20200701效率优化
【between and】查看一段时间范围内的数据，between and效率高于关系运算符。
【exists>in>关系运算符】
【索引】减少对磁盘的读写操作，提高查询速度。而视图的缺点是不能使用索引，这也是使用物化视图（进一步提高查询速度）的原因。【物化视图 VS 视图】同：反映某个查询的结果；异：视图仅保存SQL定义，而物化视图本身会存储数据，故名物化了的视图（需要占用存储空间存储数据；当底层表的数据发生变化时，物化视图也应相应更新到最新数据）。
20200603
【1】4种风格的嵌套：关键词in、exists（exists比in查询更快，但hive没有exists实现嵌套查询的功能）、比较运算符!=或=、any或all。
【复杂的多表查询】
- 纵向的表合并（焊接）：union all（速度快：仅合并，无其他附加动作）、union（合并+排重+排序）
- 横向的表连接（多个表中的字段合并到一张宽表中）
【通过索引提高数据的查询速度】类似书的目录；尽管有提速功能，但滥用的话会降低数据表的写操作（如降低表记录的增加insert、更新update或删除delete速度），也会占用一定的磁盘空间。
根据索引类型可分为普通索引（使用最频繁、无任何约束，不管变量的值是否重复或缺失）、唯一索引（唯一即不存在重复值）、主键索引（最严格：既不重复也不缺失）、联合索引和全文索引。
【索引的查询和删除】查询show inex from table；删除drop index indexname on table。
七周成为数据分析师课后题
1、统计3月份的回购率
select count(ct),count(if(ct>1,1,null)) from
(select userid,count() as ct from orderinfo
where ispaid = '已支付' and month(paidtime)=3
group by userid)t
2、统计3月份的复购率【date_sub(t2.m,interval 1 month)】
select t1.m,count(t1.m) ,count(t2.m) from
(select userid,date_format(paidtime,'%Y-%m-%01') as m
from orderinfo where ispaid='已支付'
group by userid,date_format(paidtime,'%Y-%m-%01') )t1
left join
(select userid,date_format(paidtime,'%Y-%m-%01') as m
from orderinfo where ispaid='已支付'
group by userid,date_format(paidtime,'%Y-%m-%01') )t2
on t1.userid=t2.userid and t1.m=date_sub(t2.m,interval 1 month)
group by t1.m
【滴滴面试题】快车订单order表
order_id,
user_id
start_address
end_address
call_time如20200101 08：35：26 （起始时间为2020-01-01到2020-03-31）
问题1：5分钟内的重复订单数量（起止地点相同）
问题2：20200101的用户在以后每天的留存率
【留存率 / 回购率】构造用户id和日期的中间表！！
select t1.d,count(t1.d),count(t2.d) from
(select userid,date_format(calltime,'%Y-%m-%d') as d from order
group by userid,date_format(calltime,'%Y-%m-%d')
having date_format(calltime,'%Y-%m-%d')='2020-01-01' )t1
left join
(select userid,date_format(calltime,'%Y-%m-%d') as d from order
group by userid,date_format(calltime,'%Y-%m-%d'))t2
on t1.userid=t2.userid and t1.d=date_sub(t2.d,interval 1 day)
group by t1.d
3、统计男女用户的消费频次差异
4、多次消费的用户，首末次消费间隔是多少
【计算天数datediff(max,min)；而非秒数】
select userid,datediff( max(paidtime),min(paidtime))
from order where ispaid='已支付'
group by userid having count(1)>1
大小厂面试题汇总
sql 面试题(难题汇总)
1、腾讯面试题：table_A （ 用户userid和登录时间time）求连续登录3天的用户数
【解析：用窗口函数row_number 进行排序，日期函数DATESUB，将（日期-排序数）得到一个相等的日期flag_date，以其进行分组，将连续的日期分为一组】
select userid,date_sub(time,interval t.rn day) as flag_date,count(*)
from (
select userid,time,row_number() over(partition by userid order by time) as rn
from table_A
)t
group by userid,flag_date
having count(*)>=3
2、原始座次表 ‘seat’如下，现需要更换相邻位置学生的座次。
select
(case
when mod(id, 2) != 0 and c!= id then id + 1
