本套SQL题的答案是由许多小伙伴共同贡献的,1+1的力量是远远大于2的,有不少题目都采用了非常巧妙的解法,也有不少题目有多种解法。本套大数据SQL题不仅题目丰富多样,答案更是精彩绝伦!

注:以下参考答案都经过简单数据场景进行测试通过,但并未测试其他复杂情况。本文档的SQL主要使用Hive SQL

一、行列转换

描述:表中记录了各年份各部门的平均绩效考核成绩。



表名:t1



表结构:

a -- 年份
b -- 部门
c -- 绩效得分

表内容

 a   b  c
2014 B 9
2015 A 8
2014 A 10
2015 B 7

问题一:多行转多列

问题描述:将上述表内容转为如下输出结果所示:

 a  col_A col_B
2014 10 9
2015 8 7

参考答案

select
a,
max(case when b="A" then c end) col_A,
max(case when b="B" then c end) col_B
from t1
group by a;

问题二:如何将结果转成源表?(多列转多行)

问题描述:将问题一的结果转成源表,问题一结果表名为t1_2

参考答案

select
a,
b,
c
from (
select a,"A" as b,col_a as c from t1_2
union all
select a,"B" as b,col_b as c from t1_2
)tmp;

问题三:同一部门会有多个绩效,求多行转多列结果

问题描述:2014年公司组织架构调整,导致部门出现多个绩效,业务及人员不同,无法合并算绩效,源表内容如下:

2014  B  9
2015 A 8
2014 A 10
2015 B 7
2014 B 6

输出结果如下所示

 a    col_A  col_B
2014 10 6,9
2015 8 7

参考答案:

select
a,
max(case when b="A" then c end) col_A,
max(case when b="B" then c end) col_B
from (
select
a,
b,
concat_ws(",",collect_set(cast(c as string))) as c
from t1
group by a,b
)tmp
group by a;

二、排名中取他值

表名t2



表字段及内容

a    b   c
2014 A 3
2014 B 1
2014 C 2
2015 A 4
2015 D 3

问题一:按a分组取b字段最小时对应的c字段

输出结果如下所示

a   min_c
2014 3
2015 4

参考答案:

select
a,
c as min_c
from
(
select
a,
b,
c,
row_number() over(partition by a order by b) as rn
from t2
)a
where rn = 1;

问题二:按a分组取b字段排第二时对应的c字段

输出结果如下所示

 a  second_c
2014 1
2015 3

参考答案

select
a,
c as second_c
from
(
select
a,
b,
c,
row_number() over(partition by a order by b) as rn
from t2
)a
where rn = 2;

问题三:按a分组取b字段最小和最大时对应的c字段

输出结果如下所示

a    min_c  max_c
2014 3 2
2015 4 3

参考答案:

select
a,
min(if(asc_rn = 1, c, null)) as min_c,
max(if(desc_rn = 1, c, null)) as max_c
from
(
select
a,
b,
c,
row_number() over(partition by a order by b) as asc_rn,
row_number() over(partition by a order by b desc) as desc_rn
from t2
)a
where asc_rn = 1 or desc_rn = 1
group by a;

问题四:按a分组取b字段第二小和第二大时对应的c字段

输出结果如下所示

a    min_c  max_c
2014 1 1
2015 3 4

参考答案

select
ret.a
,max(case when ret.rn_min = 2 then ret.c else null end) as min_c
,max(case when ret.rn_max = 2 then ret.c else null end) as max_c
from (
select
*
,row_number() over(partition by t2.a order by t2.b) as rn_min
,row_number() over(partition by t2.a order by t2.b desc) as rn_max
from t2
) as ret
where ret.rn_min = 2
or ret.rn_max = 2
group by ret.a;

问题五:按a分组取b字段前两小和前两大时对应的c字段

注意:需保持b字段最小、最大排首位

输出结果如下所示

a    min_c  max_c
2014 3,1 2,1
2015 4,3 3,4

参考答案

select
tmp1.a as a,
min_c,
max_c
from
(
select
a,
concat_ws(',', collect_list(c)) as min_c
from
(
select
a,
b,
c,
row_number() over(partition by a order by b) as asc_rn
from t2
)a
where asc_rn <= 2
group by a
)tmp1
join
(
select
a,
concat_ws(',', collect_list(c)) as max_c
from
(
select
a,
b,
c,
row_number() over(partition by a order by b desc) as desc_rn
from t2
)a
where desc_rn <= 2
group by a
)tmp2
on tmp1.a = tmp2.a;

三、累计求值

表名t3



表字段及内容

a    b   c
2014 A 3
2014 B 1
2014 C 2
2015 A 4
2015 D 3

问题一:按a分组按b字段排序,对c累计求和

输出结果如下所示

a    b   sum_c
2014 A 3
2014 B 4
2014 C 6
2015 A 4
2015 D 7

参考答案

select
a,
b,
c,
sum(c) over(partition by a order by b) as sum_c
from t3;

问题二:按a分组按b字段排序,对c取累计平均值

输出结果如下所示

a    b   avg_c
2014 A 3
2014 B 2
2014 C 2
2015 A 4
2015 D 3.5

参考答案

select
a,
b,
c,
avg(c) over(partition by a order by b) as avg_c
from t3;

