PS：

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• 点击标题可以跳转至原题链接
• 点击建表语句进行建表

Section A

1.子查询 - 184. 部门工资最高的员工

思路：
先在Employee表中，对DepartmentId 字段分组查询最大值，得到不同DepartmentId 下的最大值

select departmentid,max(salary)
from Employee
group by DepartmentId;departmentid|max(salary)|
------------+-----------+1|      90000|2|      80000|

再根据DepartmentId字段连接Department表，根据Salary 和DepartmentId 查找department.name 字段

• in 谓词，子查询

selectd.name as Department,e.name as Employee,Salary
fromdepartment d,employee e
wheree.departmentid = d.idand (e.departmentid, Salary)in (select departmentid, max(Salary)from employeegroup by departmentid);Department|Employee|Salary|
----------+--------+------+
Sales     |Henry   | 80000|
IT        |Max     | 90000|

• inner join

select d.name as Department,e.name as Employee,res.Salary
from (select departmentid,max(salary) as Salary from Employee group by DepartmentId) as res
inner join department don res.departmentid = d.id
inner join employee e on res.departmentid = e.departmentidand res.Salary = e.salary;Department|Employee|Salary|
----------+--------+------+
Sales     |Henry   | 80000|
IT        |Max     | 90000|

• 窗口函数

selectname,departmentId,salary,rank() over(partition by departmentId order by salary desc) as rk
from employee;
name |departmentId|salary|rk|
-----+------------+------+--+
Max  |           1| 90000| 1|
Joe  |           1| 70000| 2|
Henry|           2| 80000| 1|
Sam  |           2| 60000| 2|selectd.name as Department,res.name as Employee,res.Salary
from (selectname,departmentId,salary,rank() over(partition by departmentId order by salary desc) as rk from Employee) as res
inner join department d
on res.departmentid =d.id
where res.rk=1;Department|Employee|Salary|
----------+--------+------+
IT        |Max     | 90000|
Sales     |Henry   | 80000|

2.case when - 626. 换座位

思路：
若id为偶数，则id减一，若id为奇数，则id加一，并单独处理奇数情况下的最后一个id。
只是查询结果改变 并不是真的改变了原表。

select (case when mod(id,2)=0 then id-1when id = (select count(*) from seat) then idelse id+1end) as ID,student
from seat
order by id;ID|student|
--+-------+1|Doris  |2|Abbot  |3|Green  |4|Emerson|5|Jeames |

3.排序专用窗口函数 - 178. 分数排名

# -- 不指定 partition by 相当于所有行数据一个 partition, 数据进行区内排序
# -- dense_rank() 相当于每一行数据一个窗口, 对数据进行比较
# -- rank   按照成绩排名，纯排名
# -- dense_rank   --按照成绩排名，相同成绩排名一致
# -- row_number   --按照成绩依次排名
# -- ntile         --按照分数划分成绩梯队
selectScore,dense_rank() over(order by score desc) as 'Rank'
fromscores;

• 组队学习题目：
  假设在某次期末考试中，二年级四个班的平均成绩分别是 93、93、93、91，请问可以实现几种排名结果？分别使用了什么函数？排序结果是怎样的？（只考虑降序）
  
  思路：
  考察排序用的专用窗口函数：RANK、DENSE_RANK、ROW_NUMBER

select class,score_avg,rank() over (order by score_avg DESC) as ranking,dense_rank() over (order by score_avg DESC) as dense_ranking,row_number() over (order by score_avg DESC) as row_numbering
from score;class|score_avg|ranking|dense_ranking|row_numbering|
-----+---------+-------+-------------+-------------+1|       93|      1|            1|            1|2|       93|      1|            1|            2|3|       93|      1|            1|            3|4|       91|      4|            2|            4|

4.子查询 - 180. 连续出现的数字

思路：

-- 连续出现2次的数字
select *
from logs
where (id+1,num) in (select * from logs)
id|num|
--+---+1|  1|2|  1|6|  2|-- 连续出现3次的数字
select *
from logs
where (id+1,num) in (select * from logs)
and (id+2,num) in (select * from logs)-- 整理得
select distinct num as ConsecutiveNums
from logs
where (id+1,num) in (select * from logs)
and (id+2,num) in (select * from logs)