when mod(id, 2) != 0 and c = id then id
else id - 1
end) as id2,student
from seat ,(select count(*) as c from seat)as b
order by id2
3、现在需要找出语文课中成绩第二高的学生成绩。如果不存在第二高成绩的学生，那么查询应返回 null。
题目要求，如果没有第二高的成绩，返回空值，所以这里用判断空值的函数（ifnull）函数来处理特殊情况。select ifnull(第2步的sql,null) as '语文课第二名成绩';
select
ifnull( (
select max(distinct 成绩)
from 成绩表
where 课程='语文' and
成绩 < (select max(distinct 成绩)
from 成绩表
where 课程='语文') ),null)
as '语文课第二名成绩';
4、如何提高SQL查询的效率？
1. select子句中尽量避免使用*
2、为了提高效率，where子句中遇到函数或加减乘除的运算，应当将其移到比较符号的右侧。
where 成绩 > 90 – 5（表达式在比较符号的右侧）
3、 尽量避免使用in和not in【会导致数据库进行全表搜索，增加运行时间】
4. 尽量避免使用or
select 学号
from 成绩表
where 成绩 = 88 or 成绩 = 89
优化后：
select 学号 from 成绩表 where 成绩 = 88
union
select 学号 from 成绩表 where 成绩 = 89
5、用户访问次数表，列名包括用户编号、用户类型、访问量。要求在剔除访问次数前20%的用户后，每类用户的平均访问次数。（拼多多、网易面试题）
select 用户类型,avg(访问量)
from
(select *
from
(select *,
row_number() over(order by 访问量 desc) as 排名
from 用户访问次数表) as a
where 排名 > (select max(排名) from a) * 0.2) as b
group by 用户类型;
牛客网刷题
【202005】
0、【重点回顾】
给出每个员工每年薪水涨幅超过5000的员工编号emp_no、薪水变更开始日期from_date以及薪水涨幅值salary_growth，并按照salary_growth逆序排列。
0、【重点回顾】
查找所有员工自入职以来的薪水涨幅情况，给出员工编号emp_no以及其对应的薪水涨幅growth，并按照growth进行升序
select a.emp_no,c.salary-b.salary as growth from employees a
inner join salaries b
on a.emp_no=b.emp_no and a.hire_date=b.from_date
inner join salaries c
on a.emp_no=c.emp_no and c.to_date='9999-01-01'
order by c.salary-b.salary asc
0、【重点回顾：有思路（这种场景，最重要的是学会拆分），完整写出来不易】
获取员工其当前的薪水比其manager当前薪水还高的相关信息
0、【重点回顾】dense_rank的排序（有序号） VS 最后输出显示的排序order by（无序号）
dense_rank() over()的用法 以及
我错在哪order by salary desc,emp_no asc？【正确写法——按照一个标准来排序order by salary desc 】
对所有员工的当前(to_date='9999-01-01')薪水按照salary进行按照1-N的排名，相同salary并列且按照emp_no升序排列
【正确写法——按照一个标准来排序order by salary desc 】
select emp_no,salary, dense_rank() over (order by salary desc ) as rank
from salaries
where to_date='9999-01-01'
order by salary desc,emp_no asc
【错误写法：2处错误】
select emp_no,salary,dense_rank(order by salary desc,emp_no asc) as rank
from salaries where to_date='9999-01-01'
order by salary desc,emp_no asc
1、【如何去重 distinct（distinct效率不行，且大数据量的时候都禁止用distinct，建议用group by解决重复问题） 和 group by】查找入职员工时间排名倒数第三的员工所有信息
【法1：groupby来去重】
select * from employees
where hire_date = (
select hire_date from employees
group by hire_date
order by hire_date desc
limit 2,1)
【法2：distinct来去重】
select * from employees
where hire_date = (
select distinct hire_date from employees order by hire_date desc limit 2,1)
2、【SQL是支持集合运算：EXPECT 集合差运算、 UNION 集合并运算、 INTERSECT 集合交运算】获取所有非manager的员工emp_no
SELECT employees.emp_no
FROM salaries
EXCEPT
SELECT dept_manager.emp_no
