高二不是病
高二不是病

MYSQL部分面试题型

1.透视表问题 

透视表问题的一大特征就是行列间的转换，核心方法是：case when + group by

Q1:制作一个简单的透视表

创建数据表rowcol

DROP TABLE IF EXISTS `rowcol`;
CREATE TABLE `rowcol` (
  `年` int DEFAULT NULL,
  `月` int DEFAULT NULL,
  `值` decimal(3,2) DEFAULT NULL
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci;

INSERT INTO `rowcol` VALUES ('2009', '1', '1.10');
INSERT INTO `rowcol` VALUES ('2009', '2', '1.20');
INSERT INTO `rowcol` VALUES ('2009', '3', '1.30');
INSERT INTO `rowcol` VALUES ('2009', '4', '1.40');
INSERT INTO `rowcol` VALUES ('2010', '1', '2.10');
INSERT INTO `rowcol` VALUES ('2010', '2', '2.20');
INSERT INTO `rowcol` VALUES ('2010', '3', '2.30');

数据表如左表所示，要求做出的透视表如右边所示：

MYSQL部分面试题型_第1张图片

思路：首先按照年份分组，再通过对月进行判断，返回特定的值 

SELECT
    年
    ,SUM(CASE WHEN 月=1 THEN 值 ELSE NULL END) 1月
    ,SUM(CASE WHEN 月=2 THEN 值 ELSE NULL END) 2月
    ,SUM(CASE WHEN 月=3 THEN 值 ELSE NULL END) 3月
    ,SUM(CASE WHEN 月=4 THEN 值 ELSE NULL END) 4月
FROM rowcol
    GROUP BY 年;

Q2: 创建购买数量透视表

首先创建商品购买记录表数据表

DROP TABLE IF EXISTS purchase_quantity; 
CREATE TABLE purchase_quantity( 
`year` VARCHAR(8), 
quarter VARCHAR(8), 
amount INT(8) 
) 
ENGINE = InnoDB 
DEFAULT CHARSET = utf8; 
INSERT INTO 
purchase_quantity (`year`,quarter,amount) 
VALUE ('2019','1',1200) 
 ,('2019','2',1000) 
 ,('2019','3',800) 
 ,('2019','4',1300) 
 ,('2020','1',1100) 
 ,('2020','2',950) 
 ,('2020','3',700) 
 ,('2020','4',1050);

创建的数据表图示如下，包括年份，季度和数量三个字段。

MYSQL部分面试题型_第2张图片

要求：将数据表转化为以下样式，按照年份和各季度字段进行展示，字段q代表quater

实现代码：

SELECT
    `year`
    ,max(CASE WHEN `quarter`=1 THEN amount ELSE NULL END) q1
    ,max(CASE WHEN `quarter`=2 THEN amount ELSE NULL END) q2
    ,max(CASE WHEN `quarter`=3 THEN amount ELSE NULL END) q3
    ,max(CASE WHEN `quarter`=4 THEN amount ELSE NULL END) q4
FROM purchase_quantity
    GROUP BY `year`;

Q3:留存率问题

计算七日留存率、次月、二月等留存率时，会经常用透视表进行展示

创建数据表：由于数据太多，仅展示一部分（700条）

DROP TABLE IF EXISTS `cohort`;
CREATE TABLE `cohort` (
  `nick_name` varchar(255) NOT NULL,
  `pay_time` datetime DEFAULT NULL,
  `order_status` varchar(50) DEFAULT NULL,
  `pay_amount` varchar(50) DEFAULT NULL,
  `purchase_quantity` varchar(50) DEFAULT NULL,
  `province` varchar(50) DEFAULT NULL
) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8;

