩家在第一天登录后才重新登录，所以答案是 1/3 = 0.33
目标表自身去关联首次时间的临时表，判断时间相差1天即可得到目标id。再在外层套用一层调用count()函数统计人数，除以总人数，利用round函数四舍五入保留两位小数即得到结果
SELECT
round(count( * ) / ( SELECT COUNT( * ) FROM ( SELECT DISTINCT player_id FROM Activity ) m ),2) AS fraction
FROM
(
SELECT DISTINCT
a.player_id
FROM
Activity a,
( SELECT player_id, min( event_date ) first_date FROM activity GROUP BY player_id ) b
WHERE
a.player_id = b.player_id
AND TIMESTAMPDIFF( DAY, b.first_date, a.event_date ) = 1
) t