问题三:按a分组按b字段排序,对b取累计排名比例

输出结果如下所示

a    b   ratio_c
2014 A 0.33
2014 B 0.67
2014 C 1.00
2015 A 0.50
2015 D 1.00

参考答案

select
a,
b,
c,
round(row_number() over(partition by a order by b) / (count(c) over(partition by a)),2) as ratio_c
from t3
order by a,b;

问题四:按a分组按b字段排序,对b取累计求和比例

输出结果如下所示

a    b   ratio_c
2014 A 0.50
2014 B 0.67
2014 C 1.00
2015 A 0.57
2015 D 1.00

参考答案

select
a,
b,
c,
round(sum(c) over(partition by a order by b) / (sum(c) over(partition by a)),2) as ratio_c
from t3
order by a,b;

四、窗口大小控制

表名t4



表字段及内容

a    b   c
2014 A 3
2014 B 1
2014 C 2
2015 A 4
2015 D 3

问题一:按a分组按b字段排序,对c取前后各一行的和

输出结果如下所示

a    b   sum_c
2014 A 1
2014 B 5
2014 C 1
2015 A 3
2015 D 4

参考答案

select
a,
b,
lag(c,1,0) over(partition by a order by b)+lead(c,1,0) over(partition by a order by b) as sum_c
from t4;

问题二:按a分组按b字段排序,对c取平均值

问题描述:前一行与当前行的均值!

输出结果如下所示

a    b   avg_c
2014 A 3
2014 B 2
2014 C 1.5
2015 A 4
2015 D 3.5

参考答案

select
a,
b,
case when lag_c is null then c
else (c+lag_c)/2 end as avg_c
from
(
select
a,
b,
c,
lag(c,1) over(partition by a order by b) as lag_c
from t4
)temp;

五、产生连续数值

输出结果如下所示

1
2
3
4
5
...
100

参考答案



不借助其他任何外表,实现产生连续数值



此处给出两种解法,其一:

select
id_start+pos as id
from(
select
1 as id_start,
1000000 as id_end
) m lateral view posexplode(split(space(id_end-id_start), '')) t as pos, val

其二:

select
row_number() over() as id
from
(select split(space(99), ' ') as x) t
lateral view
explode(x) ex;

那如何产生1至1000000连续数值?

参考答案

select
row_number() over() as id
from
(select split(space(999999), ' ') as x) t
lateral view
explode(x) ex;

六、数据扩充与收缩

表名t6



表字段及内容

a
3
2
4

问题一:数据扩充

输出结果如下所示

a     b
3 3、2、1
2 2、1
4 4、3、2、1

参考答案

select
t.a,
concat_ws('、',collect_set(cast(t.rn as string))) as b
from
(
select
t6.a,
b.rn
from t6
left join
(
select
row_number() over() as rn
from
(select split(space(5), ' ') as x) t -- space(5)可根据t6表的最大值灵活调整
lateral view
explode(x) pe
) b
on 1 = 1
where t6.a >= b.rn
order by t6.a, b.rn desc
) t
group by t.a;

问题二:数据扩充,排除偶数

输出结果如下所示

a     b
3 3、1
2 1
4 3、1

参考答案

select
t.a,
concat_ws('、',collect_set(cast(t.rn as string))) as b
from
(
select
t6.a,
b.rn
from t6
left join
(
select
row_number() over() as rn
from
(select split(space(5), ' ') as x) t
lateral view
explode(x) pe
) b
on 1 = 1
where t6.a >= b.rn and b.rn % 2 = 1
order by t6.a, b.rn desc
) t
group by t.a;

问题三:如何处理字符串累计拼接

问题描述:将小于等于a字段的值聚合拼接起来

输出结果如下所示

a     b
3 2、3
2 2
4 2、3、4

参考答案

select
t.a,
concat_ws('、',collect_set(cast(t.a1 as string))) as b
from
(
select
t6.a,
b.a1
from t6
left join
(
select a as a1
from t6
) b
on 1 = 1
where t6.a >= b.a1
order by t6.a, b.a1
) t
group by t.a;

问题四:如果a字段有重复,如何实现字符串累计拼接

输出结果如下所示

a     b
2 2
3 2、3
3 2、3、3
4 2、3、3、4

参考答案

select
a,
b
from
(
select
t.a,
t.rn,
concat_ws('、',collect_list(cast(t.a1 as string))) as b
from
(
select
a.a,
a.rn,
b.a1
from
(
select
a,
row_number() over(order by a ) as rn
from t6
) a
left join
(
select a as a1,
row_number() over(order by a ) as rn
from t6
) b
on 1 = 1
where a.a >= b.a1 and a.rn >= b.rn
order by a.a, b.a1
) t
group by t.a,t.rn
order by t.a,t.rn
) tt;

问题五:数据展开

问题描述:如何将字符串"1-5,16,11-13,9"扩展成"1,2,3,4,5,16,11,12,13,9"?注意顺序不变。

参考答案

select
concat_ws(',',collect_list(cast(rn as string)))
from
(
select
a.rn,
b.num,
b.pos
from
(
select
row_number() over() as rn
from (select split(space(20), ' ') as x) t -- space(20)可灵活调整
lateral view
explode(x) pe
) a lateral view outer
posexplode(split('1-5,16,11-13,9', ',')) b as pos, num
where a.rn between cast(split(num, '-')[0] as int) and cast(split(num, '-')[1] as int) or a.rn = num
order by pos, rn
) t;