-- ----------------------------
-- Records of cohort
-- ----------------------------
INSERT INTO `cohort` VALUES ('入倩出入深', '2019-09-01 00:10:04', '交易成功', '15.2', '1', '江苏省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('愛hya爱', '2019-09-01 00:14:52', '交易成功', '8.4', '1', '广东省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('象95象大', '2019-09-01 02:17:15', '交易成功', '8.4', '1', '辽宁省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('卡哇伊氛十', '2019-09-01 03:37:28', '交易成功', '22', '1', '广西壮族自治区');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('一只羊哈阿', '2019-09-01 08:53:50', '交易成功', '85', '1', '辽宁省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('啊别睡别你', '2019-09-01 09:02:39', '交易成功', '22', '1', '安徽省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('henuj', '2019-09-01 09:30:04', '交易成功', '16.9', '1', '浙江省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('516yh', '2019-09-01 09:41:45', '交易成功', '101.2', '1', '四川省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('ameag', '2019-09-01 09:49:05', '交易成功', '22', '1', '湖南省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('涵66释于', '2019-09-01 10:36:05', '交易成功', '15.2', '1', '辽宁省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('lsaew', '2019-09-01 10:54:45', '交易成功', '8.4', '1', '湖北省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('6081a', '2019-09-01 11:02:14', '交易成功', '97.8', '1', '浙江省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('家电器阳元', '2019-09-01 11:09:51', '交易成功', '22', '1', '云南省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('271xl', '2019-09-01 11:19:00', '交易成功', '106.2', '2', '浙江省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('271xl', '2019-09-01 11:25:47', '交易成功', '85', '1', '浙江省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('zsl01', '2019-09-01 11:45:39', '交易成功', '8.4', '1', '湖北省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('823hz', '2019-09-01 13:07:08', '交易成功', '8.4', '1', '重庆');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('0281h', '2019-09-01 13:07:09', '交易成功', '97.8', '1', '浙江省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('啦啦啦hz', '2019-09-01 13:44:43', '交易成功', '182.8', '2', '上海');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('930岱杨', '2019-09-01 14:01:58', '交易成功', '109.6', '2', '广东省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('肥妞哦肥肥', '2019-09-01 14:17:48', '交易成功', '85', '1', '浙江省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('983aw', '2019-09-01 14:27:36', '交易成功', '8.4', '1', '浙江省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('414汉翟', '2019-09-01 16:29:14', '交易成功', '22', '1', '广东省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('609栋陈', '2019-09-01 17:03:54', '交易成功', '109.7', '1', '江苏省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('摸摸哒哥晨', '2019-09-01 18:05:31', '交易成功', '97.8', '1', '浙江省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('再而3而1', '2019-09-01 18:18:54', '交易成功', '101.2', '1', '江苏省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('laiix', '2019-09-01 18:52:45', '交易成功', '22', '1', '黑龙江省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('欣欣！雨唐', '2019-09-01 19:03:13', '交易成功', '106.3', '1', '四川省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('bao哲鲲', '2019-09-01 19:46:12', '交易成功', '22', '1', '上海');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('记热情记忘', '2019-09-01 20:02:17', '交易成功', '22', '1', '浙江省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('燕00海禄', '2019-09-01 20:37:57', '交易成功', '89.3', '1', '贵州省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('这世界使天', '2019-09-01 20:40:06', '交易成功', '22', '1', '上海');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('520ij', '2019-09-01 21:34:02', '交易成功', '92.7', '1', '上海');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('啊啊啊鸣鸣', '2019-09-01 21:45:40', '交易成功', '101.2', '1', '上海');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('eam敏郭', '2019-09-01 21:47:19', '交易成功', '8.4', '1', '上海');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('是什么火木', '2019-09-01 22:10:42', '交易成功', '15.2', '1', '浙江省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('or琦琪魏', '2019-09-01 22:10:47', '交易成功', '97.8', '1', '安徽省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('王心3有没', '2019-09-01 22:29:16', '交易成功', '97.8', '1', '天津');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('章鱼丸炸油', '2019-09-01 22:33:06', '交易成功', '88.4', '1', '江苏省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('殇66辰星', '2019-09-01 22:40:38', '交易成功', '85', '1', '福建省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('661tt', '2019-09-01 22:49:17', '交易成功', '8.4', '1', '广东省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('美丽啊姜是', '2019-09-01 23:25:11', '交易成功', '181.9', '1', '浙江省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('满星空满溢', '2019-09-01 23:56:51', '交易成功', '22', '1', '江苏省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('013bt', '2019-09-02 00:07:04', '交易成功', '106.2', '2', '广东省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('梁蹄猪蹄梁', '2019-09-02 01:46:07', '交易成功', '8.4', '1', '广西壮族自治区');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('y微微l刘', '2019-09-02 08:15:14', '交易成功', '8.4', '1', '山东省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('象象丶象象', '2019-09-02 09:13:14', '交易成功', '85', '1', '北京');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('620bt', '2019-09-02 09:16:47', '交易成功', '8.4', '1', '浙江省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('聂阿福阿聂', '2019-09-02 09:44:43', '交易成功', '39', '1', '北京');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('333琳琳', '2019-09-02 