5.case when - 608. 树节点

思路：

-- 40%
select id,(case when p_id is null then 'Root'when p_id in (select id from tree) and id in (select p_id from tree)then 'Inner'else 'Leaf'end) as 'Type'
from tree;id|Type |
--+-----+1|Root |2|Inner|3|Leaf |4|Leaf |5|Leaf |或者selectid,case when p_id is null then 'Root'when id in (select p_id from tree) then 'Inner'else 'Leaf'end as 'Type'
fromtree;--错误写法
--注意：不要用id not in (select p_id from tree) then 'Leaf'
-- 当你判断任意值a != null时, 官方说, "You cannot use arithmetic comparison operators such as =, <, or <> to test for NULL", 任何与null值的对比都将返回null
-- 当询问 id not in (select p_id from tree)时, 因为p_id有null值, 返回结果全为false, 于是跳到else的结果, 返回值为inner.
selectid,case when p_id is null then 'Root'when id not in (select p_id from tree) then 'Leaf'else 'Inner'end as 'Type'
from tree;

6.子查询,分组过滤,联结 - 570. 至少有5名直接下属的经理

Employee表包含所有员工及其上级的信息。每位员工都有一个Id，并且还有一个对应主管的Id（ManagerId）。

针对Employee表，写一条SQL语句找出有5个下属的主管。对于上面的表，结果应输出：

注意：没有人向自己汇报。

思路1：分组过滤+inner join， e1.managerid =e2.id

--查询每个managerid的下属个数
select managerid,count(managerid) as cnt
from employee2
group by manageridmanagerid|cnt|
---------+---+|  1|101|  5|--过滤处下属个数>=5的，分组过滤用having
select managerid,count(managerid) as cnt
from employee2
group by managerid
having cnt>=5managerid|cnt|
---------+---+101|  5|--inner join
select name
from employee2 e2
inner join
(select managerid,count(managerid) as cntfrom employee2 group by managerid having cnt>=5) e1
on e1.managerid =e2.id name|
----+
John|

思路2：对每一个员工，用子查询看是否有5个员工

select a.name
from employee2 a
where 5<=(select count(*)from employee2 bwhere b.managerid =a.id)其中第一次子查询执行：
select count(*)
from employee2 b
where b.managerid =101

7.case,sum - 578. 查询回答率最高的问题

求出survey_log表中回答率最高的问题，表格的字段有：uid, action, question_id, answer_id, q_num, timestamp。

uid是用户id；action的值为：“show”， “answer”， “skip”；当action是"answer"时，answer_id不为空，相反，当action是"show"和"skip"时为空（null）；q_num是问题的数字序号。

写一条sql语句找出回答率（answer 出现次数 / show 出现次数）最高的 question_id。

说明：问题285的回答率为1/1，然而问题369的回答率是0/1，所以输出是285。
注意：最高回答率的意思是：同一个问题出现的次数中回答的比例。

思路1：

--通过 sum 和 case 计算出回答率 rate ，并且升序排列，作为临时表 a，然后查询 a 取第一条数据。
select question_id
from (select question_id,sum(case action when 'answer' then 1 else 0 end)/sum(case action when 'show' then 1 else 0 end) as ratefrom survey_loggroup by question_idorder by rate desc) as a
limit 1;question_id|
-----------+285|

思路2：

1. 先查出 action = answer 的数据存为一张临时表 s1；
2. 再查出 action = show 的数据作为一张临时表 s2；
3. 通过 question_id 连接两表；
4. 使用 order by对回答进行排列，取第一条数据。

select s1.question_id
from (select question_id,count(*) as cnt_answerfrom survey_log where action ='answer'group by question_id) as s1
join (select question_id,count(*) as cnt_showfrom survey_log where action ='show'group by question_id) as s2
on s1.question_id=s2.question_id
order by s1.cnt_answer/s2.cnt_show desc limit 1;question_id|
-----------+285|

思路3：

--计算每道题的 action = ‘answer’ 的平均数。action = ‘answer’ 个数越多，回答率越高
select question_id
from survey_log
group by question_id
order by avg(action='answer')desc limit 1-- 一道题只有回答了才有 answer_id ，所以answer_id 数量最多的就是回答率最高的。
select question_id
from survey_log
group by question_id
order by count(answer_id) desc limit 1