七、合并与拆分

表名t7



表字段及内容

a    b
2014 A
2014 B
2015 B
2015 D

问题一:合并

输出结果如下所示

2014  A、B
2015 B、D

参考答案:

select
a,
concat_ws('、', collect_set(t.b)) b
from t7
group by a;

问题二:拆分

问题描述:将分组合并的结果拆分出来

参考答案

select
t.a,
d
from
(
select
a,
concat_ws('、', collect_set(t7.b)) b
from t7
group by a
)t
lateral view
explode(split(t.b, '、')) table_tmp as d;

八、模拟循环操作

表名t8



表字段及内容

a
1011
0101
问题一:如何将字符'1'的位置提取出来

输出结果如下所示:

1,3,4
2,4

参考答案

select
a,
concat_ws(",",collect_list(cast(index as string))) as res
from (
select
a,
index+1 as index,
chr
from (
select
a,
concat_ws(",",substr(a,1,1),substr(a,2,1),substr(a,3,1),substr(a,-1)) str
from t8
) tmp1
lateral view posexplode(split(str,",")) t as index,chr
where chr = "1"
) tmp2
group by a;

九、不使用distinct或group by去重

表名t9



表字段及内容

a     b     c    d
2014 2016 2014 A
2014 2015 2015 B

问题一:不使用distinct或group by去重

输出结果如下所示

2014  A
2016 A
2014 B
2015 B

参考答案

select
t2.year
,t2.num
from
(
select
*
,row_number() over (partition by t1.year,t1.num) as rank_1
from
(
select
a as year,
d as num
from t9
union all
select
b as year,
d as num
from t9
union all
select
c as year,
d as num
from t9
)t1
)t2
where rank_1=1
order by num;

十、容器--反转内容

表名t10



表字段及内容

a
AB,CA,BAD
BD,EA

问题一:反转逗号分隔的数据:改变顺序,内容不变

输出结果如下所示

BAD,CA,AB
EA,BD

参考答案

select
a,
concat_ws(",",collect_list(reverse(str)))
from
(
select
a,
str
from t10
lateral view explode(split(reverse(a),",")) t as str
) tmp1
group by a;

问题二:反转逗号分隔的数据:改变内容,顺序不变

输出结果如下所示

BA,AC,DAB
DB,AE

参考答案

select
a,
concat_ws(",",collect_list(reverse(str)))
from
(
select
a,
str
from t10
lateral view explode(split(a,",")) t as str
) tmp1
group by a;

十一、多容器--成对提取数据

表名t11



表字段及内容

a       b
A/B 1/3
B/C/D 4/5/2

问题一:成对提取数据,字段一一对应

输出结果如下所示

a       b
A 1
B 3
B 4
C 5
D 2

参考答案:

select
a_inx,
b_inx
from
(
select
a,
b,
a_id,
a_inx,
b_id,
b_inx
from t11
lateral view posexplode(split(a,'/')) t as a_id,a_inx
lateral view posexplode(split(b,'/')) t as b_id,b_inx
) tmp
where a_id=b_id;

十二、多容器--转多行

表名t12



表字段及内容

a        b      c
001 A/B 1/3/5
002 B/C/D 4/5

问题一:转多行

输出结果如下所示

a        d       e
001 type_b A
001 type_b B
001 type_c 1
001 type_c 3
001 type_c 5
002 type_b B
002 type_b C
002 type_b D
002 type_c 4
002 type_c 5

参考答案:

select
a,
d,
e
from
(
select
a,
"type_b" as d,
str as e
from t12
lateral view explode(split(b,"/")) t as str
union all
select
a,
"type_c" as d,
str as e
from t12
lateral view explode(split(c,"/")) t as str
) tmp
order by a,d;

十三、抽象分组--断点排序

表名t13



表字段及内容

a    b
2014 1
2015 1
2016 1
2017 0
2018 0
2019 -1
2020 -1
2021 -1
2022 1
2023 1

问题一:断点排序

输出结果如下所示

a    b    c
2014 1 1
2015 1 2
2016 1 3
2017 0 1
2018 0 2
2019 -1 1
2020 -1 2
2021 -1 3
2022 1 1
2023 1 2

参考答案:

select
a,
b,
row_number() over( partition by b,repair_a order by a asc) as c--按照b列和[b的组首]分组,排序
from
(
select
a,
b,
a-b_rn as repair_a--根据b列值出现的次序,修复a列值为b首次出现的a列值,称为b的[组首]
from
(
select
a,
b,
row_number() over( partition by b order by a asc ) as b_rn--按b列分组,按a列排序,得到b列各值出现的次序
from t13
)tmp1
)tmp2--注意,如果不同的b列值,可能出现同样的组首值,但组首值需要和a列值 一并参与分组,故并不影响排序。
order by a asc;

十四、业务逻辑的分类与抽象--时效

日期表d_date



表字段及内容

date_id      is_work
2017-04-13 1
2017-04-14 1
2017-04-15 0
2017-04-16 0
2017-04-17 1