10:06:48', '交易成功', '8.4', '1', '辽宁省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('146bt', '2019-09-02 10:54:46', '交易成功', '22', '1', '浙江省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('laxow', '2019-09-02 11:13:39', '交易成功', '22', '1', '浙江省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('里的你时在', '2019-09-02 12:17:14', '交易成功', '88.4', '1', '福建省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('眠77未月', '2019-09-02 12:24:02', '交易成功', '39', '1', '上海');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('018鹏常', '2019-09-02 12:27:57', '交易成功', '85', '1', '山东省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('121ad', '2019-09-02 12:28:28', '交易成功', '182.8', '2', '辽宁省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('836嘻1', '2019-09-02 12:44:37', '交易成功', '88.4', '1', '上海');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('源ii溯江', '2019-09-02 13:00:46', '交易成功', '22', '1', '江西省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('的回忆生人', '2019-09-02 13:59:22', '交易成功', '8.4', '1', '北京');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('_99bt', '2019-09-02 14:02:24', '交易成功', '181.9', '1', '广东省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('ayjas', '2019-09-02 15:29:39', '交易成功', '101.2', '1', '浙江省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('谢啊谢吗谢', '2019-09-02 16:56:28', '交易成功', '22', '1', '广东省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('亲笨笨盼靓', '2019-09-02 17:07:12', '交易成功', '22', '1', '广东省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('312zz', '2019-09-02 18:16:57', '交易成功', '88.4', '1', '湖南省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('n30am', '2019-09-02 18:42:39', '交易成功', '97.8', '1', '广东省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('阿姨1阿艾', '2019-09-02 18:48:00', '交易成功', '181.9', '1', '江苏省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('ou1是我', '2019-09-02 19:31:46', '交易成功', '16.9', '1', '浙江省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('011bt', '2019-09-02 19:35:13', '交易成功', '581.4', '1', '湖北省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('181ux', '2019-09-02 19:44:36', '交易成功', '96.9', '1', '江苏省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('100九小', '2019-09-02 19:49:04', '交易成功', '16.9', '1', '浙江省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('400然浩', '2019-09-02 19:59:09', '交易成功', '15.2', '1', '江苏省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('123龙乌', '2019-09-02 20:02:41', '交易成功', '16.9', '1', '浙江省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('狠姐姐姐狠', '2019-09-02 20:08:19', '交易成功', '16.9', '1', '湖北省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('仙宝贝仙神', '2019-09-02 20:09:37', '交易成功', '16.9', '1', '浙江省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('156身安', '2019-09-02 20:10:36', '交易成功', '16.9', '1', '浙江省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('小蠢蠢蠢蠢', '2019-09-02 20:15:05', '交易成功', '109.7', '1', '广东省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('821hs', '2019-09-02 20:41:27', '交易成功', '16.9', '1', '上海');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('123神王', '2019-09-02 20:45:50', '交易成功', '97.8', '1', '山东省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('毅大爷嘉谢', '2019-09-02 20:51:39', '交易成功', '97.8', '1', '广东省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('013bt', '2019-09-02 21:05:19', '交易成功', '16.9', '1', '江苏省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('5bfek', '2019-09-02 21:13:59', '交易成功', '16.9', '1', '浙江省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('356bt', '2019-09-02 21:30:19', '交易成功', '16.9', '1', '湖北省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('9贝贝51', '2019-09-02 22:29:13', '交易成功', '22', '1', '湖北省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('807bt', '2019-09-02 22:50:27', '交易成功', '39', '1', '湖南省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('704uj', '2019-09-02 23:06:55', '交易成功', '101.2', '1', '广东省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('的心i勇i', '2019-09-02 23:28:40', '交易成功', '190.4', '1', '福建省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('666年伍', '2019-09-02 23:56:52', '交易成功', '97.8', '1', '浙江省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('思妞妞宝宝', '2019-09-03 00:50:21', '交易成功', '16.9', '1', '福建省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('的女人加撒', '2019-09-03 02:07:38', '交易成功', '88.4', '1', '江苏省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('很想睡iv', '2019-09-03 08:07:56', '交易成功', '106.3', '1', '河北省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('走伙伴啊走', '2019-09-03 08:29:13', '交易成功', '8.4', '1', '广东省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('521颗一', '2019-09-03 08:43:47', '交易成功', '8.4', '1', '山东省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('vxm小洪', '2019-09-03 09:09:48', '交易成功', '16.9', '1', '江苏省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('呆西仔呆呆', '2019-09-03 09:15:08', '交易成功', '16.9', '1', '辽宁省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('291晴林', '2019-09-03 09:30:42', '交易成功', '88.4', '1', '广东省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('花lu些那', '2019-09-03 10:23:25', '交易成功', '8.4', '1', '河北省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('317bt', '2019-09-03 10:33:52', '交易成功', '22', '1', '辽宁省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('299hh', '2019-09-03 10:35:05', '交易成功', '22', '1', '广东省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('012bt', '2019-09-03 10:54:57', '交易成功', '15.2', '1', '广西壮族自治区');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('662之梦', '2019-09-03 10:55:54', '交易成功', '8.4', '1', '广东省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('311事百', '2019-09-03 