8.子查询,分组过滤 - 185. 部门工资前三高的所有员工

一个部门的 高收入者 是指一个员工的工资在该部门的 不同 工资中 排名前三 。
思路：
找每个部门的工资前三名，
那么先在子查询中用Employee和自己做连接，连接条件是【部门相同但是工资比我高】，
那么接下来按照having count(Salary) <= 2来筛选的原理是：
如果【跟我一个部门而且工资比我高的人数】不超过2个，那么我一定是部门工资前三，

-- 部门相同但是工资比我高
select *
from employee e1
left join employee e2
on e1.departmentid =e2.departmentid
and e1.salary < e2.salary ;
id|name |salary|departmentid|id|name |salary|departmentid|
--+-----+------+------------+--+-----+------+------------+1|Joe  | 85000|           1| 4|Max  | 90000|           1|2|Henry| 80000|           2|  |     |      |            |3|Sam  | 60000|           2| 2|Henry| 80000|           2|4|Max  | 90000|           1|  |     |      |            |5|Janet| 69000|           1| 1|Joe  | 85000|           1|5|Janet| 69000|           1| 4|Max  | 90000|           1|5|Janet| 69000|           1| 6|Randy| 85000|           1|5|Janet| 69000|           1| 7|Will | 70000|           1|6|Randy| 85000|           1| 4|Max  | 90000|           1|7|Will | 70000|           1| 1|Joe  | 85000|           1|7|Will | 70000|           1| 4|Max  | 90000|           1|7|Will | 70000|           1| 6|Randy| 85000|           1|--按员工id分组，查询出比我工资高的人数
select *,count(distinct e2.salary)
from employee e1
left join employee e2
on e1.departmentid =e2.departmentid
and e1.salary < e2.salary
group by e1.id ;
id|name |salary|departmentid|id|name |salary|departmentid|count(distinct e2.salary)|
--+-----+------+------------+--+-----+------+------------+-------------------------+1|Joe  | 85000|           1| 4|Max  | 90000|           1|                        1|2|Henry| 80000|           2|  |     |      |            |                        0|3|Sam  | 60000|           2| 2|Henry| 80000|           2|                        1|4|Max  | 90000|           1|  |     |      |            |                        0|5|Janet| 69000|           1| 1|Joe  | 85000|           1|                        3|6|Randy| 85000|           1| 4|Max  | 90000|           1|                        1|7|Will | 70000|           1| 1|Joe  | 85000|           1|                        2|--按员工id分组，过滤出比我工资高的人数不超过2的小组，即员工.这些员工都在各自部门的前3
select e1.id
from employee e1
left join employee e2
on e1.departmentid =e2.departmentid
and e1.salary < e2.salary
group by e1.id
having count(distinct e2.salary) <= 2 ;
id|
--+1|2|3|4|6|7|--外查询，按部门显示名字
select d.name as Department ,e3.name as Employee ,e3.salary as Salary
from employee e3
inner join department d
on e3.departmentid = d.id
where e3.id in (select e1.idfrom employee e1left join employee e2on e1.departmentid =e2.departmentid and e1.salary < e2.salary group by e1.id having count(distinct e2.salary) <= 2)
order by d.id asc, e3.salary desc;
Department|Employee|Salary|
----------+--------+------+
IT        |Max     | 90000|
IT        |Joe     | 85000|
IT        |Randy   | 85000|
IT        |Will    | 70000|
Sales     |Henry   | 80000|
Sales     |Sam     | 60000|

此外，请考虑实现各部门前N高工资的员工功能。

--将上面方法中2改为N-1，表示工资比我高的<= N-1 个，那么这些员工就在前N高里了
select d.name as Department ,e3.name as Employee ,e3.salary as Salary
from employee e3
inner join department d
on e3.departmentid = d.id
where e3.id in (select e1.idfrom employee e1left join employee e2on e1.departmentid =e2.departmentid and e1.salary < e2.salary group by e1.id having count(distinct e2.salary) <= N-1)
order by d.id asc, e3.salary desc;

