DATE_FORMAT(l.create_time,'%Y-%m')解释这个SQL语句

这是一个MySQL的日期格式化函数，用于将日期格式化为指定的字符串格式。具体来说，该函数将日期字段l.create_time的值按照'%Y-%m'的格式进行格式化，其中%Y表示年份（4位数字），%m表示月份（2位数字）。这样，该SQL语句会返回l.create_time字段的值，格式为YYYY-MM的字符串形式。

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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。

select DATE_FORMAT(a.year, '%Y'),COALESCE (cnt,0) from fgz_plyj.year_dict a left join (select DATE_FORMAT(b.judgement_date, '%Y') as judgement_date,count(DATE_FORMAT(b.judgement_date, '%Y')) as cnt from fgz_plyj.case_fix_attrs b inner join fgz_plyj.attr_judges c on b.case_id=c.case_id inner join fgz_plyj.court_url d on b.case_id=d.case_id where b.trial_round ='二审' and b.case_type='改判' and d.is_dup='N'and DATE_FORMAT(d.create_time, '%Y')=DATE_FORMAT(NOW(), '%Y') group by b.judgement_date) e on DATE_FORMAT(a.year, '%Y')=e.judgement_date where DATE_FORMAT(a.year, '%Y')<DATE_FORMAT(NOW(), '%Y')+1 and min(judgement_date)>DATE_FORMAT(a.year, '%Y') order by DATE_FORMAT(a.year, '%Y') desc ;分析一下这个sql

这个SQL语句是一个比较复杂的查询语句，主要是在计算每年的案件数量。下面是对该SQL语句的分析：

1. 首先，它从`year_dict`表中选择了年份(`DATE_FORMAT(a.year, '%Y')`)和一个计数值(`COALESCE (cnt,0)`)。`year_dict`表可能是一个存储年份信息的表。

2. 接着，它使用了左连接(`LEFT JOIN`)将一个子查询(`e`)与`year_dict`表进行连接。这个子查询用来计算每年的案件数量。

3. 子查询中，首先从`case_fix_attrs`表中选择了`judgement_date`的年份，并将其格式化为年份形式(`DATE_FORMAT(b.judgement_date, '%Y')`)。然后使用`COUNT()`函数对每个年份进行计数，并将计数结果命名为`cnt`。

4. 在子查询中，还有一些表之间的内连接(`INNER JOIN`)操作。`attr_judges`表与`case_fix_attrs`表通过`case_id`进行连接，`court_url`表与`case_fix_attrs`表也通过`case_id`进行连接。

5. 子查询中有一些筛选条件：
- `b.trial_round ='二审'`：筛选出二审的案件。
- `b.case_type='改判'`：筛选出改判类型的案件。
- `d.is_dup='N'`：筛选出非重复的案件。
- `DATE_FORMAT(d.create_time, '%Y')=DATE_FORMAT(NOW(), '%Y')`：筛选出创建时间与当前年份相同的案件。

6. 子查询使用`GROUP BY`将结果按照`judgement_date`进行分组。

7. 接下来，子查询的结果与`year_dict`表进行连接，连接条件是年份相等(`DATE_FORMAT(a.year, '%Y')=e.judgement_date`)。

8. 在最后的查询中，还有一些筛选条件：
- `DATE_FORMAT(a.year, '%Y')<DATE_FORMAT(NOW(), '%Y')+1`：筛选出年份早于当前年份的记录。
- `min(judgement_date)>DATE_FORMAT(a.year, '%Y')`：筛选出最早的判决日期大于当前年份的记录。

9. 最后的结果按照年份降序排序(`ORDER BY DATE_FORMAT(a.year, '%Y') DESC`)。

总体来说，这个SQL语句的目的是统计每年的案件数量，并按照年份降序排序。但具体结果还需要根据实际数据和表结构来确定。