目標：
1、掌握HQL中的各種連接及其組合使用；
2、掌握數據分析中業務指標思路轉換的技巧；
3、區分好full join 和 union all 的使用場景；
4、在多表連接時，註意各種細節和業務邏輯；
5、復雜表連接要學會分步驟處理
需註意：
1、表連接時，必須進行重命名；
2、on後面使用的連接條件必須起到 唯壹鍵值 的作用（有時會有多個字段組合）；
3、inner可省略不寫，效果是壹樣的
4、表連接時不能使用 a join b join c這種方式，不然會極度浪費電腦的資源和延長查詢時間，要在子查詢的表裏先做好篩選之後在連接；
1）找出在2019年購買後又退款的用戶（記得要去重）
註意：壹定要先去重，再做表連接，養成良好的習慣（雖然可以先連接再去重，但是那麽做會使執行效率很低）
2）在2017年和2018年都購買的用戶
3）在2017年、2018年、2019年都有交易的用戶
進行左連接之後，以左表為全集，返回能夠匹配上的右邊表的匹配結果，沒有匹配上的則顯示NULL。
拓展：
right join：以右表為全集，返回能夠匹配上的左邊表的匹配結果，沒有匹配上的則顯示NULL，可以由left join改寫出同樣的結果。
4）在2019年購買，但是沒有退款的用戶
5）在2019年由購買的用戶的學歷分布
6）在2017年和2018年都購買，但是沒有在2019年購買的用戶
查詢兩個表的所有用戶時使用full join是壹個比較好的方法（需要用到coalesce函數：
註：coalesce函數，coalesce(expression1,expression2,...,expression n)，依次參考各參數表達式，遇到非null值即停止並返回該值，如果所有的表達式都是空值，最終將返回壹個空值。
註：表合並時字段名稱必須壹致，字段順序必須壹致，而且不用填寫連接條件
7）2017-2019年由交易的所有用戶數
union all 和 union 的區別：
union all 不會去重，不會排序，效率較快；union 會去重且排序，效率較慢。
如果表很大時，推薦先去重，再進行 union all ，不能直接對表進行 union all，不然效率很慢。
8）2019年每個用戶的支付和退款金額匯總
也可以使用 full join 的方式：
9）2019年每個支付用戶的支付金額和退款金額
10）首次激活時間在2017年，但是壹直沒有支付的用戶年齡段分布
步驟總結：
1、先篩選出年份為2017註冊的用戶；
2、沒有支付的人；
3、年齡段分布
註意：由於age也是在user_info的表格裏，第三步用的字段需要在第壹步進行預處理，所以在限制時間的時候需要同時對年齡段進行預處理，這樣在第三步的時候才會由年齡段這個字段；需要註意對 case when 的字段進行重命名才能進行後續的操作
11）2018、2019年交易的用戶，其激活時間段分布
步驟總結：
1. 取出2018和2019年所有的交易用戶的交集
2. 取出所有用戶的激活時間
3. 統計時間分布