9.where - 612. 平面上的最近距离

point_2d表包含一个平面内一些点（超过两个）的坐标值（x，y）。
写一条查询语句求出这些点中的最短距离并保留2位小数

最短距离是1，从点（-1，-1）到点（-1，-2）。所以输出结果为：
| shortest |
1.00
注意：所有点的最大距离小于10000。

思路：
1# 两表联查
2# 去重，where p1.x<>p2.x or p1.y<>p2.y
3# 距离计算公式sqrt(min(power((p1.x-p2.x),2)+power((p1.y-p2.y),2)))，我把取最小值放在根号里面

select round(sqrt(min(power((p1.x-p2.x),2)+power((p1.y-p2.y),2)))) as shortest
from point_2d p1,point_2d p2
where p1.x<>p2.x or p1.y<>p2.y;shortest|
--------+1.0|

10.子查询,联结 - 262. 行程和用户

取消率 的计算方式如下：(被司机或乘客取消的非禁止用户生成的订单数量) / (非禁止用户生成的订单总数)。

写一段 SQL 语句查出 “2013-10-01” 至 “2013-10-03” 期间非禁止用户（乘客和司机都必须未被禁止）的取消率。非禁止用户即 banned 为 No 的用户，禁止用户即 banned 为 Yes 的用户。

返回结果表中的数据可以按任意顺序组织。其中取消率 Cancellation Rate 需要四舍五入保留 两位小数 。

思路：
1.筛选出非禁止乘客，非禁止司机
2.筛选出符合日期
3.按日期分组，计算取消率

--筛选出非禁止用户
select *
from trips
where Client_Id in (select Users_Id from users where Banned ='No')
and Driver_Id  in (select Users_Id from users where Banned ='No');
Id|Client_Id|Driver_Id|City_Id|Status             |Request_at|
--+---------+---------+-------+-------------------+----------+1|        1|       10|      1|completed          |2013-10-01|3|        3|       12|      6|completed          |2013-10-01|4|        4|       13|      6|cancelled_by_client|2013-10-01|5|        1|       10|      1|completed          |2013-10-02|7|        3|       12|      6|completed          |2013-10-02|9|        3|       10|     12|completed          |2013-10-03|
10|        4|       13|     12|cancelled_by_driver|2013-10-03|--分组，计算取消率。round四舍五入
select Request_at as 'Day',round(1-sum(Status='completed')/count(*),2) as 'Cancellation Rate'
from trips
where Client_Id in (select Users_Id from users where Banned ='No')
and Driver_Id  in (select Users_Id from users where Banned ='No')
and Request_at between '2013-10-01' and '2013-10-03'
group by Request_at;
Day       |Cancellation Rate|
----------+-----------------+
2013-10-01|             0.33|
2013-10-02|             0.00|
2013-10-03|             0.50|--其他写法
select Request_at as 'Day',round(avg(Status!='completed'),2) as 'Cancellation Rate'
from trips
where Client_Id in (select Users_Id from users where Banned ='No')
and Driver_Id  in (select Users_Id from users where Banned ='No')
and Request_at between '2013-10-01' and '2013-10-03'
group by Request_at;--时间75%
select Request_at as 'Day',round(avg(Status!='completed'),2) as 'Cancellation Rate'
from trips t
inner join Users u1
on t.Client_Id =u1.Users_Id and u1.Banned ='No'
inner join Users u2
on t.Driver_Id =u2.Users_Id and u2.Banned ='No'
where Request_at between '2013-10-01' and '2013-10-03'
group by Request_at;

Section B

1. case when - 行转列

假设 A B C 三位小朋友期末考试成绩如下所示：

请使用 SQL 代码将以上成绩转换为如下格式：

思路1：

select name,case when subject ='chinese' then score else 0 end as 'chinese',case when subject ='math' then score else 0 end as 'math',case when subject ='english' then score else 0 end as 'english'
from score2;name|chinese|math|english|
----+-------+----+-------+
A   |     99|   0|      0|
A   |      0|  98|      0|
A   |      0|   0|     97|
B   |     92|   0|      0|
B   |      0|  91|      0|
B   |      0|   0|     90|
C   |     88|   0|      0|
C   |      0|  87|      0|
C   |      0|   0|     86|--以name 为分组，对结果聚合用sum() 或max() 都可以
select name,sum(case when subject ='chinese' then score else 0 end) as 'chinese',sum(case when subject ='math' then score else 0 end) as 'math',sum(case when subject ='english' then score else 0 end) as 'english'
from score2
group by name;
name|chinese|math|english|
----+-------+----+-------+
A   |     99|  98|     97|
B   |     92|  91|     90|
C   |     88|  87|     86|