FROM dept_manager;
3、【MAX(SALARY) 和 emp_no 不一定对应哦！！！因为GROUP BY 默认取非聚合的第一条记录】最大最小问题要善用row_number（）
【知识点】使用group by子句时，select子句中只能有聚合键、聚合函数、常数。emp_no并不符合这个要求。
获取所有部门中当前员工薪水最高的相关信息，给出dept_no, emp_no以及其对应的salary
4、查找员工编号emp_no为10001其自入职以来的薪水salary涨幅值growth
select max(salary)-min(salary) as growth from salaries
group by emp_no
having emp_no='10001'
【严谨的思路】
SELECT (
(SELECT salary FROM salaries WHERE emp_no = 10001 ORDER BY to_date DESC LIMIT 1) -
(SELECT salary FROM salaries WHERE emp_no = 10001 ORDER BY to_date ASC LIMIT 1)
) AS growth
5、【累计求和】所有聚合函数都能用做窗口函数，其语法和专用窗口函数完全相同——sum(<汇总列>) over(<排序列>) as 别名；
select emp_no,salary,sum(salary) over(order by emp_no) as running_total
from salaries
where to_date = '9999-01-01';
【把所有小于等于当前编号的表s1和当前编号表s2联立起来，然后按照当前编号分组，计算出所有小于等于当前标号的工资总数】
select b.emp_no,b.salary,sum(a.salary) as running_total from salaries a
inner join salaries b
on a.emp_no<=b.emp_no and a.to_date = "9999-01-01" and b.to_date = "9999-01-01"
group by b.emp_no,b.salary
6、对于employees表中，给出奇数行的first_name
【未通过】
select first_name from(
select *,row_number() over(order by first_name) as rank from employees)a
where a.rank%2=1
select e1.first_name from employees as e1
where (select count(e2.first_name) from employees as e2
where e1.first_name >= e2.first_name)%2 = 1;
【202004】
1、case when 的用法（离散数值映射为对应的实际含义、连续数值映射为离散区间、构建长形统计表、构建宽形统计表）
- 简单case函数法
-
case搜索函数法（推荐使用，因为其既可完成等式表达、也可实现不等式表达）
case when 的用法：映射处理、筛选计算
case
when expr1 then expr2
when expr3 then expr4
else expr5
`case` `eb.btype`
`when ``1` `then s.salary*``0.1`
`when ``2` `then s.salary*``0.2`
`else` `s.salary*``0.3`
-- 收入区间分组
select id,
(case
when CAST(salary as float)<50000 Then '0-5万'
when CAST(salary as float)>=50000 and CAST(salary as float)<100000 then '5-10万'
when CAST(salary as float) >=100000 and CAST(salary as float)<200000 then '10-20万'
when CAST(salary as float)>200000 then '20万以上'
else NULL end ) as qujian
from table_1;
2、 EXISTS用于检查子查询是否至少会返回一行数据，该子查询实际上并不返回任何数据，而是返回值True或False
SQL中EXISTS的用法
select * from employees
where not exists (select * from dept_emp where emp_no=employees.emp_no)
3、LIMIT 1 OFFSET 2 -- 去掉OFFSET排名倒数第一第二的时间，取倒数第三
【limit y,x和limit x offset y等价】
【LIMIT 后的数字代表返回几条记录，OFFSET 后的数字代表从第几条记录开始返回（第一条记录序号为0），也可理解为跳过多少条记录后开始返回】
【在 LIMIT X,Y 中，Y代表返回几条记录，X代表从第几条记录开始返回（第一条记录序号为0），切勿记反】
`以下的两种方式均表示取``2``,``3``,``4``三条条数据。`
`1``.select* from test LIMIT` `1``,``3``;`
`当limit后面跟两个参数的时候，第一个数表示要跳过的数量，后一位表示要取的数量。`
`2``.select * from test LIMIT` `3` `OFFSET` `1``;(在mysql` `5``以后支持这种写法)`
`当 limit和offset组合使用的时候，limit后面只能有一个参数，表示要取的的数量,offset表示要跳过的数量 。`
