LeetCode力扣刷题数据库：游戏玩法分析I、II、III、IV
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 |
+-----------+-------------+
解题思路
这道题很简单，但是拿到的时候还是不知道怎么写，没有明确的想法思路，自己写了两个也不太对，然后看了题解，才想到这么简单，我的脑子是真的笨。
直接按照player_id分组，然后查找min(event_date)即可，主要是我没想到min()能用到日期上。
解法一：
直接按照player_id分组，然后查找min(event_date)即可，主要是我没想到min()能用到日期上。
select
player_id,
min(event_date) first_login
from activity
group by player_id
512游戏玩法分析II
Table: Activity
+--------------+---------+
| Column Name | Type |
+--------------+---------+
| player_id | int |
| device_id | int |
| event_date | date |
| games_played | int |
+--------------+---------+
(player_id, event_date) 是这个表的两个主键
这个表显示的是某些游戏玩家的游戏活动情况
每一行是在某天使用某个设备登出之前登录并玩多个游戏（可能为0）的玩家的记录
请编写一个 SQL 查询，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 |
+-----------+-----------+
解题思路
解法一：使用第一题结论
跟着上题思路来：我们计算出每个玩家首次登陆日期了，这次我们根据玩家首次登陆日期再去寻找对应的设备名称，直接让第一题查出的表join一下，条件就是player_id 和 event_date相等，就查出来了。
select a1.player_id,a1.device_id from Activity a1
join ( select player_id,min(event_date) event_date from Activity group by player_id) a2
on a1.player_id = a2.player_id and a1.event_date = a2.event_date
解法二：使用第一题结论
还利用第一题得出的结果来解决，这次不适用join，而是使用in
select
player_id, device_id
from activity
where (player_id, event_date) in
(
select player_id, min(event_date)
from activity
group by player_id
)
解法三：不使用第一题结论
子查询，先按照时间倒排，在利用排序rnk=1，即可。partition by player_id 是按照player_id分块。
select
player_id, device_id
from
(
select
player_id,
device_id,
dense_rank() over(partition by player_id
order by event_date asc) rnk
from activity
) a where rnk=1
534游戏玩法分析III
Table: Activity
+--------------+---------+
| Column Name | Type |
+--------------+---------+
| player_id | int |
| device_id | int |
| event_date | date |
| games_played | int |
+--------------+---------+
（player_id，event_date）是此表的主键。
这张表显示了某些游戏的玩家的活动情况。
每一行是一个玩家的记录，他在某一天使用某个设备注销之前登录并玩了很多游戏（可能是 0 ）。
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。
解题思路
解法一
自连接，连接条件是a.player_id=b.player_id and a.event_date<=b.event_date 这样大家就看的更清楚了
select a.player_id,b.event_date,sum(a.games_played) as games_played_so_far
from Activity a
inner join Activity b on a.player_id=b.player_id and a.event_date<=b.event_date
group by b.player_id,b.event_date;
550游戏玩法分析IV
Table: Activity
+--------------+---------+
| Column Name | Type |
+--------------+---------+
| player_id | int |
| device_id | int |
| event_date | date |
| games_played | int |
+--------------+---------+
（player_id，event_date）是此表的主键。
这张表显示了某些游戏的玩家的活动情况。
每一行是一个玩家的记录，他在某一天使用某个设备注销之前登录并玩了很多游戏（可能是 0）。
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比率，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。
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
解题思路
解法一：
这样的写法就是左边的表只有满足的条件的数据，右边表只有每个用户第一次的登陆的数据，右边表数据大于等于左边表数据，大于的数据，左边表补null，所以这个avg简直太帅了。
select round(avg(a.event_date is not null), 2) fraction
from
(select player_id, min(event_date) as login
from activity
group by player_id) p
left join activity a
on p.player_id=a.player_id and datediff(a.event_date, p.login)=1
来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode.cn/problems/game-play-analysis-i
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