思路2：

--还可以以窗口函数进行聚合
select distinctname,max(case when subject='chinese' then score else 0 end) over( partition by name) chinese,max(case when subject='math' then score else 0 end) over(partition by name) math,max(case when subject='english' then score else 0 end) over(partition by name) english
from score2;

2. union - 列转行

上道题转过来。
思路：

select name,'chinese' as 'subject',chinese as 'score'
from score22
union
selectname,'math' as subject,math as score
from score22
union
selectname,'english' as subject,english as score
from score22
order by name;

3. union - 谁是明星带货主播

假设，某平台2021年主播带货销售额日统计数据如下：

定义：如果某主播的某日销售额占比达到该平台当日销售总额的 90% 及以上，则称该主播为明星主播，当天也称为明星主播日。

请使用 SQL 完成如下计算：
a. 2021年有多少个明星主播日？
b. 2021年有多少个明星主播？

思路：

-- 筛选出销售额占比当前90%以上的记录
select *,a.sales/res.sum_today
from anchor_sales a
inner join(select date,sum(sales) as sum_todayfrom anchor_salesgroup by date) res
on a.date=res.date
where a.sales/res.sum_today >=0.9anchor_name|date    |sales|date    |sum_today|a.sales/res.sum_today|
-----------+--------+-----+--------+---------+---------------------+
C          |20210102|90000|20210102|   100000|               0.9000|
C          |20210103|80000|20210103|    87500|               0.9143|

a. 2021年有多少个明星主播日？

/*a. 2021年有多少个明星主播日？*/
select count(distinct a.date)
from anchor_sales a
inner join(select date,sum(sales) as sum_todayfrom anchor_salesgroup by date) res
on a.date=res.date
where a.sales/res.sum_today >=0.9count(distinct a.date)|
----------------------+2|

b. 2021年有多少个明星主播？

/*b. 2021年有多少个明星主播？*/
select count(distinct a.anchor_name)
from anchor_sales a
inner join(select date,sum(sales) as sum_todayfrom anchor_salesgroup by date) res
on a.date=res.date
where a.sales/res.sum_today >=0.9count(distinct a.anchor_name)|
-----------------------------+1|

4. MySQL 中如何查看sql语句的执行计划？可以看到哪些信息？

EXPLAIN SELECT 语句

举例：
如 Section A的第8题

explain
select d.name as Department ,e3.name as Employee ,e3.salary as Salary
from employee e3
inner join department d
on e3.departmentid = d.id
where e3.id in (select e1.idfrom employee e1left join employee e2on e1.departmentid =e2.departmentid and e1.salary < e2.salary group by e1.id having count(distinct e2.salary) <= 2)
order by d.id asc, e3.salary desc;id|select_type|table|partitions|type|possible_keys|key|key_len|ref|rows|filtered|Extra                                     |
--+-----------+-----+----------+----+-------------+---+-------+---+----+--------+------------------------------------------+1|PRIMARY    |d    |          |ALL |PRIMARY      |   |       |   |   2|   100.0|Using temporary; Using filesort           |1|PRIMARY    |e3   |          |ALL |             |   |       |   |   7|   14.29|Using where; Using join buffer (hash join)|2|SUBQUERY   |e1   |          |ALL |PRIMARY      |   |       |   |   7|   100.0|Using temporary; Using filesort           |2|SUBQUERY   |e2   |          |ALL |             |   |       |   |   7|   100.0|Using where; Using join buffer (hash join)|

• id
  id=1,两张表从上往下执行。
  from employee e3
inner join department d
  先 d 后 e3
  id= 2，id不同，如子查询，id的序号会递增
• select_type
  – PRIMARY ：查询中包含任何复杂的子部分，最外层查询则被标记为primary
  – SUBQUERY：在select 或 where列表中包含了子查询
• type=all
  Full Table Scan，遍历全表以找到匹配的行
  访问类型，sql查询优化中一个很重要的指标，结果值从好到坏依次是：
  system > const > eq_ref > ref > fulltext > ref_or_null > index_merge > unique_subquery > index_subquery > range > index > ALL
• possible_keys
  查询涉及到的字段上存在索引，则该索引将被列出，但不一定被查询实际使用
• rows
  根据表统计信息及索引选用情况，大致估算出找到所需的记录所需要读取的行数
• Extra
  不适合在其他字段中显示，但是十分重要的额外信息
  – Using filesort ：
  mysql对数据使用一个外部的索引排序，而不是按照表内的索引进行排序读取。也就是说mysql无法利用索引完成的排序操作成为“文件排序”
  – Using temporary：
  使用临时表保存中间结果，也就是说mysql在对查询结果排序时使用了临时表，常见于order by 和 group by
  – Using where ：
  使用了where过滤
  – Using join buffer ：
  使用了链接缓存

