如何按男女客户分组统计每位演员的租赁量与平均评分

任务要求 #

• 拆分男性、女性客户两个维度，分别统计每位演员对应的电影租赁总次数、客户给出的平均评分
• 仅返回租赁次数超过5次的演员统计结果
• 依赖表：renting（租赁记录表）、customers（客户信息表）、actors（演员信息表）、actsin（演员-影片关联中间表）

表关联逻辑 #

四表关联全程用内连接过滤无效匹配数据，链路如下：

1. 租赁表renting通过customer_id关联客户表customers，获取客户性别字段
2. 租赁表renting通过movie_id关联中间表actsin，匹配影片对应的所有演员
3. 中间表actsin通过actor_id关联演员表actors，获取演员姓名等基础信息

最终可运行SQL #

SELECT
    c.gender AS customer_gender,
    a.actor_id,
    a.actor_name,
    COUNT(r.rent_id) AS total_rent_count,
    ROUND(AVG(r.rating), 2) AS avg_rating
FROM renting r
INNER JOIN customers c
    ON r.customer_id = c.customer_id
INNER JOIN actsin ai
    ON r.movie_id = ai.movie_id
INNER JOIN actors a
    ON ai.actor_id = a.actor_id
WHERE r.rating IS NOT NULL -- 过滤未评分的无效租赁记录，可根据实际业务需求调整
GROUP BY c.gender, a.actor_id, a.actor_name
HAVING total_rent_count > 5
ORDER BY c.gender, total_rent_count DESC;

关键语法说明 #

• 分组字段必须同时包含客户性别、演员唯一ID、演员姓名，避免同名演员数据合并统计错误
• 租赁次数的聚合过滤条件必须写在HAVING子句中，WHERE子句在分组聚合前执行，无法识别聚合计算生成的次数字段
• 平均评分用ROUND()保留2位小数，符合日常统计的可读性要求
• 内连接会自动剔除无匹配客户、无匹配演员信息的异常租赁数据，保证统计结果准确性

内容的提问来源于stack exchange，提问作者plarppkgnfzplixwcj