–2019-02-15,test_2,19
–2019-02-16,test_2,19
–实现？
数据准备
CREATE TABLE test5(
dt string, user_id string, age int)
ROW format delimited fields terminated BY ',';
INSERT INTO TABLE test_sql.test5 VALUES ('2019-02-11','test\_1',23);
INSERT INTO TABLE test_sql.test5 VALUES ('2019-02-11','test\_2',19);
INSERT INTO TABLE test_sql.test5 VALUES ('2019-02-11','test\_3',39);
INSERT INTO TABLE test_sql.test5 VALUES ('2019-02-11','test\_1',23);
INSERT INTO TABLE test_sql.test5 VALUES ('2019-02-11','test\_3',39);
INSERT INTO TABLE test_sql.test5 VALUES ('2019-02-11','test\_1',23);
INSERT INTO TABLE test_sql.test5 VALUES ('2019-02-12','test\_2',19);
INSERT INTO TABLE test_sql.test5 VALUES ('2019-02-13','test\_1',23);
INSERT INTO TABLE test_sql.test5 VALUES ('2019-02-15','test\_2',19);
INSERT INTO TABLE test_sql.test5 VALUES ('2019-02-16','test\_2',19);
思路分析
思路一:
- 先通过 SELECT 语句将日志中所有用户的信息提取出来。
- 创建一个临时表，将提取出来的数据存储到临时表中。
- 通过 DISTINCT 关键字去重，求出用户总数。
- 再通过在临时表中按用户分组，判断每个用户在连续两天内是否有访问记录，通过 COUNT 函数统计每组用户的数量。
- 通过 HAVING 关键字筛选出活跃用户，求出活跃用户总数。
- 最后，通过 AVG 函数求出所有用户和活跃用户的平均年龄。
思路二:
- 先使用内部查询对数据表test_sql.test5进行处理，将每个用户的最高年龄以及与当前日期的天数差统计出来。
- 继续使用内部查询，对每个用户从多个日期获得的年龄的最大值进行排序，并使用row_number()函数进行编号。
- 对于每个用户的每个年龄最大值，查询该用户在该天数差内的数据条数，如果该用户在该天数差内有不小于2条数据，则该用户被视为在两天内多次访问，并且统计其平均年龄。
- 通过另一个内部查询统计每个用户的最高年龄，然后统计每个用户的平均年龄和总人数。
- 将第3和第4步的结果合并在一起，最终得到统计结果，包括总人数、总人数的平均年龄、两天内多次访问的人数以及这些人的平均年龄。
答案获取
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参考答案适用HQL，SparkSQL，FlinkSQL，即大数据组件，其他SQL需自行修改。
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文末SQL小技巧
提高SQL功底的思路。
1、造数据。因为有数据支撑，会方便我们根据数据结果去不断调整SQL的写法。
造数据语法既可以create table再insert into，也可以用下面的create temporary view xx as values语句，更简单。
其中create temporary view xx as values语句，SparkSQL语法支持，hive不支持。
2、先将结果表画出来，包括结果字段名有哪些，数据量也画几条。这是分析他要什么。
从源表到结果表，一路可能要走多个步骤，其实就是可能需要多个子查询，过程多就用with as来重构提高可读性。
3、要由简单过度到复杂，不要一下子就写一个很复杂的。
先写简单的select * from table…,每个中间步骤都执行打印结果，看是否符合预期， 根据中间结果，进一步调整修饰SQL语句，再执行，直到接近结果表。
4、数据量要小，工具要快，如果用hive，就设置set hive.exec.mode.local.auto=true;如果是SparkSQL，就设置合适的shuffle并行度，set spark.sql.shuffle.partitions=4;
后记
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