Mysql查看执行计划

5. 解释一下 SQL 数据库中 ACID 是指什么

ACID，是指在可靠数据库管理系统（DBMS）中，事务(transaction)所应该具有的四个特性：原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、持久性（Durability）.这是可靠数据库所应具备的几个特性.下面针对这几个特性进行逐个讲解.

原子性(Atomicity)

整个事务是一个不可分割整体，要么全部完成，要么全部不完成，不可能停滞在中间某个环节。
事务在执行过程中发生错误，会被回滚(Rollback)到事务开始前的状态，就像这个事务从来没有执行过一样。每一条的T-SQL语句都是一个事务，如insert语句、update语句等。
用户也可以定义自己的事务，使用TYR-CATCH方法将多条语句合为一个事务，
比如银行转账，在A账户中减钱与在B账户中增钱是一个自定义的事务。

一致性(Consistency)

一致性,即在事务开始之前和事务结束以后，数据库的完整性约束（唯一约束，外键约束,Check约束等）没有被破坏。
业务的一致性可以转化为数据库的一致性。

隔离性（Isolation)

隔离执行事务，多个事务的执行互相不干扰。一个事务不可能获取到另一个事务执行的中间数据。
SQL Server利用加锁造成阻塞来保证事务之间不同等级的隔离性。事务之间的互相影响的情况分为几种，分别为:脏读(Dirty Read)，不可重复读，幻读。脏读表示一个事务获取了另一个事务的未提交数据，这个数据有可能被回滚。不可重复度表示一个事务执行两次相同的查询，出现了不同的结果，
这是因为两次查询中间有另一事务对数据进行了修改。幻读,是指当事务不是独立执行时发生的一种现象.
例如第一个事务对一个表中的数据进行了修改，这种修改涉及到表中的全部数据行。
同时，第二个事务也修改这个表中的数据，这种修改是向表中插入一行新数据。
那么，第一个事务的用户发现表中还有 没有修改的数据行，就好象发生了幻觉一样。为了避免上述几种事务之间的影响,SQL Server通过设置不同的隔离等级来进行不同程度的避免。
因为高的隔离等级意味着更多的锁，从而牺牲性能。
所以这个选项开放给了用户根据具体的需求进行设置。
不过默认的隔离等级Read Commited符合了99%的实际需求。

持久性（Durability)

持久性，意味着在事务完成以后，该事务所对数据库所作的更改便持久的保存在数据库之中，并不会被回滚。即使出现了任何事故比如断电等，事务一旦提交，则持久化保存在数据库中.SQL SERVER通过write-ahead transaction log来保证持久性。
write-ahead transaction log的意思是，事务中对数据库的改变在写入到数据库之前，首先写入到事务日志中。
而事务日志是按照顺序排号的（LSN）。当数据库崩溃或者服务器断点时，重启动SQL SERVER，SQL SERVER首先会检查日志顺序号，
将本应对数据库做更改而未做的部分持久化到数据库，从而保证了持久性.

Section C

1. case when - 行转列

假设有如下比赛结果：

请使用 SQL 将比赛结果转换为如下形式：

思路：

select cdate as '比赛日期',case when result='胜' then 1 else 0 end as '胜',case when result='负' then 1 else 0 end as '负'
from row_col;比赛日期  |胜|负|
----------+-+-+
2021-01-01|1|0|
2021-01-01|0|1|
2021-01-03|1|0|
2021-01-03|0|1|
2021-01-01|1|0|
2021-01-03|0|1|select cdate as '比赛日期',sum(case when result='胜' then 1 else 0 end) as '胜',sum(case when result='负' then 1 else 0 end) as '负'
from row_col
group by cdate比赛日期  |胜|负|
----------+-+-+
2021-01-01|2|1|
2021-01-03|1|2|

