leetcode1127. 查找每天僅使用手機端用戶、僅使用桌面端用戶和同時使用桌面端和手機端的用戶人數和總支出金額

支出表: Spending

+-------------+---------+
| Column Name | Type    |
+-------------+---------+
| user_id     | int     |
| spend_date  | date    |
| platform    | enum    | 
| amount      | int     |
+-------------+---------+
這張表記錄了用戶在一個在線購物網站的支出歷史，該在線購物平臺同時擁有桌面端（'desktop'）和手機端（'mobile'）的應用程序。
這張表的主鍵是 (user_id, spend_date, platform)。
平臺列 platform 是一種 ENUM ，類型爲（'desktop', 'mo每天 僅 使用手機端用戶、僅 使用桌面端用戶和 同時 使用桌面端和手機端的用戶人數和總支出金額bile'）。

寫一段 SQL 來查找。

查詢結果格式如下例所示：

Spending table:
+---------+------------+----------+--------+
| user_id | spend_date | platform | amount |
+---------+------------+----------+--------+
| 1       | 2019-07-01 | mobile   | 100    |
| 1       | 2019-07-01 | desktop  | 100    |
| 2       | 2019-07-01 | mobile   | 100    |
| 2       | 2019-07-02 | mobile   | 100    |
| 3       | 2019-07-01 | desktop  | 100    |
| 3       | 2019-07-02 | desktop  | 100    |
+---------+------------+----------+--------+

Result table:
+------------+----------+--------------+-------------+
| spend_date | platform | total_amount | total_users |
+------------+----------+--------------+-------------+
| 2019-07-01 | desktop  | 100          | 1           |
| 2019-07-01 | mobile   | 100          | 1           |
| 2019-07-01 | both     | 200          | 1           |
| 2019-07-02 | desktop  | 100          | 1           |
| 2019-07-02 | mobile   | 100          | 1           |
| 2019-07-02 | both     | 0            | 0           |
+------------+----------+--------------+-------------+ 
在 2019-07-01, 用戶1 同時 使用桌面端和手機端購買, 用戶2 僅 使用了手機端購買，而用戶3 僅 使用了桌面端購買。
在 2019-07-02, 用戶2 僅 使用了手機端購買, 用戶3 僅 使用了桌面端購買，且沒有用戶 同時 使用桌面端和手機端購買。

select temp1.spend_date, temp1.platform, 
       ifnull(temp3.total_amount, 0) total_amount, 
       ifnull(temp3.total_users,0) total_users
       from
(select distinct(spend_date), p.platform   
from Spending,
(select 'desktop' as platform union
 select 'mobile' as platform union
 select 'both' as platform
) as p 
) as temp1
left join 
(select spend_date,platform, sum(amount) as total_amount, count(user_id) total_users
from
(select spend_date, user_id, 
(case count(distinct platform)
    when 1 then platform
    when 2 then 'both'
    end
) as  platform, sum(amount) as amount
from Spending
group by spend_date, user_id
) as temp2
group by spend_date, platform
) as  temp3
on temp1.platform = temp3.platform and temp1.spend_date = temp3.spend_date