工作日:周一至周五09:30-18:30

客户申请表t14



表字段及内容

a      b       c
1 申请 2017-04-14 18:03:00
1 通过 2017-04-17 09:43:00
2 申请 2017-04-13 17:02:00
2 通过 2017-04-15 09:42:00

问题一:计算上表中从申请到通过占用的工作时长

输出结果如下所示

a         d
1 0.67h
2 10.67h

参考答案:

select
a,
round(sum(diff)/3600,2) as d
from (
select
a,
apply_time,
pass_time,
dates,
rn,
ct,
is_work,
case when is_work=1 and rn=1 then unix_timestamp(concat(dates,' 18:30:00'),'yyyy-MM-dd HH:mm:ss')-unix_timestamp(apply_time,'yyyy-MM-dd HH:mm:ss')
when is_work=0 then 0
when is_work=1 and rn=ct then unix_timestamp(pass_time,'yyyy-MM-dd HH:mm:ss')-unix_timestamp(concat(dates,' 09:30:00'),'yyyy-MM-dd HH:mm:ss')
when is_work=1 and rn!=ct then 9*3600
end diff
from (
select
a,
apply_time,
pass_time,
time_diff,
day_diff,
rn,
ct,
date_add(start,rn-1) dates
from (
select
a,
apply_time,
pass_time,
time_diff,
day_diff,
strs,
start,
row_number() over(partition by a) as rn,
count(*) over(partition by a) as ct
from (
select
a,
apply_time,
pass_time,
time_diff,
day_diff,
substr(repeat(concat(substr(apply_time,1,10),','),day_diff+1),1,11*(day_diff+1)-1) strs
from (
select
a,
apply_time,
pass_time,
unix_timestamp(pass_time,'yyyy-MM-dd HH:mm:ss')-unix_timestamp(apply_time,'yyyy-MM-dd HH:mm:ss') time_diff,
datediff(substr(pass_time,1,10),substr(apply_time,1,10)) day_diff
from (
select
a,
max(case when b='申请' then c end) apply_time,
max(case when b='通过' then c end) pass_time
from t14
group by a
) tmp1
) tmp2
) tmp3
lateral view explode(split(strs,",")) t as start
) tmp4
) tmp5
join d_date
on tmp5.dates = d_date.date_id
) tmp6
group by a;

十五、时间序列--进度及剩余

表名t15



表字段及内容

date_id      is_work
2017-07-30 0
2017-07-31 1
2017-08-01 1
2017-08-02 1
2017-08-03 1
2017-08-04 1
2017-08-05 0
2017-08-06 0
2017-08-07 1

问题一:求每天的累计周工作日,剩余周工作日

输出结果如下所示

date_id      week_to_work  week_left_work
2017-07-31 1 4
2017-08-01 2 3
2017-08-02 3 2
2017-08-03 4 1
2017-08-04 5 0
2017-08-05 5 0
2017-08-06 5 0

参考答案:



此处给出两种解法,其一:

select
date_id
,case date_format(date_id,'u')
when 1 then 1
when 2 then 2
when 3 then 3
when 4 then 4
when 5 then 5
when 6 then 5
when 7 then 5
end as week_to_work
,case date_format(date_id,'u')
when 1 then 4
when 2 then 3
when 3 then 2
when 4 then 1
when 5 then 0
when 6 then 0
when 7 then 0
end as week_to_work
from t15

其二:

select
date_id,
week_to_work,
week_sum_work-week_to_work as week_left_work
from(
select
date_id,
sum(is_work) over(partition by year,week order by date_id) as week_to_work,
sum(is_work) over(partition by year,week) as week_sum_work
from(
select
date_id,
is_work,
year(date_id) as year,
weekofyear(date_id) as week
from t15
) ta
) tb order by date_id;

十六、时间序列--构造日期

问题一:直接使用SQL实现一张日期维度表,包含以下字段:

date                	string              	日期
d_week string 年内第几周
weeks int 周几
w_start string 周开始日
w_end string 周结束日
d_month int 第几月
m_start string 月开始日
m_end string 月结束日
d_quarter int 第几季
q_start string 季开始日
q_end string 季结束日
d_year int 年份
y_start string 年开始日
y_end string 年结束日