2. union - 行转列

上一道题反转。
思路：

select cdate,result
from
(SELECT 比赛日期 AS cdate, '胜' AS result, 胜 AS times
FROM col_row
UNION
SELECT 比赛日期 AS cdate, '负' AS result, 负 AS times
FROM col_row
union
SELECT 比赛日期 AS cdate, '胜' AS result, 胜-1 AS times
FROM col_row
UNION
SELECT 比赛日期 AS cdate, '负' AS result, 负-1 AS times
FROM col_row) as a
where times >0
order by cdate,result;cdate     |result|
----------+------+
2021-01-01|胜     |
2021-01-01|胜     |
2021-01-01|负     |
2021-01-03|胜     |
2021-01-03|负     |
2021-01-03|负     |

3. 窗口函数,group by - 连续登录

有用户表行为记录表t_act_records表，包含两个字段：uid（用户ID），imp_date（日期）

1. 计算2021年每个月，每个用户连续登录的最多天数
2. 计算2021年每个月，连续2天都有登录的用户名单
3. 计算2021年每个月，连续5天都有登录的用户数

对于题1，思路：
关键在于连续日期统计。
1.计算相隔日期：datediff(imp_date,'2020-01-01')
选择参考日期2020-01-01，只要比表中所有日期小就可以。
对于用户u1004，
2020-01-01登录，相隔日期为366;
2020-01-02登录，相隔日期为367;
2020-01-03登录，相隔日期为368。

2.计算登录日期的排名；rank()over(partition by uid order by imp_date) as rank_
对于用户u1004，
2020-01-01登录，登录日期排名为1;
2020-01-02登录，登录日期排名为2;
2020-01-03登录，登录日期排名为3.
3.计算上面两者的差作为ranking，可以发现，同一用户的登录日期连续则ranking相同。
2020-01-01登录，ranking为366-1=365;
2020-01-02登录，ranking为367-2=365;
2020-01-03登录，ranking为368-3=365。
4.接下来就外查询，按uid ，imp_date ，ranking分组，count(*)就是连续登录天数

mysql 连续日期统计_MYSQL – 计算连续日期天数

select uid,imp_date,rank()over(partition by uid order by imp_date) as rank_,(datediff(imp_date,'2020-01-01') - rank()over(partition by uid order by imp_date)) as ranking
from t_act_recordsuid  |imp_date  |rank_|ranking|
-----+----------+-----+-------+
u1001|2021-01-01|    1|    365|
u1002|2021-01-01|    1|    365|
u1003|2021-01-01|    1|    365|
u1003|2021-01-02|    2|    365|
u1004|2021-01-01|    1|    365|
u1004|2021-01-02|    2|    365|
u1004|2021-01-03|    3|    365|
u1004|2021-01-04|    4|    365|
u1004|2021-01-05|    5|    365|select month(imp_date) as '月份',uid,count(*) as '连续天数'
from (select uid,imp_date,rank()over(partition by uid order by imp_date) as rank_,(datediff(imp_date,'2020-01-01') - rank()over(partition by uid order by imp_date)) as rankingfrom t_act_records) as a
group by uid,month(imp_date),ranking
order by 连续天数 desc月份|uid  |连续天数|
--+-----+----+1|u1004|   5|1|u1003|   2|1|u1001|   1|1|u1002|   1|

对于题2，思路：
即连续登录天数=2的用户，在题1上加where 连续天数=2

select *
from (select month(imp_date) as '月份',uid,count(*) as '连续天数'from (select uid,imp_date,rank()over(partition by uid order by imp_date) as rank_,(datediff(imp_date,'2020-01-01') - rank()over(partition by uid order by imp_date)) as rankingfrom t_act_records) as agroup by uid,month(imp_date),rankingorder by 连续天数 desc) as b
where b.连续天数=2月份|uid  |连续天数|
--+-----+----+1|u1003|   2|

对于题2，思路：
即连续登录天数=5的用户，在题1上加where 连续天数=5

select *
from (select month(imp_date) as '月份',uid,count(*) as '连续天数'from (select uid,imp_date,rank()over(partition by uid order by imp_date) as rank_,(datediff(imp_date,'2020-01-01') - rank()over(partition by uid order by imp_date)) as rankingfrom t_act_records) as agroup by uid,month(imp_date),rankingorder by 连续天数 desc) as b
where b.连续天数=5月份|uid  |连续天数|
--+-----+----+1|u1004|   5|