4、查找排除当前最大、最小salary之后的员工的平均工资avg_salary。
select avg(salary) as avg_salary
from salaries
where to_date = '9999-01-01'
and salary<(select max(salary) from salaries)
and salary>(select min(salary) from salaries)
5、【group_concat(X,Y)】
SQLite的聚合函数group_concat(X,Y)，其中X是要连接的字段，Y是连接时用的符号，可省略，默认为逗号。此函数必须与 GROUP BY 配合使用。
select dept_no,
group_concat(emp_no,',') as employees
from dept_emp
group by dept_no
6、【substr而非substring】substr(字符串，起始位置【第一个字符的位置为1，而不为0】，长度【省略，则从一直截取到字符串末尾】）
SQL中有length()函数
select first_name from employees
order by substr(first_name,length(first_name)-1,2)
7、【length()函数与replace()函数的结合灵活地解决了统计子串出现次数的问题】查找字符串'10,A,B' 中逗号','出现的次数cnt。
SELECT (length("10,A,B")-length(replace("10,A,B",",","")))/length(",") AS cnt
8、【SQLite 中用 “||” 符号连接字符串】
SELECT last_name || "'" || first_name FROM employees
9、【update的语法】将所有获取奖金的员工当前的薪水增加10%。
属于范围：exists、where in、inner join
update salaries set salary = salary*1.1 #此处不能用salary*1.1 as salary
where emp_no in (
select a.emp_no from emp_bonus a
inner join salaries b
on a.emp_no=b.emp_no and b.to_date='9999-01-01')
10、将id=5以及emp_no=10001的行数据替换成id=5以及emp_no=10005,其他数据保持不变，使用replace实现。
REPLACE INTO titles_test VALUES (5, 10005, 'Senior Engineer', '1986-06-26', '9999-01-01')
11、【删除语句DELETE FROM [不用加table字段] ... WHERE ... NOT IN ... 】删除emp_no重复的记录，只保留最小的id对应的记录。
delete from titles_test
where id not in(
select min(id) from titles_test
group by emp_no)
12、针对actor表创建视图actor_name_view，只包含first_name以及last_name两列，并对这两列重新命名，first_name为first_name_v，last_name修改为last_name_v.
create view actor_name_view
as
select first_name as first_name_v,last_name as last_name_v
from actor
13、创建索引：对first_name创建唯一索引uniq_idx_firstname，对last_name创建普通索引idx_lastname。
create unique index uniq_idx_firstname on actor(first_name);
create index idx_lastname on actor(last_name);
14【用 WHERE 来筛选 category_id IS NULL 】使用join查询方式找出没有分类的电影id以及名称
select a.film_id ,a.title from film a
left join film_category b
on a.film_id =b.film_id
where b.category_id is null #不能用and b.category_id is null !!!!!!!!!
注意：最后一句若写成 ON f.film_id = fc.film_id AND fc.category_id IS NULL，则意义变成左连接两表 film_id 相同的记录，且 film_category 原表中的 fc.category 的值为 null。显然，原表中的 fc.category 的值恒不为 null，因此（f.film_id = fc.film_id AND fc.category_id IS NULL）恒为 FALSE，左连接后则只会显示 film 表的数据，而 film_category 表的数据全显示为 null
15、给出每个员工每年薪水涨幅超过5000的员工编号emp_no、薪水变更开始日期from_date以及薪水涨幅值salary_growth，并按照salary_growth逆序排列。
SELECT s2.emp_no, s2.from_date, (s2.salary - s1.salary) AS salary_growth
FROM salaries AS s1, salaries AS s2
WHERE s1.emp_no = s2.emp_no