参考答案

drop table if exists dim_date;
create table if not exists dim_date(
`date` string comment '日期',
d_week string comment '年内第几周',
weeks string comment '周几',
w_start string comment '周开始日',
w_end string comment '周结束日',
d_month string comment '第几月',
m_start string comment '月开始日',
m_end string comment '月结束日',
d_quarter int comment '第几季',
q_start string comment '季开始日',
q_end string comment '季结束日',
d_year int comment '年份',
y_start string comment '年开始日',
y_end string comment '年结束日'
);
--自然月: 指每月的1号到那个月的月底,它是按照阳历来计算的。就是从每月1号到月底,不管这个月有30天,31天,29天或者28天,都算是一个自然月。 insert overwrite table dim_date
select `date`
, d_week --年内第几周
, case weekid
when 0 then '周日'
when 1 then '周一'
when 2 then '周二'
when 3 then '周三'
when 4 then '周四'
when 5 then '周五'
when 6 then '周六'
end as weeks -- 周
, date_add(next_day(`date`,'MO'),-7) as w_start --周一
, date_add(next_day(`date`,'MO'),-1) as w_end -- 周日_end
-- 月份日期
, concat('第', monthid, '月') as d_month
, m_start
, m_end -- 季节
, quarterid as d_quart
, concat(d_year, '-', substr(concat('0', (quarterid - 1) * 3 + 1), -2), '-01') as q_start --季开始日
, date_sub(concat(d_year, '-', substr(concat('0', (quarterid) * 3 + 1), -2), '-01'), 1) as q_end --季结束日
-- 年
, d_year
, y_start
, y_end from (
select `date`
, pmod(datediff(`date`, '2012-01-01'), 7) as weekid --获取周几
, cast(substr(`date`, 6, 2) as int) as monthid --获取月份
, case
when cast(substr(`date`, 6, 2) as int) <= 3 then 1
when cast(substr(`date`, 6, 2) as int) <= 6 then 2
when cast(substr(`date`, 6, 2) as int) <= 9 then 3
when cast(substr(`date`, 6, 2) as int) <= 12 then 4
end as quarterid --获取季节 可以直接使用 quarter(`date`)
, substr(`date`, 1, 4) as d_year -- 获取年份
, trunc(`date`, 'YYYY') as y_start --年开始日
, date_sub(trunc(add_months(`date`, 12), 'YYYY'), 1) as y_end --年结束日
, date_sub(`date`, dayofmonth(`date`) - 1) as m_start --当月第一天
, last_day(date_sub(`date`, dayofmonth(`date`) - 1)) m_end --当月最后一天
, weekofyear(`date`) as d_week --年内第几周
from (
-- '2021-04-01'是开始日期, '2022-03-31'是截止日期
select date_add('2021-04-01', t0.pos) as `date`
from (
select posexplode(
split(
repeat('o', datediff(
from_unixtime(unix_timestamp('2022-03-31', 'yyyy-mm-dd'),
'yyyy-mm-dd'),
'2021-04-01')), 'o'
)
)
) t0
) t1
) t2;

十七、时间序列--构造累积日期

表名t17



表字段及内容

date_id
2017-08-01
2017-08-02
2017-08-03

问题一:每一日期,都扩展成月初至当天

输出结果如下所示

date_id    date_to_day
2017-08-01 2017-08-01
2017-08-02 2017-08-01
2017-08-02 2017-08-02
2017-08-03 2017-08-01
2017-08-03 2017-08-02
2017-08-03 2017-08-03

这种累积相关的表,常做桥接表。

参考答案:

select
date_id,
date_add(date_start_id,pos) as date_to_day
from
(
select
date_id,
date_sub(date_id,dayofmonth(date_id)-1) as date_start_id
from t17
) m lateral view
posexplode(split(space(datediff(from_unixtime(unix_timestamp(date_id,'yyyy-MM-dd')),from_unixtime(unix_timestamp(date_start_id,'yyyy-MM-dd')))), '')) t as pos, val;

十八、时间序列--构造连续日期

表名t18



表字段及内容

a             b         c
101 2018-01-01 10
101 2018-01-03 20
101 2018-01-06 40
102 2018-01-02 20
102 2018-01-04 30
102 2018-01-07 60

问题一:构造连续日期

问题描述:将表中数据的b字段扩充至范围[2018-01-01, 2018-01-07],并累积对c求和。



b字段的值是较稀疏的。

输出结果如下所示

a             b          c      d
101 2018-01-01 10 10
101 2018-01-02 0 10
101 2018-01-03 20 30
101 2018-01-04 0 30
101 2018-01-05 0 30
101 2018-01-06 40 70
101 2018-01-07 0 70
102 2018-01-01 0 0
102 2018-01-02 20 20
102 2018-01-03 0 20
102 2018-01-04 30 50
102 2018-01-05 0 50
102 2018-01-06 0 50
102 2018-01-07 60 110

参考答案:

select
a,
b,
c,
sum(c) over(partition by a order by b) as d
from
(
select
t1.a,
t1.b,
case
when t18.b is not null then t18.c
else 0
end as c
from
(
select
a,
date_add(s,pos) as b
from
(
select
a,
'2018-01-01' as s,
'2018-01-07' as r
from (select a from t18 group by a) ta
) m lateral view
posexplode(split(space(datediff(from_unixtime(unix_timestamp(r,'yyyy-MM-dd')),from_unixtime(unix_timestamp(s,'yyyy-MM-dd')))), '')) t as pos, val
) t1
left join t18
on t1.a = t18.a and t1.b = t18.b
) ts;

十九、时间序列--取多个字段最新的值

表名t19



表字段及内容

date_id   a   b    c
2014 AB 12 bc
2015 23
2016 d
2017 BC

问题一:如何一并取出最新日期

输出结果如下所示

date_a   a    date_b    b    date_c   c
2017 BC 2015 23 2016 d

参考答案:



此处给出三种解法,其一:

SELECT  max(CASE WHEN rn_a = 1 THEN date_id else 0 END) AS date_a
,max(CASE WHEN rn_a = 1 THEN a else null END) AS a
,max(CASE WHEN rn_b = 1 THEN date_id else 0 END) AS date_b
,max(CASE WHEN rn_b = 1 THEN b else NULL END) AS b
,max(CASE WHEN rn_c = 1 THEN date_id else 0 END) AS date_c
,max(CASE WHEN rn_c = 1 THEN c else null END) AS c
FROM (
SELECT date_id
,a
,b
,c
--对每列上不为null的值 的 日期 进行排序
,row_number()OVER( PARTITION BY 1 ORDER BY CASE WHEN a IS NULL THEN 0 ELSE date_id END DESC) AS rn_a
,row_number()OVER(PARTITION BY 1 ORDER BY CASE WHEN b IS NULL THEN 0 ELSE date_id END DESC) AS rn_b
,row_number()OVER(PARTITION BY 1 ORDER BY CASE WHEN c IS NULL THEN 0 ELSE date_id END DESC) AS rn_c
FROM t19
) t
WHERE t.rn_a = 1
OR t.rn_b = 1
OR t.rn_c = 1;

其二:

SELECT
a.date_id
,a.a
,b.date_id
,b.b
,c.date_id
,c.c
FROM
(
SELECT
t.date_id,
t.a
FROM
(
SELECT
t.date_id
,t.a
,t.b
,t.c
FROM t19 t INNER JOIN t19 t1 ON t.date_id = t1.date_id AND t.a IS NOT NULL
) t
ORDER BY t.date_id DESC
LIMIT 1
) a
LEFT JOIN
(
SELECT
t.date_id
,t.b
FROM
(
SELECT
t.date_id
,t.b
FROM t19 t INNER JOIN t19 t1 ON t.date_id = t1.date_id AND t.b IS NOT NULL
) t
ORDER BY t.date_id DESC
LIMIT 1
) b ON 1 = 1
LEFT JOIN
(
SELECT
t.date_id
,t.c
FROM
(
SELECT
t.date_id
,t.c
FROM t19 t INNER JOIN t19 t1 ON t.date_id = t1.date_id AND t.c IS NOT NULL
) t
ORDER BY t.date_id DESC
LIMIT 1
) c
ON 1 = 1;

其三:

select
*
from
(
select t1.date_id as date_a,t1.a from (select t1.date_id,t1.a from t19 t1 where t1.a is not null) t1
inner join (select max(t1.date_id) as date_id from t19 t1 where t1.a is not null) t2
on t1.date_id=t2.date_id
) t1
cross join
(
select t1.date_b,t1.b from (select t1.date_id as date_b,t1.b from t19 t1 where t1.b is not null) t1
inner join (select max(t1.date_id) as date_id from t19 t1 where t1.b is not null)t2
on t1.date_b=t2.date_id
) t2
cross join
(
select t1.date_c,t1.c from (select t1.date_id as date_c,t1.c from t19 t1 where t1.c is not null) t1
inner join (select max(t1.date_id) as date_id from t19 t1 where t1.c is not null)t2
on t1.date_c=t2.date_id
) t3;

二十、时间序列--补全数据

表名t20



表字段及内容

date_id   a   b    c
2014 AB 12 bc
2015 23
2016 d
2017 BC

问题一:如何使用最新数据补全表格

输出结果如下所示

date_id   a   b    c
2014 AB 12 bc
2015 AB 23 bc
2016 AB 23 d
2017 BC 23 d

参考答案:

select
date_id,
first_value(a) over(partition by aa order by date_id) as a,
first_value(b) over(partition by bb order by date_id) as b,
first_value(c) over(partition by cc order by date_id) as c
from
(
select
date_id,
a,
b,
c,
count(a) over(order by date_id) as aa,
count(b) over(order by date_id) as bb,
count(c) over(order by date_id) as cc
from t20
)tmp1;

二十一、时间序列--取最新完成状态的前一个状态

表名t21



表字段及内容

date_id   a    b
2014 1 A
2015 1 B
2016 1 A
2017 1 B
2013 2 A
2014 2 B
2015 2 A
2014 3 A
2015 3 A
2016 3 B
2017 3 A

上表中B为完成状态

问题一:取最新完成状态的前一个状态

输出结果如下所示

date_id  a    b
2016 1 A
2013 2 A
2015 3 A

参考答案:



此处给出两种解法,其一:

select
t21.date_id,
t21.a,
t21.b
from
(
select
max(date_id) date_id,
a
from
t21
where
b = 'B'
group by
a
) t1
inner join t21 on t1.date_id -1 = t21.date_id
and t1.a = t21.a;

其二:

select
next_date_id as date_id
,a
,next_b as b
from(
select
*,min(nk) over(partition by a,b) as minb
from(
select
*,row_number() over(partition by a order by date_id desc) nk
,lead(date_id) over(partition by a order by date_id desc) next_date_id
,lead(b) over(partition by a order by date_id desc) next_b
from(
select * from t21
) t
) t
) t
where minb = nk and b = 'B';

问题二:如何将完成状态的过程合并

输出结果如下所示:

a   b_merge
1 A、B、A、B
2 A、B
3 A、A、B

参考答案

select
a
,collect_list(b) as b
from(
select
*
,min(if(b = 'B',nk,null)) over(partition by a) as minb
from(
select
*,row_number() over(partition by a order by date_id desc) nk
from(
select * from t21
) t
) t
) t
where nk >= minb
group by a;

二十二、非等值连接--范围匹配

表f是事实表,表d是匹配表,在hive中如何将匹配表中的值关联到事实表中?