4. 子查询 - 用户购买商品推荐

假设现在需要根据算法给每个 user_id推荐购买商品，推荐算法比较简单，推荐和他相似的用户购买过的 product 即可，说明如下：

• 排除用户自己购买过的商品
• 相似用户定义：曾经购买过 2 种或 2 种以上的相同的商品

思路：
为了方便，默认只有用户123和用户456。
子查询
对用户123找用户456买过的但是不是用户123买过的。
对用户456找用户123买过的但是不是用户456买过的。

select distinct o1.user_id,(select product_idfrom orders where product_id in (select product_idfrom orderswhere user_id <> o1.user_id)and product_id not in (select product_idfrom orders where user_id =o1.user_id)) as product_id
from orders o1
where user_id in (select user_idfrom orders group by user_id having count(distinct product_id)>=2);user_id|product_id|
-------+----------+123|         4|456|         3|

如果对于：

应该返回：

user_id|product_id|
-------+----------+123|         4|123|         5|456|         3|456|         5|789|         3| 789|         4|

相似用户数量>2时，还没想好怎么写。

5. hive 数据倾斜的产生原因及优化策略？

原因：
1.key分布不均匀
2.业务数据本身的特性
3.SQL语句造成数据倾斜

优化策略：
1.hive设置hive.map.aggr=true和hive.groupby.skewindata=true

2.有数据倾斜的时候进行负载均衡，当选项设定为true,生成的查询计划会有两个MR Job。 第一个MR Job中，Map的输出结果集合会随机分布到Reduce中，每个Reduce做部分聚合操作，并输出结果，这样处理的结果是相同Group By
Key有可能被分发到不同的Reduce中，从而达到负载均衡的目的；第二个MR Job在根据预处理的数据结果按照 Group By Key
分布到Reduce中(这个过程可以保证相同的 Group By Key 被分布到同一个Reduce中)，最后完成最终的聚合操作。

3.SQL语句调整:
1.选用join key 分布最均匀的表作为驱动表。做好列裁剪和filter操作，以达到两表join的时候，数据量相对变小的效果。
2.大小表Join： 使用map join让小的维度表（1000条以下的记录条数）先进内存。在Map端完成Reduce。
3.count distinct大量相同特殊值：count distinct时，将值为空的情况单独处理， 如果是计算count distinct，可以不用处理，直接过滤，在做后结果中加1。如果还有其他计算，需要进行group
by，可以先将值为空的记录单独处理，再和其他计算结果进行union.
4.大表Join大表：把空值的Key变成一个字符串加上一个随机数， 把倾斜的数据分到不同的reduce上，由于null值关联不上，处理后并不影响最终的结果。 ————————————————
版权声明：本文为CSDN博主「hxbnb」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：https://blog.csdn.net/hxbdc56/article/details/100764237

还没有用过Hive，对这个问题没有什么实际场景下的理解。后续学习Hive再来看这个问题。

6. LEFT JOIN 是否可能会出现多出的行？为什么？

假设 t1 表有6行（关联列 name 有2行为空），t2 表有6行（关联列 name 有3行为空）,

那么 SELECT * FROM t1 LEFT JOIN t2 on t1.name = t2.name 会返回多少行结果？

可以参考下图

SELECT * FROM A LEFT JOIN B ON A.name = B.name;id|name|score|id|name|city     |
--+----+-----+--+----+---------+
1 |aaa |   90|1 |aaa |beijing  |
2 |bbb |   80|2 |bbb |tianjin  |
3 |ccc |   70|3 |ccc |chengdu  |
4 |ddd |   60|  |    |         |
5 |    |   90|4 |    |shenzhen |
5 |    |   90|5 |    |qingdao  |
5 |    |   90|6 |    |guangzhou|
6 |    |  100|4 |    |shenzhen |
6 |    |  100|5 |    |qingdao  |
6 |    |  100|6 |    |guangzhou|

结果发现多出了6行null，对照id分析可以得知左表的每一个null与右表的每一个nul都进行了配对。
因为 on 左表.null= on.右表.null 是符合条件的，每一个左表的null都可以和右表的null进行一 一连接，所以形成了类似笛卡尔积的结果。

---

感想

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