11:19:59', '交易成功', '22', '1', '浙江省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('550健小', '2019-09-03 12:07:36', '交易成功', '126.7', '1', '浙江省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('614仔杨', '2019-09-03 13:20:30', '交易成功', '13.5', '1', '内蒙古自治区');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('鱼臭猫鱼懒', '2019-09-03 13:22:48', '交易成功', '97.8', '1', '湖北省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('ice香花', '2019-09-03 13:29:14', '交易成功', '181.9', '1', '浙江省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('123亚徐', '2019-09-03 13:34:44', '交易成功', '8.4', '1', '四川省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('待下去这就', '2019-09-03 14:19:09', '交易成功', '101.2', '1', '山东省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('打12柠青', '2019-09-03 15:05:29', '交易成功', '22', '1', '福建省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('gp6at', '2019-09-03 15:41:16', '交易成功', '22', '1', '江苏省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('华尔兹舞珺', '2019-09-03 15:51:35', '交易成功', '33.8', '3', '广东省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('802ul', '2019-09-03 17:29:26', '交易成功', '16.9', '1', '湖北省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('222um', '2019-09-03 17:30:07', '交易成功', '97.8', '1', '河南省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('959女天', '2019-09-03 17:48:49', '交易成功', '8.4', '1', '河南省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('339唧唧', '2019-09-03 17:55:46', '交易成功', '84.6', '6', '浙江省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('ianul', '2019-09-03 17:59:55', '交易成功', '16.9', '1', '浙江省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('小确信慧佳', '2019-09-03 18:01:49', '交易成功', '84.6', '6', '浙江省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('333么什', '2019-09-03 18:26:24', '交易成功', '8.4', '1', '北京');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('yanhz', '2019-09-03 18:35:19', '交易成功', '15.2', '1', '辽宁省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('230yc', '2019-09-03 20:07:31', '交易成功', '85', '1', '广东省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('sun方陈', '2019-09-03 20:40:31', '交易成功', '181.9', '1', '江苏省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('202ot', '2019-09-03 21:07:52', '交易成功', '8.4', '1', '辽宁省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('打喷嚏麦闭', '2019-09-03 21:14:10', '交易成功', '16.9', '1', '浙江省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('花野裕野花', '2019-09-03 21:15:40', '交易成功', '16.9', '1', '浙江省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('897bt', '2019-09-03 21:18:48', '交易成功', '16.9', '1', '河北省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('519ow', '2019-09-03 21:18:52', '交易成功', '16.9', '1', '浙江省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('148bt', '2019-09-03 21:19:33', '交易成功', '16.9', '1', '四川省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('e77hs', '2019-09-03 21:20:37', '交易成功', '16.9', '1', '浙江省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('012bt', '2019-09-03 21:29:17', '交易成功', '16.9', '1', '浙江省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('大盒子大何', '2019-09-03 21:31:08', '交易成功', '97.8', '1', '四川省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('迟永铠永迟', '2019-09-03 21:32:33', '交易成功', '8.4', '1', '山东省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('828bt', '2019-09-03 21:32:41', '交易成功', '16.9', '1', '四川省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('发桔梗发短', '2019-09-03 21:35:47', '交易成功', '16.9', '1', '安徽省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('rus15', '2019-09-03 21:37:39', '交易成功', '16.9', '1', '湖北省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('218ws', '2019-09-03 21:38:18', '交易成功', '16.9', '1', '上海');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('238叶王', '2019-09-03 21:38:58', '交易成功', '16.9', '1', '浙江省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('尾细尾尾细', '2019-09-03 21:41:35', '交易成功', '16.9', '1', '天津');
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INSERT INTO `cohort` VALUES ('096uh', '2019-09-09 23:28:10', '交易成功', '85', '1', '浙江省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('宝的猫大周', '2019-09-09 23:29:18', '交易成功', '564.4', '1', '四川省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('dzz泽泽', '2019-09-09 23:50:46', '交易成功', '118.2', '1', '山西省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('鲇小鱼小鲇', '2019-09-10 00:40:34', '交易成功', '8.4', '1', '浙江省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('yii李小', '2019-09-10 01:38:12', '交易成功', '101.2', '1', '吉林省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('兔er小北', '2019-09-10 01:39:41', '交易成功', '8.4', '1', '浙江省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('205猫猫', '2019-09-10 06:48:15', '交易成功', '8.4', '1', '安徽省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('dzl有没', '2019-09-10 08:16:05', '交易成功', '92.7', '1', '江苏省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('yuew马', '2019-09-10 08:16:59', '交易成功', '15.2', '1', '河南省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('871bt', '2019-09-10 08:17:03', '交易成功', '8.4', '1', '广东省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('ely2h', '2019-09-10 09:32:34', '交易成功', '33.8', '3', '上海');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('巫二胖二巫', '2019-09-10 09:34:36', '交易成功', '97.8', '1', '江苏省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('肖瑞玲lr', '2019-09-10 10:05:10', '交易成功', '85', '1', '广东省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('客与鸠客野', '2019-09-10 10:26:17', '交易成功', '22', '1', '四川省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('e热血ib', '2019-09-10 10:39:11', '交易成功', '101.2', '1', '重庆');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('小思思小小', '2019-09-10 