表d相当于拉链过的变化维,但日期范围可能是不全的。

表f

date_id  p_id
2017 C
2018 B
2019 A
2013 C

表d

d_start    d_end    p_id   p_value
2016 2018 A 1
2016 2018 B 2
2008 2009 C 4
2010 2015 C 3

问题一:范围匹配

输出结果如下所示

date_id  p_id   p_value
2017 C null
2018 B 2
2019 A null
2013 C 3

**参考答案



此处给出两种解法,其一:

select
f.date_id,
f.p_id,
A.p_value
from f
left join
(
select
date_id,
p_id,
p_value
from
(
select
f.date_id,
f.p_id,
d.p_value
from f
left join d on f.p_id = d.p_id
where f.date_id >= d.d_start and f.date_id <= d.d_end
)A
)A
ON f.date_id = A.date_id;

其二:

select
date_id,
p_id,
flag as p_value
from (
select
f.date_id,
f.p_id,
d.d_start,
d.d_end,
d.p_value,
if(f.date_id between d.d_start and d.d_end,d.p_value,null) flag,
max(d.d_end) over(partition by date_id) max_end
from f
left join d
on f.p_id = d.p_id
) tmp
where d_end = max_end;

二十三、非等值连接--最近匹配

表t23_1和表t23_2通过a和b关联时,有相等的取相等的值匹配,不相等时每一个a的值在b中找差值最小的来匹配。

t23_1和t23_2为两个班的成绩单,t23_1班的每个学生成绩在t23_2班中找出成绩最接近的成绩。

表t23_1:a中无重复值

a
1
2
4
5
8
10

表t23_2:b中无重复值

b
2
3
7
11
13

问题一:单向最近匹配

输出结果如下所示



注意:b的值可能会被丢弃

a    b
1 2
2 2
4 3
5 3
5 7
8 7
10 11

参考答案

select
*
from
(
select
ttt1.a,
ttt1.b
from
(
select
tt1.a,
t23_2.b,
dense_rank() over(partition by tt1.a order by abs(tt1.a-t23_2.b)) as dr
from
(
select
t23_1.a
from t23_1
left join t23_2 on t23_1.a=t23_2.b
where t23_2.b is null
) tt1
cross join t23_2
) ttt1
where ttt1.dr=1
union all
select
t23_1.a,
t23_2.b
from t23_1
inner join t23_2 on t23_1.a=t23_2.b
) result_t
order by result_t.a;

二十四、N指标--累计去重

假设表A为事件流水表,客户当天有一条记录则视为当天活跃。

表A

   time_id          user_id
2018-01-01 10:00:00 001
2018-01-01 11:03:00 002
2018-01-01 13:18:00 001
2018-01-02 08:34:00 004
2018-01-02 10:08:00 002
2018-01-02 10:40:00 003
2018-01-02 14:21:00 002
2018-01-02 15:39:00 004
2018-01-03 08:34:00 005
2018-01-03 10:08:00 003
2018-01-03 10:40:00 001
2018-01-03 14:21:00 005

假设客户活跃非常,一天产生的事件记录平均达千条。

问题一:累计去重

输出结果如下所示

日期       当日活跃人数     月累计活跃人数_截至当日
date_id user_cnt_act user_cnt_act_month
2018-01-01 2 2
2018-01-02 3 4
2018-01-03 3 5

参考答案

SELECT  tt1.date_id
,tt2.user_cnt_act
,tt1.user_cnt_act_month
FROM
( -- ④ 按照t.date_id分组求出user_cnt_act_month,得到tt1
SELECT t.date_id
,COUNT(user_id) AS user_cnt_act_month
FROM
( -- ③ 表a和表b进行笛卡尔积,按照a.date_id,b.user_id分组,保证截止到当日的用户唯一,得出表t。
SELECT a.date_id
,b.user_id
FROM
( -- ① 按照日期分组,取出date_id字段当主表的维度字段 得出表a
SELECT from_unixtime(unix_timestamp(time_id),'yyyy-MM-dd') AS date_id
FROM test.temp_tanhaidi_20211213_1
GROUP BY from_unixtime(unix_timestamp(time_id),'yyyy-MM-dd')
) a
INNER JOIN
( -- ② 按照date_id、user_id分组,保证每天每个用户只有一条记录,得出表b
SELECT from_unixtime(unix_timestamp(time_id),'yyyy-MM-dd') AS date_id
,user_id
FROM test.temp_tanhaidi_20211213_1
GROUP BY from_unixtime(unix_timestamp(time_id),'yyyy-MM-dd')
,user_id
) b
ON 1 = 1
WHERE a.date_id >= b.date_id
GROUP BY a.date_id
,b.user_id
) t
GROUP BY t.date_id
) tt1
LEFT JOIN
( -- ⑥ 按照date_id分组求出user_cnt_act,得到tt2
SELECT date_id
,COUNT(user_id) AS user_cnt_act
FROM
( -- ⑤ 按照日期分组,取出date_id字段当主表的维度字段 得出表a
SELECT from_unixtime(unix_timestamp(time_id),'yyyy-MM-dd') AS date_id
,user_id
FROM test.temp_tanhaidi_20211213_1
GROUP BY from_unixtime(unix_timestamp(time_id),'yyyy-MM-dd')
,user_id
) a
GROUP BY date_id
) tt2
ON tt2.date_id = tt1.date_id

