第 1 题 连续问题
如下数据为蚂蚁森林中用户领取的减少碳排放量
id dt lowcarbon 1001 2021-12-12 123 1002 2021-12-12 45 1001 2021-12-13 43 1001 2021-12-13 45 1001 2021-12-13 23 1002 2021-12-14 45 1001 2021-12-14 230 1002 2021-12-15 45 1001 2021-12-15 23 … …
找出连续 3 天及以上减少碳排放量在 100 以上的用户
第 2 题 分组问题
如下为电商公司用户访问时间数据
id ts(秒)
1001 17523641234
1001 17523641256
1002 17523641278
1001 17523641334
1002 17523641434
1001 17523641534
1001 17523641544
1002 17523641634
1001 17523641638
1001 17523641654
某个用户连续的访问记录如果时间间隔小于 60 秒，则分为同一个组，结果为：
id ts(秒) group
1001 17523641234 1
1001 17523641256 1
1001 17523641334 2
1001 17523641534 3
1001 17523641544 3
1001 17523641638 4
1001 17523641654 4
1002 17523641278 1
1002 17523641434 2
1002 17523641634 3
第 3 题 间隔连续问题
某游戏公司记录的用户每日登录数据
id dt
1001 2021-12-12
1002 2021-12-12
1001 2021-12-13
1001 2021-12-14
1001 2021-12-16
1002 2021-12-16
1001 2021-12-19
1002 2021-12-17
1001 2021-12-20
计算每个用户最大的连续登录天数，可以间隔一天。解释：如果一个用户在 1,3,5,6 登录游戏，则视为连续 6 天登录。
第 4 题 打折日期交叉问题
如下为平台商品促销数据：字段为品牌，打折开始日期，打折结束日期
brand stt edt oppo 2021-06-05 2021-06-09 oppo 2021-06-11 2021-06-21 vivo 2021-06-05 2021-06-15 vivo 2021-06-09 2021-06-21 redmi 2021-06-05 2021-06-21 redmi 2021-06-09 2021-06-15 redmi 2021-06-17 2021-06-26 huawei 2021-06-05 2021-06-26 huawei 2021-06-09 2021-06-15 huawei 2021-06-17 2021-06-21
计算每个品牌总的打折销售天数，注意其中的交叉日期，比如 vivo 品牌，第一次活动时间为 2021-06-05 到 2021-06-15，第二次活动时间为 2021-06-09 到 2021-06-21 其中 9 号到 15号为重复天数，只统计一次，即 vivo 总打折天数为 2021-06-05 到 2021-06-21 共计 17 天。
第 5 题 同时在线问题
如下为某直播平台主播开播及关播时间，根据该数据计算出平台最高峰同时在线的主播人数。
id stt edt
1001 2021-06-14 12:12:12 2021-06-14 18:12:12
1003 2021-06-14 13:12:12 2021-06-14 16:12:12
1004 2021-06-14 13:15:12 2021-06-14 20:12:12
1002 2021-06-14 15:12:12 2021-06-14 16:12:12
1005 2021-06-14 15:18:12 2021-06-14 20:12:12
1001 2021-06-14 20:12:12 2021-06-14 23:12:12
1006 2021-06-14 21:12:12 2021-06-14 23:15:12
1007 2021-06-14 22:12:12 2021-06-14 23:10:12
答案：自己一定要先做，不要直接看答案！！！
第一题：
1)按照用户ID以时间字段分组，计算每个用户单日减少的碳排放量大于100的
select id, dt, sum(lowcarbon) lowcarbon from test1 group by id,dt having lowcarbon > 100;t1
2)等差数列:两个等差数列若等差相同，则相同位置的数列相减得到的结果相同
按照用户分组，同时按照时间排序，计算每条数据的Rank值
select id, dt, lowcarbon, rank() over(partition by id order by dt) rk from t1;t2
3)将每行数据中的日期减去Rank值
select id, dt, lowcarbon, date_sub(dt,rk) flag from t2;t3
4)按照用户以及flag分组，找出记录大于等于3条的
select id, flag, count(*) num from t3 group by id,flag having num >= 3;
5)最终的HQL
select id, flag, count(*) num from ( select id, dt, lowcarbon, date_sub(dt,rk) flag from ( select id, dt, lowcarbon, rank() over(partition by id order by dt) rk from ( select id, dt, sum(lowcarbon) lowcarbon from test1 group by id,dt having lowcarbon > 100 ) t1 ) t2 ) t3 group by id,flag having num >= 3;
