SQL编程题 数据库开发工程师



阿里几乎所有的订单系统的排名都会参考成交量（交易成功）这个指标，因此很多卖家为了使自己的排名靠前，不惜利用刷单行为来提高自己的排名（即虚假成交），
如果现在发现虚假刷单的特征其中一点：即低vip_level，买家的vip_level<=2，且买家注册时间和订单下单时间很近（如5天内）。
给出下面3张表，
卖家表 sellers (seller_id, create_time, vip_level),其中seller_id是买家用户id, create_time是注册时间，vip_level是用户等级，等级越高则说明成交数越多。
买家表 buyers (buyer_id, create_time, vip_level),其中buyer_id是买家用户id, create_time是注册时间，vip_level是用户等级，等级越高则说明成交数越多。
订单表 orders (order_id,buyer_id, seller_id,create_time, pay_time, success_time, product_id, price) 订单id, 买家id,卖家id, 创建时间，支付时间，交易完成时间，商品id,
商品价格。
1)  你能否找到满足以上特征，创建订单在20150201当天存在刷单嫌疑的买家和卖家吗(提供sql语句）？
2)  请用一个SQL语句，统计出20150201当天付款金额最高的买家用户id、付款笔数最多的买家用户id
3)  用一段SQL分析下20150201当天成交额最高的卖家，在之前一个月和之后一个月每天成交额情况。以买家付款时间作为成交时间。

这个题目折腾了死我了， 虽然有了思路但是  还是折腾我3 个小时。  思路就不写了， 感觉最后一张表 有问题的，貌似订单中只能有一个商品， 但实际中的确不只是一个商品的。

估计出题目的人 折腾我们吧， 题目的意思是 几条记录就几个商品。   总结写结果  以后自己多看看

1  select  buyer_id,  seller_id  from orders o where  success_time='20150201'
 exits ( select 1 from buyers s  create_time <= '20150201' and create_time>='20150125' and vip_level<=2  and  s.buyer_id = o.buyer_id);     按照题目意思写的 就算有问题 问题也不太，  效率上面需要考虑的， 实在不行 用hints 强制走 hash  连接

2    就是这个题目折腾人！ 

   select max(total), max(cnt),
     max(buyer_id) keep(dense_rank first order by total desc), --- 成交额 最多
     max(buyer_id) keep(dense_rank first order by cnt desc) -- 成交的数量最多
    from(
      select count(1), product_id, price, buyer_id,
      sum( count(1)*price ) over(partition by buyer_id) total,  ----  成交的金额
      sum(count(1)) over(partition by buyer_id) cnt  ----  成交的数量
      from   orders   -- where success_time='20150201'
       group by   product_id, price, buyer_id  
     );   测试通过.........

3  第三个简单写写

with tab1 as(  ---  计算出 当天谁最多
        select count(1) cnt, product_id, price, buyer_id, sum( count(1)*price ) over(partition by buyer_id) total  ----  成交的金额  
       from   orders  where create_time='20150201'  group by   product_id, price, buyer_id
    ) select buyer_id from tab1 where cnt*price = total

   
   select sum(cnt*price), time   from (
     select  count(*) cnt,  product_id, price, substr(create_time, 1,8 ) time  from  orders where  (pay_time like '201503%' or pay_time like '201501%')  group by  substr(create_time, 1,8 ) , product_id, price
   ) group by  time   
  
     需要把 第一步的 结果放入到  第二步中当条件