（执行顺序：FROM/JOIN → WHERE → GROUP BY → HAVING → SELECT → ORDER BY）
（一）时间函数：TIMESTAMPDIFF（时间差计算）
计算用户实际观看秒数，为播放进度、完播率计算提供基础数值。
- 示例：
-- 计算观看秒数（核心用法） TIMESTAMPDIFF(SECOND, start_time, end_time) -- 计算观看分钟数（取整，只算完整单位） TIMESTAMPDIFF(MINUTE, start_time, end_time)
（二）条件函数：IF（三元判断）
语法：
IF(判断条件, 条件成立返回值, 条件不成立返回值)业务关联：动态计算单条播放进度（观看超时长返回 1，否则返回时长比值），是进度统计的核心逻辑。
- 示例：
-- 播放进度计算（核心用法） IF(TIMESTAMPDIFF(SECOND, s, e) > duration, 1, TIMESTAMPDIFF(SECOND, s, e)/duration) -- 完播率判断（满足完播返回1，否则0） IF(TIMESTAMPDIFF(SECOND, s, e) >= duration, 1, 0)
（三）数值函数：ROUND（四舍五入）
1.ROUND：数值格式化
核心说明：对数值四舍五入，保留指定小数位数，让统计结果更整洁，满足业务展示要求。
语法：
ROUND(待格式化数值, 保留小数位数)业务关联：播放进度保留 2 位小数、完播率保留 3 位小数，避免出现无限小数（如 2/3≈0.666666→0.667）。
- 示例：
ROUND(0.666666, 3) → 0.667 -- 完播率保留3位 ROUND(0.833333*100, 2) → 83.33 -- 播放进度保留2位
（四）字符串函数：CONCAT（字符串拼接）
核心说明：将多个字符串 / 数值拼接为一个字符串；数值会自动转为字符串后拼接。
语法：
CONCAT(字符串1, 字符串2, ...)业务关联：将播放进度的数字（如 83.33）和
%拼接为百分比格式（如 83.33%），符合业务展示习惯。- 示例：
CONCAT(83.33, "%") → "83.33%" CONCAT("视频", video_id, "完播率") → "视频2001完播率"
三、表关联：JOIN内连接（含USING简化写法）
1. 核心说明：JOIN（等价于INNER JOIN）
又称内连接，通过关联字段（如
video_id）匹配两张表的数据，只保留两张表中都存在匹配记录的行。核心：排除「无播放记录的视频」和「无视频信息的播放记录」，符合常规业务统计逻辑。
2. 两种关联写法
标准写法：
ON显式指定关联条件，适用于两张表关联字段名不同的场景；简化写法：
USING适用于两张表关联字段名完全相同的场景（如两张表都是video_id），等价于ON 表1.字段 = 表2.字段，简化代码。- 语法：
-- 标准写法：ON 表1 JOIN 表2 ON 表1.关联字段 = 表2.关联字段 -- 简化写法：USING（字段名相同） 表1 JOIN 表2 USING(关联字段) 业务关联：关联
tb_user_video_log（播放日志）和tb_video_info（视频信息），获取「播放时间」和「视频时长 / 标签」，为后续计算提供完整数据。- 示例：
-- 你的代码中简化写法（推荐，字段名相同时） tb_user_video_log JOIN tb_video_info USING(video_id) -- 等价于标准写法（通用，所有场景） tb_user_video_log t1 JOIN tb_video_info t2 ON t1.video_id = t2.video_id
四、分组与筛选：GROUP BY+HAVING（核心区分WHERE）
1.GROUP BY：分组查询
核心说明：按指定字段（如
tag、video_id）将数据分组，后续的聚合函数（AVG/SUM/COUNT）会按每组独立计算，而非全表计算。关键规则：
SELECT中查询的字段，要么在GROUP BY中，要么被聚合函数包裹（否则会报错，MySQL 非严格模式可能不报错，但结果无意义）。业务关联：按
tag分组算各标签的平均进度、按video_id分组算各视频的完播率，是「按维度统计」的基础。- 示例：
GROUP BY tag → 按视频标签分组，每个标签算一次平均进度 GROUP BY video_id → 按视频ID分组，每个视频算一次完播率
2.HAVING：过滤聚合结果
核心说明：专门过滤 **
GROUP BY分组后的聚合结果 **；不能单独使用，必须和GROUP BY配合。关键区分：
WHEREvsHAVING（新手必记，核心考点）特性
WHEREHAVING执行时机
聚合计算前过滤原始行
聚合计算后过滤分组结果
过滤对象
原始行数据
分组后的聚合结果
能否用聚合函数
不能
能（核心）
业务关联：筛选出「平均播放进度 > 60%」的标签、「完播率 > 0.5」的视频，都是过滤聚合结果，必须用
HAVING。- 示例：
HAVING avg_play_progress > 60 → 过滤平均进度超60%的标签 HAVING completion_rate > 0.5 → 过滤完播率超50%的视频
（五）子查询：派生表（FROM 后接子查询）
1. 核心说明
派生表：子查询的结果集相当于一张「临时表」，必须给临时表起别名（如
t_progress），否则 MySQL 会报错。
2. 适用场景
当需要先做聚合统计，再对统计结果做二次处理时使用（如先算数字格式的进度，再拼接 % 符号；先算完播率，再排序）。
- 语法：
SELECT 外层查询字段 FROM ( -- 内层子查询：聚合统计，生成临时表 SELECT 分组字段, 聚合计算 AS 别名 FROM 表1 JOIN 表2 USING(关联字段) GROUP BY 分组字段 HAVING 聚合结果过滤条件 ORDER BY 聚合字段 ) AS 临时表别名; -- 必须加别名！
六、排序：ORDER BY升序 / 降序
核心说明：升序（ASC），可手动指定降序（DESC）
语法：
ORDER BY 排序字段 [ASC/DESC]- 示例：ORDER BY avg_play_progress DESC → 按平均播放进度降序
ORDER BY completion_rate ASC → 按完播率升序（默认可省略ASC）
（六）WHEN 条件判断
1. 内层核心：CASE WHEN ... END多条件判断（比 IF () 更通用）
这是 MySQL 的多分支条件函数，替代了之前的双分支IF()，支持「多个条件→多个返回值」，是处理多状态字段的核心写法，语法和业务逻辑如下：
CASE WHEN 条件1 THEN 结果1 -- 关注：+1 WHEN 条件2 THEN 结果2 -- 取关：-1 ELSE 结果3 -- 无行为：0 END
