表：Movies
+---------------+---------+ | Column Name | Type | +---------------+---------+ | movie_id | int | | title | varchar | +---------------+---------+ movie_id 是这个表的主键。 title 是电影的名字。
表：Users
+---------------+---------+ | Column Name | Type | +---------------+---------+ | user_id | int | | name | varchar | +---------------+---------+ user_id 是表的主键。
表：Movie_Rating
+---------------+---------+ | Column Name | Type | +---------------+---------+ | movie_id | int | | user_id | int | | rating | int | | created_at | date | +---------------+---------+ (movie_id, user_id) 是这个表的主键。 这个表包含用户在其评论中对电影的评分 rating 。 created_at 是用户的点评日期。
请你编写一组 SQL 查询：
- 查找评论电影数量最多的用户名。
如果出现平局，返回字典序较小的用户名。
- 查找在 2020 年 2 月 平均评分最高 的电影名称。
如果出现平局，返回字典序较小的电影名称。
查询分两行返回，查询结果格式如下例所示：
Movies 表： +-------------+--------------+ | movie_id | title | +-------------+--------------+ | 1 | Avengers | | 2 | Frozen 2 | | 3 | Joker | +-------------+--------------+ Users 表： +-------------+--------------+ | user_id | name | +-------------+--------------+ | 1 | Daniel | | 2 | Monica | | 3 | Maria | | 4 | James | +-------------+--------------+ Movie_Rating 表： +-------------+--------------+--------------+-------------+ | movie_id | user_id | rating | created_at | +-------------+--------------+--------------+-------------+ | 1 | 1 | 3 | 2020-01-12 | | 1 | 2 | 4 | 2020-02-11 | | 1 | 3 | 2 | 2020-02-12 | | 1 | 4 | 1 | 2020-01-01 | | 2 | 1 | 5 | 2020-02-17 | | 2 | 2 | 2 | 2020-02-01 | | 2 | 3 | 2 | 2020-03-01 | | 3 | 1 | 3 | 2020-02-22 | | 3 | 2 | 4 | 2020-02-25 | +-------------+--------------+--------------+-------------+ Result 表： +--------------+ | results | +--------------+ | Daniel | | Frozen 2 | +--------------+ Daniel 和 Monica 都点评了 3 部电影（"Avengers", "Frozen 2" 和 "Joker"） 但是 Daniel 字典序比较小。 Frozen 2 和 Joker 在 2 月的评分都是 3.5，但是 Frozen 2 的字典序比较小。