表visit包含如下字段user_id:用户id，departments：商品类别，visit date:浏览日期("yyyy-mm-dd") 编写SQL查询，取出每个用户随时间推移浏览商品的累积变化，包含商品数，和累积商品类别

以下是使用MySQL语言的查询语句，可以实现你的需求：

SELECT
  user_id,
  visit_date,
  COUNT(DISTINCT departments) AS cumulative_categories,
  COUNT(*) AS cumulative_items
FROM
  visit
GROUP BY
  user_id,
  visit_date
ORDER BY
  user_id,
  visit_date;

这个查询将 visit 表按照 user_id 和 visit_date 分组，然后计算每个用户在每个日期下的累积商品类别数量和累积商品数量。最后按照 user_id 和 visit_date 排序，输出结果。

相关问题

表visit包含如下字段user_id:用户id，departments：商品类别，visit date:浏览日期("yyyy-mm-dd") 编写SQL查询，取出每个用户随时间推移浏览商品的累积变化。

可以使用窗口函数来实现这个查询。具体的 SQL 代码如下：

SELECT 
    user_id, 
    departments,
    visit_date, 
    SUM(1) OVER (PARTITION BY user_id, departments ORDER BY visit_date) AS cumulative_visits
FROM 
    visit
ORDER BY 
    user_id, departments, visit_date;

解释一下这个 SQL 查询的思路：

- 首先使用 `SELECT` 语句选择需要的字段，包括 `user_id`、`departments`、`visit_date` 和累积访问次数 `cumulative_visits`。
- 然后使用 `SUM` 函数和窗口函数实现累积访问次数的计算。具体地，我们在 `PARTITION BY` 子句中指定了要按照 `user_id` 和 `departments` 进行分组，然后在 `ORDER BY` 子句中按照 `visit_date` 升序排序，这样就可以保证在窗口函数中计算出的 `cumulative_visits` 是累积的。
- 最后使用 `ORDER BY` 子句按照 `user_id`、`departments` 和 `visit_date` 进行排序，得到最终的结果。

需要注意的是，这个 SQL 查询中假设每个用户在同一天内不会重复浏览同一个商品类别，否则累积访问次数可能会被重复计算。

表departments结构： 字段名称 字段类型 约束 Dep_id number 主键 Dep_name varchar2(20) 表employees结构：

字段名称 字段类型 约束
Emp_id number 主键
Emp_name varchar2(20) 非空
Dep_id number 外键，参照表departments的Dep_id字段
Salary number 非空
Hire_date date 非空