AND salary_growth > 5000
AND (strftime("%Y",s2.to_date) - strftime("%Y",s1.to_date) = 1
OR strftime("%Y",s2.from_date) - strftime("%Y",s1.from_date) = 1 )
ORDER BY salary_growth DESC
经典题目
【 In/exist的联系与区别】子查询过程中，In和exist函数效率比较：
- 当进行连接的两个表大小相似，效率差不多；
- 如果子查询的内表更大，则exist的效率更高（exist先查询外表，然后根据外表中的每一个记录，分别执行exist语句判断子查询的内表是否满足条件，满足条件就返回ture）。
- 如果子查询的内表小，则in的效率高（in在查询的时候，首先查询子查询的表，然后将内表和外表做一个笛卡尔积 (表中的每一行数据都能够任意组合A表有a行，B表有b行，最后会输出a*b行)，然后按照条件进行筛选。所以相对内表比较小的时候，in的速度较快）。
【Exist的原理】使用exist时，若子查询能够找到匹配的记录，则返回true，外表能够提取查询数据；使用 not exist 时，若子查询找不到匹配记录，则返回true，外表能够提取查询数据。
【字符串常见操作函数】
concat、concat_ws、group_concat函数用法
concat(): 将多个字符串连接成一个字符串，连接符用“”包起来；
concat_ws()：是CONCAT()的特殊形式， 将多个字符串连接成一个字符串，在最开始的位置指定连接符（指定一次即可；第一个参数是其它参数的分隔符）。——select concat_ws(',','11','22','33'); 11,22,33
group concat()：【分组拼接函数】将group by产生的同一个分组中的值连接起来，返回一个字符串；
【语法】group_concat([DISTINCT] 要连接的字段 [Order BY ASC/DESC 排序字段] [Separator '分隔符'])
select id,group_concat(name order by name desc) from aa group by id;
|1 | 20,20,10 |
|2 | 20|
|3 | 500,200|
select id,group_concat(distinct name) from aa group by id;
|1 | 10,20|
|2 | 20 |
|3 | 200,500 |
like(): 需要与通配符一起使用（'%'代表任意字符出现任意次数；'_'仅能匹配单个字符）；
substr(): 用于从字段中提取相应位置的字符；
regexp() : 正则表达式匹配函数；
【列拆分为多行】lateral view explode()：按照一定的格式（比如split(food,'、')先按照顿号分割，然后铺开为多行）分裂数据
select name,sum(calorie)
from
(select t1.name,fd,t2.calorie
from p_food t1 lateral view explode(split(food,'、')) as fd
left join f_calorie t2 on t1.food = t2.food)a
group by name
spark sql如何把一列拆分为多行：Lateral view explode()
【行转列：在行列互换结果表中，其他列里的值分别使用case和max来获取】
【不加聚合max（group by）的效果】有幸去华为面试数据分析岗，看到SQL后我拒绝了
行列互换问题，怎么办？送你一个万能模版
select stu_name,
max(case when course_name='Chinese' then grades else 0 end) as Chinese,
max(case when course_name = 'English' then grades else 0 end) as English,
max(case when course_name = 'Physics' then grades else 0 end) as Physics,
max(case when course_name = 'Chinese' then grades else 0 end) as Mathematics
from students_grades
group by stu_name;
语法学习
WHERE语句在GROUP BY语句之前；SQL会在分组之前计算WHERE语句。
HAVING语句在GROUP BY语句之后；SQL会在分组之后计算HAVING语句。
“Where” 是一个约束声明，使用Where来约束来之数据库的数据，Where是在结果返回之前起作用的，且Where中不能使用聚合函数。
“Having”是一个过滤声明，是在查询返回结果集以后对查询结果进行的过滤操作，在Having中可以使用聚合函数。
通配符
函数
-
文本处理
文本处理 -
数值计算
disticnt只能放在前面？？？ -
时间处理
时间处理.PNG
【count()与count(列)】count(列)忽略null值的个数；count()返回样本数量（含null值的个数）；
【union与union all（列数据类型必须相同）】union去重；union all 不去重。
【表的创建与删除】
drop table if exists a;
create table if not exist a as select * from b;
面试题练习
第二题
数据下载
数据集下载链接
编码格式转换
将其由 xlsx 转化为 utf-8 格式的csv保存，文件保存路径'C:/ProgramData/MySQL/MySQL Server 5.7/Uploads/xiangji.csv'。
