select mon,name,avg(days) '人均月活天数' from ( select DATE_FORMAT(l.create_time,'%Y-%m') mon,o.name,l.userid,count(distinct DATE_FORMAT(l.create_time,'%y-%m-%d')) days from sys_log l,sys_user s,basic_tm_organize o,sys_user_depart up ,sys_depart p where l.log_content like '%登录成功%' and s.organize_id = o.id and l.userid = s.username and l.create_time > '2021-11-01 00:00:00' and up.dep_id = p.id and up.user_id = s.id and p.depart_name != '智库事业部' group by DATE_FORMAT(create_time,'%Y-%m'),l.userid,o.name ) z group by mon,name ;请解释一下这段SQL

这段SQL查询的是一个系统的用户活跃度，通过统计每个用户在每个月内的登录天数来计算其活跃度。具体解释如下：

1. 外层查询语句：

select mon,name,avg(days) '人均月活天数'

查询结果包括三列，分别是月份(mon)、部门名称(name)和人均月活天数(avg(days))。

2. 内层查询语句：

select DATE_FORMAT(l.create_time,'%Y-%m') mon,o.name,l.userid,count(distinct DATE_FORMAT(l.create_time,'%y-%m-%d')) days 
from sys_log l,sys_user s,basic_tm_organize o,sys_user_depart up ,sys_depart p   
where l.log_content like '%登录成功%'  
and s.organize_id = o.id 
and l.userid = s.username 
and l.create_time > '2021-11-01 00:00:00'  
and up.dep_id = p.id 
and up.user_id = s.id 
and p.depart_name != '智库事业部'
group by DATE_FORMAT(create_time,'%Y-%m'),l.userid,o.name 

这里进行了多表关联查询，包括sys_log、sys_user、basic_tm_organize、sys_user_depart和sys_depart五张表，查询条件为：

- 日志内容包括“登录成功”；
- 用户属于某个组织机构；
- 日志记录的用户ID与用户表中的用户名相同；
- 日志记录时间在2021年11月1日之后；
- 用户所在部门不是“智库事业部”。

查询结果包括四列，分别是月份(mon)、部门名称(name)、用户ID(userid)和该用户在该月内的登录天数(days)。

3. 整个查询语句：

select mon,name,avg(days) '人均月活天数' from (内层查询语句) z group by mon,name ;

这里使用了内层查询语句作为子查询，然后按照月份和部门名称分组，计算每个部门每个月的人均月活天数。