参考链接:

最强最全面的大数据SQL经典面试题完整PDF版

最强最全面的大数据SQL经典面试题(由31位大佬共同协作完成)的更多相关文章

  1. 开发一个不需要重写成Hive QL的大数据SQL引擎

    摘要:开发一款能支持标准数据库SQL的大数据仓库引擎,让那些在Oracle上运行良好的SQL可以直接运行在Hadoop上,而不需要重写成Hive QL. 本文分享自华为云社区<​​​​​​​​​ ...

  2. 大数据学习--day04(选择结构、循环结构、大数据java基础面试题)

    选择结构.循环结构.大数据java基础面试题 switch: 注意: byte short int char String(jdk1.7支持) 不能是 long float double boolea ...

  3. 大数据 SQL Boy 脱坑指南

    不可否认的是 SQL 是一个伟大的发明,它让增删改查的操作更加地便捷化,而且 SQL 的学习成本相对其他编程语言来说较低,被逼到会写 SQL 的运营和产品我都见过不少... 大数据行业跟 SQL 更是 ...

  4. 提高mysql千万级大数据SQL查询优化30条经验(Mysql索引优化注意)

    转自http://blog.163.com/zhangjie_0303/blog/static/9908270620146951355834/ 1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 w ...

  5. (转)提高mysql千万级大数据SQL查询优化30条经验(Mysql索引优化注意)

    1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索 ...

  6. (转载)提高mysql千万级大数据SQL查询优化30条经验(Mysql索引优化注意)

    1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索 ...

  7. mysql千万级大数据SQL查询优化

    1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索 ...

  8. mysql千万级大数据SQL查询优化30条经验

    转自http://blog.163.com/zhangjie_0303/blog/static/9908270620146951355834/ 1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 w ...

  9. 30个mysql千万级大数据SQL查询优化技巧详解

    1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索 ...

随机推荐

  1. 软虹sdk基本使用

    虹软SDK的简单使用 Java实现人脸识别,但是又不会自己实现算法,找SDK时发现了虹软.虹软SDK具有免费.识别率高等优点,然后到网上搜这个SDK的教程,没搜到,就自己探索,发现它自带的官方文档其实 ...

  2. 【Azure API 管理】在APIM 中添加 log-to-eventhub 策略,把 Request Body 信息全部记录在Event Hub中

    问题描述 根据文档 https://docs.azure.cn/zh-cn/api-management/api-management-howto-log-event-hubs, 可以将Azure A ...

  3. [Bzoj 1192][HNOI2006]鬼谷子的钱袋(二进制优化多重背包)

    (人生第一篇bzoj题解有点激动 首先介绍一下题目: 看它题目那么长,其实意思就是给定一个数a,求将其拆分成n个数,通过这n个数可以表示出1~a中所有数的方案中,求最小的n. 您看懂了嘛?不懂咱来举个 ...

  4. Codeforces 516D - Drazil and Morning Exercise(树的直径+并查集)

    Codeforces 题目传送门 & 洛谷题目传送门 这是一道 jxd 的作业题,感觉难度不是特别大(虽然我并没有自己独立 AC,不过也可能是省选结束了我的脑子也没了罢(((,就随便写写罢 u ...

  5. 洛谷 P5643 - [PKUWC2018]随机游走(Min-Max 容斥+FWT+树上高斯消元,hot tea)

    题面传送门 一道挺综合的 hot tea,放到 PKUWC 的 D2T2 还挺喜闻乐见的( 首先我们考虑怎样对一个固定的集合 \(S\) 计算答案,注意到我们要求的是一个形如 \(E(\max(S)) ...

  6. KEPServeEX 6与KepOPC中间件测试

    KEPServeEX 6可以组态服务器端和客户端连接很多PLC以及具有OPC服务器的设备,以下使用KEPServeEX 6建立一个OPC UA服务器,然后使用KepOPC建立客户端来连接服务器做测试. ...

  7. 关于JSONObject的性能问题

    现有一段代码: private JSONObject override(User user, UserVO vo) { String json = JSON.toJSONString(vo); JSO ...

  8. 学习java的第二十三天

    一.今日收获 1.java完全学习手册第三章算法的3.2排序,比较了跟c语言排序上的不同 2.观看哔哩哔哩上的教学视频 二.今日问题 1.快速排序法的运行调试多次 2.哔哩哔哩教学视频的一些术语不太理 ...

  9. Vue2全家桶+Element搭建的PC端在线音乐网站

    目录 1,前言 2,已有功能 3,使用 4,目录结构 5,页面效果 登录页 首页 排行榜 歌单列表 歌单详情 歌手列表 歌手详情 MV列表 MV详情 搜索页 播放器 1,前言 项目基于Vue2全家桶及 ...

  10. Z可读作zed的出处?

    Commercial and international telephone and radiotelephone SPELLING ALPHABETS between World War I and ...