数据加载过程
详见下图
create table user
(uid varchar(10),
app_name varchar(20),
duration int(10), -- 在hive中建该表，可能需要改为 duration int，
times int(10), -- 在hive中建该表，可能需要改为 times int，
dayno varchar(30)
);
SHOW VARIABLES LIKE "secure_file_priv";
load data infile 'C:/ProgramData/MySQL/MySQL Server 5.7/Uploads/xiangji.csv' into table user
fields terminated by ',' ignore 1 lines;
查寻代码
select
a.day1,
count(distinct a.uid) as 活跃用户数,
count(distinct case when day2-day1=1 then a.uid end) as 次留,
-- #体会差别：我的写法是sum(case when day2-day1=1 then 1 else 0 end)as 次留,
count(distinct case when day2-day1=3 then a.uid end) as 3留,
count(distinct case when day2-day1=7 then a.uid end) as 7留,
concat(count(distinct case when day2-day1=1 then a.uid end)/count(distinct a.uid)*100,'%') as 次留率,
concat(count(distinct case when day2-day1=3 then a.uid end)/count(distinct a.uid)*100,'%') 三日留存率,
concat(count(distinct case when day2-day1=7 then a.uid end)/count(distinct a.uid)*100,'%') 七日留存率
from
(SELECT uid,date_format(dayno,'%Y%m%d') as day1 FROM data.user
where app_name='相机') a
-- #用date_format把dayno的文本格式改为可计算的形式
left join
(SELECT uid,date_format(dayno,'%Y%m%d') as day2 FROM data.user
where app_name='相机') b
on a.uid=b.uid
group by a.day1
第三题
行转列(图中左变右)
建表、查寻代码
create table course (
id varchar(20),
teacher_id varchar(20),
week_day varchar(20),
has_course varchar(20));
insert into course value
(1,1,2,"Yes"),
(2,1,3,"Yes"),
(3,2,1,"Yes"),
(4,3,2,"Yes"),
(5,1,2,"Yes");
select
teacher_id,
(case when week_day= 1 then 'yes' else '' end) as mon,
(case when week_day = 2 then "Yes" else " " end) "tue",
(case when week_day = 3 then "Yes" else " " end) "thi",
(case when week_day = 4 then "Yes" else " " end) "thu",
(case when week_day = 5 then "Yes" else " " end) "fri"
from course
第四题
建表、查寻代码
create table a1 (
name varchar(20),
english int,
maths int,
music int);
insert into a1 values
("Jim",90,88,99);
select name,'english' as subject,english as score
from a1
-- #把表格内容 english 加上字段名 subject
union
select name,'maths' as subject,maths as score
from a1
union
select name,'music' as subject,music as score
from a1;
第五题
建表、查寻代码
第六题
建表、查寻代码
解答第一问
select name,
max(datetime) as 最近登录时间,
count(distinct date) as 登录总次数
-- 错误写法(需要去重后计数)：count(date) ,
-- 另一种正确写法:count(distinct date_format(lastlogon,'%Y-%m-%d')),
from(
select name,
date(date_format(lastlogon,"%Y-%m-%d %H:%i:%s")) as date,
date_format(lastlogon,"%Y-%m-%d %H:%i:%s") as datetime
-- 分钟的表示是：%i;小时是：%H
from userlog)t
group by name
-- 启示distinct/group by:若去重后计数，用distinct(计数)；若去重后求和等操作，用group by(求和).