第二题：
1)将上一行时间数据下移
select id, ts, lag(ts,1,0) over(partition by id order by ts) lagts from test2;t1
2)将当前行的时间减去上一行的时间
select id, ts, ts-lagts diffts from t1;t2
3)每个用户范围内从第一行到当前行，判断diffts是否大于等于60，若diffts>=60，则加1，否则不变
select id, ts, sum(if(diffts>=60,1,0)) over(partition by id order by ts) groupid from t2;t3
4)最终的HQL
select id, ts, sum(if(diffts>=60,1,0)) over(partition by id order by ts) groupid from ( select id, ts, ts-lagts diffts from ( select id, ts, lag(ts,1,0) over(partition by id order by ts) lagts from test2 ) t1 ) t2
第三题：
1)将上一行时间下移
select id, dt, lag(dt,1,'1970-01-01') lagdt from test3;t1
2)将当前行时间减去上一行时间
select id, dt, datediff(dt,lagdt) diffdt from t1;t2
3)按照用户分组，并按时间排序，计算第一行到当前行大于2的数据总条数
select id, dt, sum(if(diffdt>2,1,0)) groupid from t2;t3
4)按照用户和groupid分组，求最大时间减去最小时间，然后加1
select id, groupid, (max(dt)-min(dt)+1) maxday from t3;t4
5)取连续登录天数的最大值
select id, max(maxday) loginmax from t4 group by id
6)最终的HQL
select id, max(maxday) loginmax from ( select id, groupid, (max(dt)-min(dt)+1) maxday from ( select id, dt, sum(if(diffdt>2,1,0)) groupid from ( select id, dt, datediff(dt,lagdt) diffdt from ( select id, dt, lag(dt,1,'1970-01-01') lagdt from test3 ) t1 ) t2 ) t3 ) t4 group by id
第四题：
1)将当前行以前的数据中最大的edt放置当前行
select id, stt, edt, max(edt) over(partition by id order by stt rows unbounded preceding and 1 preceding) maxEdt from test4;t1
2)比较开始时间与移动下来的时间，若开始时间大，则不需要操作，否则，需要将移动下来的时间加1替换当前行的开始时间，若第一行数据，maxEdt为null，不需要操作
select id, if(maxEdt is null,stt,if(stt>maxEdt,stt,date_add(maxEdt,1))) stt, edt from t1;t2
3)将每行数据中的结束日期减去开始日期
select id, datediff(edt,stt) day from t2;t3
4)按照品牌分组，计算每条数据加1的总和
select id, sum(if(day>=0,day+1,0)) days from t3 group by id;
5)最终的HQL
select id, sum(if(day>=0,day+1,0)) days from ( select id, datediff(edt,stt) day from ( select id, if(maxEdt is null,stt,if(stt>maxEdt,stt,date_add(maxEdt,1))) stt, edt from ( select id, stt, edt, max(edt) over(partition by id order by stt rows unbounded preceding and 1 preceding) maxEdt from test4 ) t1 ) t2 ) t3 group by id;
第五题：
1)对数据分类，在开始时间后添加1，表示有主播上线，同时在关闭时间后添加-1，表示有主播下线
select id, stt dt, 1 p from test5 union select id, edt dt, -1 p from test5;t1
2)按照时间排序，计算累加人数
select id, dt, sum(p) over(order by dt) sum_p from t1;t2
3)找出同时在线人数最大值
select max(sum_p) from t2;
4)最终的HQL
select max(sum_p) from ( select id, dt, sum(p) over(order by dt) sum_p from ( select id, stt dt, 1 p from test5 union select id, edt dt, -1 p from test5 ) t1 ) t2;