10:47:52', '交易成功', '89.3', '1', '广东省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('固笑意之王', '2019-09-10 11:08:01', '交易成功', '16.8', '3', '江苏省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('ssj宋老', '2019-09-10 11:28:37', '交易成功', '22', '1', '北京');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('蔡姐姐叫请', '2019-09-10 11:45:46', '交易成功', '16.9', '1', '安徽省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('声军哈声溢', '2019-09-10 12:00:38', '交易成功', '181.9', '1', '浙江省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('沫a1允苏', '2019-09-10 12:07:06', '交易成功', '97.8', '1', '陕西省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('llaol', '2019-09-10 12:59:12', '交易成功', '8.4', '1', '上海');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('opoeh', '2019-09-10 13:23:08', '交易成功', '97.8', '1', '湖北省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('zgrqm', '2019-09-10 13:33:26', '交易成功', '92.7', '1', '广东省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('p妈妈gz', '2019-09-10 14:01:45', '交易成功', '39', '1', '湖南省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('庄俊知俊庄', '2019-09-10 15:30:46', '交易成功', '101.2', '1', '福建省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('205hz', '2019-09-10 15:44:08', '交易成功', '25.4', '1', '浙江省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('翔最淘翔富', '2019-09-10 15:48:40', '交易成功', '97.8', '1', '广东省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('609bt', '2019-09-10 16:36:56', '交易成功', '33.8', '3', '河北省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('jiaij', '2019-09-10 17:51:55', '交易成功', '16.8', '3', '江苏省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('有个啊个有', '2019-09-10 18:04:26', '交易成功', '16.8', '3', '江苏省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('032bt', '2019-09-10 18:22:53', '交易成功', '189.6', '2', '江苏省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('two45', '2019-09-10 18:29:17', '交易成功', '50.8', '2', '广东省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('winil', '2019-09-10 18:33:06', '交易成功', '8.4', '1', '北京');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('961美朱', '2019-09-10 19:01:35', '交易成功', '16.9', '1', '湖南省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('221eh', '2019-09-10 19:05:28', '交易成功', '109.7', '1', '上海');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('852bt', '2019-09-10 19:42:22', '交易成功', '55.8', '4', '甘肃省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('ng0eh', '2019-09-10 19:42:48', '交易成功', '8.4', '1', '山西省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('464bt', '2019-09-10 19:53:40', '交易成功', '16.9', '1', '浙江省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('042_t', '2019-09-10 20:17:43', '交易成功', '16.9', '1', '上海');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('_00bt', '2019-09-10 20:37:18', '交易成功', '8.4', '1', '江苏省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('仙女铭am', '2019-09-10 20:48:31', '交易成功', '16.9', '1', '浙江省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('ly静hs', '2019-09-10 21:01:02', '交易成功', '85', '1', '浙江省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('凉安心凉微', '2019-09-10 21:02:34', '交易成功', '22', '1', '辽宁省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('子so子柚', '2019-09-10 21:23:19', '交易成功', '33.8', '3', '陕西省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('7e7na', '2019-09-10 21:23:58', '交易成功', '16.8', '3', '北京');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('詹梓钰梓詹', '2019-09-10 21:27:15', '交易成功', '22', '1', '辽宁省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('aby小郑', '2019-09-10 21:30:31', '交易成功', '33.8', '3', '山东省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('t81qq', '2019-09-10 21:44:33', '交易成功', '101.2', '1', '天津');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('君不知心丶', '2019-09-10 21:52:58', '交易成功', '97.8', '1', '上海');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('aby小郑', '2019-09-10 22:15:06', '交易成功', '16.9', '1', '山东省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('颠xi颠孟', '2019-09-10 22:22:31', '交易成功', '564.4', '1', '江苏省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('王陛下呼直', '2019-09-10 22:48:09', '交易成功', '16.9', '1', '河南省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('g60ah', '2019-09-10 22:55:30', '交易成功', '33.8', '3', '北京');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('910af', '2019-09-10 23:09:05', '交易成功', '16.8', '3', '北京');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('516xz', '2019-09-10 23:15:02', '交易成功', '15.2', '1', '湖南省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('099mx', '2019-09-10 23:37:29', '交易成功', '13.5', '1', '内蒙古自治区');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('管佳梅佳管', '2019-09-10 23:52:34', '交易成功', '85', '1', '浙江省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('爱a萌a爱', '2019-09-11 01:04:01', '交易成功', '33.8', '3', '河南省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('ile木木', '2019-09-11 02:08:53', '交易成功', '8.4', '1', '山西省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('013bt', '2019-09-11 07:27:04', '交易成功', '15.2', '1', '山东省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('179_t', '2019-09-11 07:54:33', '交易成功', '181.9', '1', '广东省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('000ks', '2019-09-11 08:10:23', '交易成功', '16.8', '3', '广东省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('983bt', '2019-09-11 08:52:07', '交易成功', '109.7', '1', '浙江省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('520狐鹿', '2019-09-11 09:05:02', '交易成功', '16.9', '1', '四川省');
INSERT INTO `cohort` VALUES ('365hz', '2019-09-11 09:05:30', '交易成功', '92.7', '1', '陕西省');