【启示】去重的两种方法：distinct / group by
（1） 若去重后计数，用distinct(计数)；
（2）若去重后求和等操作，用group by(求和)
解答第二问
-- #法1：子查询，好理解
drop table if exists tmp_table;
create temporary table tmp_table
select name,lastlogon,
@rank:=if(@test=name,@rank+1,1) as num_logontime,
@rank2:=if(@test=name,if(@date=date,@rank2,@rank2+1),1) as num_logonday,
@test:=name,
@date:=date
from(
SELECT name,lastlogon,
date(date_format(lastlogon,"%Y-%m-%d %H:%i:%s")) as date,
date_format(lastlogon,"%Y-%m-%d %H:%i:%s") as datetime
from userlog
order by name,datetime)t,(select @rank:=0, @test:=null,@rank2:=0, @date:=null)tmp;
select name,lastlogon,num_logontime,num_logonday from tmp_table;
-- #法2：无查询，比法1稍难理解
drop table if exists tmp_table;
create temporary table tmp_table
SELECT name,lastlogon,
date(date_format(lastlogon,"%Y-%m-%d %H:%i:%s")) as date,
date_format(lastlogon,"%Y-%m-%d %H:%i:%s") as datetime,
@rank:=if(@test=name,@rank+1,1) as num_logontime,
@rank2:=if(@test=name,if(@date=date(date_format(lastlogon,"%Y-%m-%d %H:%i:%s")),@rank2,@rank2+1),1) as num_logonday,
-- if嵌套语句，第二重判断也要有if。
@test:=name,
@date:=date(date_format(lastlogon,"%Y-%m-%d %H:%i:%s"))
FROM data.userlog
order by name,datetime;
select name,lastlogon,num_logontime,num_logonday from tmp_table;
-- #法3：hive的窗口函数方法
row_number() over(partition by name order by datetime) as num_logontime,
dense_rank() over(partition by name order by date) as num_logonday,
第七题
建表、查寻代码
create table tableA (
qq int(20),
game varchar(20));
insert into tableA values
(10000,"a"),
(10000,"b"),
(10000,"c"),
(20000,"c"),
(20000,"d");
第一问解答
drop table if exists tableB;
create TEMPORARY table tableB(
select qq,group_concat(game separator"-") as game
from tableA group by qq);
select * from tableB;
第二问解答
mysql函数substring_index的用法
略复杂，先存着。。。
第八题
建表、查寻代码
解答第一问
解答第二问
select imp_date,is_new_state
,count(distinct qimei) as 领红包人数
,sum(add_money)/count(distinct qimei) as 平均领取金额
,count(report_time)/count(distinct qimei) as 平均领取次数
from(
select a.imp_date,a.qimei,a.add_money,a.report_time,b.is_new
,(Case when b.is_new = 1 then '新用户' when b.is_new = 0 then '老用户' else '领取红包但未登陆'end) as is_new_state
from tmp_liujg_packed_based a
Left join tmp_liujg_dau_based b
on a.imp_date = b.imp_date and a.qimei = b.qimei
where a.imp_date > '20190601')t
group by imp_date,is_new_state;
解答第三问
计算2019年3月以来的每个月，每个月按领红包取天数为1、2、3……30、31天区分，计算取每个月领取红包的用户数，人均领取金额，人均领取次数
select
left(imp_date,6) as 月份,
count(distinct imp_date) as 每月有红包领取的天数,
count(distinct qimei) as 每月领取红包的用户数,
sum(add_money)/ count(distinct qimei) as 每月人均领取金额,
count(report_time)/count(distinct qimei) as 每月人均领取次数
from tmp_liujg_packed_based
where imp_date>='20190301'
group by left(imp_date,6);
解答第四问
计算2019年3月以来，每个月领过红包用户和未领红包用户的数量，平均月活跃天数（即本月平均活跃多少天）
Select
left(cc.imp_date,6) 月份,
cc.is_packet_user 红包用户,
Count(distinct cc.qimei) 用户数量,
-- Count(is_packet_user) #不理解啥意思？每月活跃天数,
Count(is_packet_user)/Count(distinct cc.qimei) 月活跃天
from(
Select a.imp_date, a.qimei,b.qimei hb_qimei,
Case when b.qimei is not null then '红包用户' else '非红包用户' end is_packet_user,
Case when b.qimei is not null then b.qimei else a.qimei end is_qimei
from tmp_liujg_dau_based a
Left join
(select distinct
left(imp_date,6) imp_date ,
qimei
from tmp_liujg_packed_based
where imp_date >= '20190301')b
On left(a.imp_date,6) = b.imp_date and a.qimei = b.qimei)cc
Group by left(cc.imp_date,6),cc.is_packet_user;
解答第五问
select distinct
left(a.imp_date,6) 月份,
a.qimei,
b.用户注册日期
from tmp_liujg_dau_based a
left join(
select qimei,min(imp_date) as 用户注册日期
from tmp_liujg_dau_based
where is_new=1 and imp_date >= '20190301'
group by qimei)b
on a.qimei=b.qimei
Where a.imp_date >='20190301'
order by 月份,qimei;
解答第六问
解答第七问
解答第八问
五级标题
- 列表第一项
- 列表第二项
- 有序列表第一项
- 有序列表第二项
标题
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