牛客SQL 大厂面试真题 某音短视频 6套代码及解析

1.某音短视频

SQL156 各个视频的平均完播率

select video_id,
round(avg(case when timestampdiff(second,start_time,end_time)>= duration then 1 else 0 end),3) as avg_comp_play_rate
from tb_user_video_log
join tb_video_info using(video_id)
where date_format(end_time,'%Y')=2021
group by video_id
order by avg_comp_play_rate desc

SQL157 平均播放进度大于60%的视频类别

select tag,
concat(
    round(
        avg(
            if(
                timestampdiff(second,start_time,end_time)>duration,
                1,timestampdiff(second,start_time,end_time)/duration
                )
                )*100
                ,2)
                ,'%') as avg_play_progress
from tb_user_video_log
join tb_video_info using(video_id)
group by tag
having avg_play_progress>60
order by avg_play_progress desc

SQL158 每类视频进一个月的转发量/率
（1. datediff（time1 ， time2 ）表示两个时间的时间差 ；
2.where 不能直接和聚和函数一起使用，因此第6行中date里面使用max要再套用一个select；
3. date里面加入select，要多加一个括号；
4. 为什么不把where 换成 having?
having是group by之后用的过滤语句，where是group by之前的约束语句,使用having还是where取决于题目中要求是先筛选后分组（where）还是先分组后过滤（having））

select tag,
sum(if_retweet) as retweet_cnt,
round(sum(if_retweet)/count(start_time),3) as retweet_rate
from tb_user_video_log
join tb_video_info using(video_id)
where datediff(date((select max(start_time) from tb_user_video_log)),date(start_time)) <=29
group by tag
order by retweet_rate desc

SQL159 每个创作者每月的涨粉率及截止当前的总粉丝量
方法一
（where子句中不能使用窗口函数和聚合函数。
group by一般会搭配聚和函数一起出现）

select author,
month,
round(add_fans/counts,3) as fans_growth_rate,
sum(add_fans)over(partition by author order by month) as total_fans
from (
    select author,
    date_format(start_time,'%Y-%m') as month,
    sum(case when if_follow=2 then -1 else if_follow end)as add_fans,
    count(*) as counts
    from tb_user_video_log
    left join tb_video_info using(video_id)
    where year(start_time)=2021
    group by author,month
    ) as a
order by author,total_fans

方法二：
两层sum是因为第一个sum是针对每一个月内进行计算，第二个sum是为了每一个author在不同月份的累加。

SELECT
    author,
    date_format(start_time,'%Y-%m') month,
    round(sum(case when if_follow=1 then 1
             when if_follow=2 then -1
             else 0 end)/count(author),3) fans_growth_rate,
     sum(sum(case when if_follow=1 then 1
             when if_follow=2 then -1
             else 0 end)) over(partition by author order by date_format(start_time,'%Y-%m')) total_fans
FROM tb_user_video_log log
left join tb_video_info info on log.video_id=info.video_id
where year(start_time)=2021
group by author,month
order by author,total_fans 

SQL160 国庆期间每类视频点赞量和转发量
（1. rows 和 preceding 是什么意思？
举例：select *, avg(成绩) over (order by 学号 rows 2 preceding) as current_avg from 班级表;

rows和preceding这两个关键字，是“之前~行”的意思，上面的句子中，是之前2行。也就是得到的结果是自身记录及前2行的平均（相对应的preceding是following，表示之后的意思）

题目中，表示的是 统计得到当前行及后6行的点赞量统计sum_like_cnt_7d，和转发量sum_retweet_cnt_7d。

2.rows 和 preceding 的用法
ROWS BETWEEN 1 preceding AND current row 是指当前行的上一行(rownum-1)到当前行的汇总
ROWS BETWEEN 1 preceding AND 1 following 是指当前行的上一行(rownum-1)到当前行的下1行(rownum+1)的汇总
ROWS BETWEEN current row AND unbounded following 指当前行到最后一行的汇总
ROWS BETWEEN unbounded preceding AND current row 是指第一行至当前行的汇总

3.答案中的 order by dt rows between 6 preceding and current row（升序）
也可以改为order by dt desc rows between current row and 6 following（降序）
如果rows between a and b中a和b的位置颠倒了，会报错。

4.两次使用sum，第一次sum是求每天的，第二次才是求累加的

5.窗口函数的执行顺序是在having和where之后，所以当窗口函数和where，having同时出现时，一般会给窗口函数嵌套）

with t as(
    select tag,
    date_format(start_time,'%Y-%m-%d') as dt,
    sum(if_like) as like_cnt,
    sum(if_retweet) as retweet_cnt
    from tb_user_video_log 
    left join tb_video_info using (video_id)
    group by tag,dt
)

select *
from (
    select tag,
    dt,
    sum(like_cnt) over (partition by tag order by dt rows between 6 preceding and current row) as sum_like_cnt_7d,
    max(retweet_cnt) over (partition by tag order by dt rows between 6 preceding and current row) as max_retweet_cnt_7d
    from t
) t1
where dt between '2021-10-01' and '2021-10-03'
order by tag desc,dt

SQL161 近一个月发布的视频中热度最高的top3视频
(1. 第7行 最近无播放天数
DATEDIFF((select date(max(end_time)) from tb_user_video_log),date(max(end_time))
如何理解？

SELECT MAX(end_time) FROM tb_user_video_log) 是整个表内最大的日期，相当于当前日期，
而MAX（date(end_time)）是聚合后每个视频的最后播放日期。
当播放次数为0时，最近无播放天数=当前日期-发布日期；
当播放次数不为0时，最近无播放天数=当前日期-最近一次播放日期

2.倒数第四行筛选语句
where DATEDIFF(DATE((SELECT MAX(end_time) FROM tb_user_video_log)),DATE(release_time)) <= 29
如何理解？

题目要筛选出最近一个月发布的视频，用SELECT MAX(end_time) FROM tb_user_video_log 找到最大时间，把这个最大时间视为现在的日期，往前推一个月 ，小于等于29天发布的（DATE(release_time)），就是我们要的视频，DATEDIFF(date1， date2<=29）； ）

select video_id
,round(
((sum(if(timestampdiff(second,start_time,end_time)>=duration,1,0)))/count(*)*100 #视频完播率
+sum(if_like)*5         # 点赞数
+count(comment_id)*3    #评论数
+sum(if_retweet)*2)     #转发数
* 1/(DATEDIFF((select date(max(end_time)) from tb_user_video_log),date(max(end_time)))+1)       #新鲜度
,0) as hot_index
from tb_video_info
  join tb_user_video_log using(video_id)
where DATEDIFF(DATE((SELECT MAX(end_time) FROM tb_user_video_log)),DATE(release_time)) <= 29
group by video_id
order by hot_index desc
limiT 3