源数据表和透视表如下图所示：

MYSQL部分面试题型_第3张图片

MYSQL部分面试题型_第4张图片

 分步骤操作代码：

-- 核心思想：透视表 行索引为首次活跃时间，列索引为周期

-- 查看交易类型
SELECT
    order_status
FROM cohort
    GROUP BY order_status;

-- 步骤一：筛选订单状态为“交易成功”的行，并存到视图
-- 创建成功订单视图
CREATE VIEW 成功订单 AS
SELECT
    nick_name
    ,pay_time
FROM cohort
    WHERE order_status = '交易成功';

-- 步骤二：得到每个用户首次下单时间，并创建视图
CREATE VIEW 首单时间 AS
SELECT
    nick_name
    ,pay_time
    ,MIN(pay_time) over(PARTITION BY nick_name) first_order
FROM 成功订单;

-- 步骤三：计算当前订单和首单月份差
CREATE VIEW 首单月份差 AS
SELECT
    nick_name
    ,DATE_FORMAT(first_order,'%Y年%m月') AS 首单年月
    ,pay_time
    ,TIMESTAMPDIFF(MONTH,first_order,pay_time) AS 当前订单和首单时间差   -- 重点：理解TIMESTAMPDIFF函数的使用场景
FROM 首单时间 t
    WHERE t.first_order is NOT NULL;

-- 步骤四：去除重复数据，进行分组
CREATE VIEW 留存视图 AS
SELECT
    首单年月
    ,当前订单和首单时间差
    ,COUNT(DISTINCT t.nick_name) 留存数
FROM 首单月份差 t
    GROUP BY 首单年月,当前订单和首单时间差
    ORDER BY 首单年月;

-- 创建透视表
SELECT
    首单年月
    ,首月订单量
    ,SUM(CASE WHEN 当前订单和首单时间差=1 THEN 留存率 ELSE 0 END) '+1月'
    ,SUM(CASE WHEN 当前订单和首单时间差=2 THEN 留存率 ELSE 0 END) '+2月'
    ,SUM(CASE WHEN 当前订单和首单时间差=3 THEN 留存率 ELSE 0 END) '+3月'
    ,SUM(CASE WHEN 当前订单和首单时间差=4 THEN 留存率 ELSE 0 END) '+4月'
    ,SUM(CASE WHEN 当前订单和首单时间差=5 THEN 留存率 ELSE 0 END) '+5月'
FROM
    (SELECT 
        *
        ,first_value(t.留存数) over(PARTITION BY 首单年月) 首月订单量
        ,t.留存数/first_value(t.留存数) over(PARTITION BY 首单年月) 留存率
FROM 留存视图 t) a
    GROUP BY 首单年月;

2.炸裂操作问题

所谓炸裂，就是将某一行按照其内容特征进行分裂的过程，可以想象孙悟空从石头里蹦出来时，那块仙石崩开为无数小石块的情形。

创建数据表

DROP TABLE IF EXISTS fresh_food; 
CREATE TABLE fresh_food( 
user_id VARCHAR(8), 
app VARCHAR(30) 
) 
ENGINE = InnoDB 
DEFAULT CHARSET = utf8; 
INSERT INTO 
fresh_food (user_id,app) 
VALUE ('u001','A,B') 
 ,('u002','C,D,A') 
 ,('u003','E') 
 ,('u004','A') 
 ,('u005','F,D') 
 ,('u006','E,G') 
 ,('u007','C,B') 
 ,('u008','H,J') 
 ,('u009','J') 
 ,('u010','A,K,E');

以上是关于各用户使用A、B等类型APP的数据表，要求：查询App覆盖率(安装了某个App的用户数)。

思路：创建一个序号列，与原数据表进行连接，按照某种规则使源数据炸裂为特定数目的行。

SELECT
    n_app
    ,COUNT(*) App覆盖率
FROM
    (SELECT
        user_id
        ,SUBSTRING_INDEX(SUBSTRING_INDEX(app,',',id),',',-1) n_app  -- 使用substring_index 或者 substr 进行切割
    FROM fresh_food
    LEFT JOIN 
    (SELECT row_number() over() id FROM fresh_food) temp   -- 创建序号列
    ON id <= LENGTH(REPLACE(app,',',''))) t   -- 重点：理解连接条件，根据字符串字符数和序号进行匹配
GROUP BY n_app;

最终查询结果如下

MYSQL部分面试题型_第5张图片

注意点：创建序号列时，要尽量保证序号列行数长度足够炸裂使用，可以通过表连接增加序号数。

3.连续天数问题

常见的连续天数问题比如：用户连续登录最大天数，活动打卡连续时间问题。

Q1：查询用户最大连续登录天数

创建数据表：

DROP TABLE IF EXISTS `temp`;
CREATE TABLE `temp` (
  `uid` int NOT NULL,
  `dt` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
  `is_sign_in` int NOT NULL
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci;
INSERT INTO `temp` VALUES ('1', '2021-05-01 08:25:36', '1');
INSERT INTO `temp` VALUES ('2', '2021-05-01 00:00:00', '1');
INSERT INTO `temp` VALUES ('3', '2021-05-01 00:00:00', '1');
INSERT INTO `temp` VALUES ('4', '2021-05-01 00:00:00', '1');
INSERT INTO `temp` VALUES ('5', '2021-05-01 00:00:00', '1');
INSERT INTO `temp` VALUES ('1', '2021-05-02 00:00:00', '1');
INSERT INTO `temp` VALUES ('2', '2021-05-02 00:00:00', '1');
INSERT INTO `temp` VALUES ('3', '2021-05-02 00:00:00', '1');
INSERT INTO `temp` VALUES ('4', '2021-05-02 00:00:00', '1');
INSERT INTO `temp` VALUES ('5', '2021-05-02 00:00:00', '1');
INSERT INTO `temp` VALUES ('1', '2021-05-03 00:00:00', '1');
INSERT INTO `temp` VALUES ('2', '2021-05-03 00:00:00', '1');
INSERT INTO `temp` VALUES ('3', '2021-05-03 00:00:00', '1');
INSERT INTO `temp` VALUES ('1', '2021-05-04 00:00:00', '1');
INSERT INTO `temp` VALUES ('2', '2021-05-04 00:00:00', '1');
INSERT INTO `temp` VALUES ('4', '2021-05-05 00:00:00', '1');
INSERT INTO `temp` VALUES ('2', '2021-05-05 00:00:00', '1');
INSERT INTO `temp` VALUES ('3', '2021-05-05 00:00:00', '1');
INSERT INTO `temp` VALUES ('4', '2021-05-05 00:00:00', '1');
INSERT INTO `temp` VALUES ('1', '2021-05-08 00:00:00', '1');
INSERT INTO `temp` VALUES ('2', '2021-05-08 00:00:00', '1');
INSERT INTO `temp` VALUES ('5', '2021-05-08 00:00:00', '1');
INSERT INTO `temp` VALUES ('1', '2021-05-09 00:00:00', '1');
INSERT INTO `temp` VALUES ('4', '2021-05-09 00:00:00', '1');
INSERT INTO `temp` VALUES ('1', '2021-05-10 00:00:00', '1');
INSERT INTO `temp` VALUES ('1', '2021-05-11 00:00:00', '1');
INSERT INTO `temp` VALUES ('3', '2021-05-11 00:00:00', '1');
INSERT INTO `temp` VALUES ('1', '2021-05-01 11:02:24', '1');

数据表如下，包括用户编码，登陆时间，登录状态（都为真）三个字段。

MYSQL部分面试题型_第6张图片

思路：通过用户id分组，再对时间进行排序，统计最大连续天数。连续天数有一个特征，即为公差为1day的等差数列。因此，我们可以创建一个同样公差为1的等差序号列，两者做差连续天数就能够变为相同的值，此时只需要统计相同值的数目，并从中选取最大的数，这就是最大连续天数。

SELECT
    uid
    ,MAX(amo) 最大连续登陆天数
FROM
    (SELECT
        *
        ,COUNT(*) amo
    FROM
        (SELECT
            *
            ,DATE_SUB(ndt,INTERVAL rk DAY) 差值时间
        FROM
            (SELECT
                uid
                ,SUBSTR(dt,1,10) ndt
                ,row_number() over(PARTITION BY uid) rk  -- 由于同一天不同时间段
            FROM temp
            GROUP BY uid, SUBSTR(dt,1,10)) a) t
        GROUP BY uid,差值时间) tt
    GROUP BY uid;

4.复购率和回购率问题

复购率是一个时间窗口的多次消费行为，回购率是两个时间窗口内的消费行为。复购率与回购率越高，反应消费者对品牌的忠诚度就越高，反之则越低

4.1复购率

  • 复购率的定义
    • 按照用户计算： 在某时间窗口内重复消费用户（消费两次及以上的用户）在总消费用户中占比
    • 按照交易计算： 在某时间窗口内重复消费交易次数在总交易次数中占比

创建数据表 costitem

CREATE TABLE `costitem` (
  `id` varchar(20) COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL,
  `created_at` date DEFAULT NULL,
  `cost` varchar(10) COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_general_ci;

INSERT INTO `costitem` VALUES ('jack', '2020-01-01', '10');
INSERT INTO `costitem` VALUES ('tony', '2020-01-02', '15');
INSERT INTO `costitem` VALUES ('jack', '2020-02-03', '23');
INSERT INTO `costitem` VALUES ('tony', '2020-01-04', '29');
INSERT INTO `costitem` VALUES ('jack', '2020-01-05', '46');
INSERT INTO `costitem` VALUES ('jack', '2020-04-06', '42');
INSERT INTO `costitem` VALUES ('tony', '2020-01-07', '50');
INSERT INTO `costitem` VALUES ('jack', '2020-01-08', '55');
INSERT INTO `costitem` VALUES ('mart', '2020-04-08', '62');
INSERT INTO `costitem` VALUES ('mart', '2020-04-09', '68');
INSERT INTO `costitem` VALUES ('neil', '2020-05-10', '12');
INSERT INTO `costitem` VALUES ('mart', '2020-04-11', '75');
INSERT INTO `costitem` VALUES ('neil', '2020-06-12', '80');
INSERT INTO `costitem` VALUES ('mart', '2020-04-13', '94');

MYSQL部分面试题型_第7张图片

Q1: 要求计算用户的月复购率，即当前月份购买2次及以上的客户占所有客户比例

思路：1. 计算每个用户每个月购买几次 
           2. 根据购买次数计算每个用户是否复购
           3. 计算每个月有多少个用户复购

实现代码：

SELECT
    month 
    -- ,COUNT(是否复购 = '复购')/COUNT(*)  月复购率
    ,CONCAT(ROUND(COUNT(是否复购 = '复购')/COUNT(*)*100,2),'%') 月复购率  -- 规定下小数点位数和形式，美化一下
FROM
    (SELECT
        month 
        ,CASE WHEN 购买次数>1 THEN '复购' ELSE NULL END 是否复购
    FROM
        (SELECT
            id
            ,DATE_FORMAT(created_at,'%Y年%m月') month  -- 创建月份列，并按照月为单位进行分组
            ,COUNT(*) 购买次数
        FROM costitem
        GROUP BY id,month) t) t1
GROUP BY month;

查询结果：

MYSQL部分面试题型_第8张图片

 4.2回购

  • 回购率的定义
    • 是某一个时间窗口内消费的用户，在下一个时间窗口仍旧消费的占比

Q1:要求计算每个月份的回购率，仍然使用 costitem 数据表

思路:
        1. 计算每个用户每个月的购买记录
        2. 错位自连接-后表的购买月要比前表的购买月大1month
        3. 按购买月分组统计后表的用户数/前表用户数的比例得到每月的回购率

实现代码

SELECT
    month
    ,COUNT(DISTINCT CASE WHEN cuowei-month =1 THEN id ELSE NULL END)/COUNT(*) 回购率
FROM
    (SELECT
        id
        ,SUBSTR(created_at,1,4) year 
        ,SUBSTR(created_at,6,2) month 
        ,lead(SUBSTR(created_at,6,2),1) over(PARTITION BY id) cuowei
    FROM costitem
    GROUP BY id,year,month
    ORDER BY id) t
GROUP BY month;


-- 我们也可以不使用month函数，对时间进行切片处理
SELECT
    dt
    ,COUNT(DISTINCT CASE WHEN 时间差=1 THEN id ELSE NULL END)/COUNT(*) 回购率
FROM
    (SELECT
        id
        ,DATE_FORMAT(created_at,'%Y年%m月') dt
        ,DATE_FORMAT(lead(created_at,1) over(PARTITION BY id ORDER BY created_at),'%Y年%m月') ndt                                
        ,TIMESTAMPDIFF(MONTH,CONCAT(SUBSTR(created_at,1,7),'-1'),CONCAT(SUBSTR(lead(created_at,1)          
over(PARTITION BY id ORDER BY created_at),1,7),'-1')) 时间差   -- 注意：TIMESTAMPDIFF函数只能识别'0000-00-00'时间格式
    FROM costitem
    GROUP BY id,DATE_FORMAT(created_at,'%Y年%m月')
    ORDER BY id,created_at) t
GROUP BY dt

查询结果

MYSQL部分面试题型_第9张图片

5.累加问题

常见的有：求店铺累计销售额，求单个用户累计消费等。我们可以用窗口函数进行求解

Q1:计算每个用户所有月累计消费金额和最大消费金额

创建数据：这里使用的仍然是costitem 数据表，相关代码见“4.复购率和回购率问题”一节。

实现代码

SELECT
    id 
    ,month
    ,MAX(m) over(PARTITION BY id) 最大消费金额
    ,SUM(s) over(PARTITION BY id ORDER BY month) 累计消费金额
FROM
    (SELECT
        id
        ,MONTH(created_at) month 
        ,SUM(cost) s
        ,MAX(cost) m
    FROM costitem
    GROUP BY id,MONTH(created_at)
    ORDER BY id,MONTH(created_at)) t

当数据粒度和分组单位不一致时，需要用group by进行聚合

查询结果

MYSQL部分面试题型_第10张图片

 Q2:每个用户每个月累计消费金额，最大消费金额

使用costitem 数据表

实现代码：

SELECT
    *
    ,MAX(cumsum) over(PARTITION BY id,MONTH(created_at)) 月最大消费金额
FROM
    (SELECT
        *
        ,SUM(cost) over(PARTITION BY id,MONTH(created_at) ORDER BY created_at) cumsum
    FROM costitem) t

 查询结果

MYSQL部分面试题型_第11张图片

 

        

未完待续... 

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