承德建设银行网站,做外贸一般看什么网站,买购网官方网站,网站seo什么意思每天一道大厂SQL题【Day10】电商分组TopK实战
大家好#xff0c;我是Maynor。相信大家和我一样#xff0c;都有一个大厂梦#xff0c;作为一名资深大数据选手#xff0c;深知SQL重要性#xff0c;接下来我准备用100天时间#xff0c;基于大数据岗面试中的经典SQL题…每天一道大厂SQL题【Day10】电商分组TopK实战
大家好我是Maynor。相信大家和我一样都有一个大厂梦作为一名资深大数据选手深知SQL重要性接下来我准备用100天时间基于大数据岗面试中的经典SQL题以每日1题的形式带你过一遍热门SQL题并给出恰如其分的解答。
一路走来随着问题加深发现不会的也愈来愈多。但底气着实足了不少相信不少朋友和我一样日积月累才是最有效的学习方式
每日语录
别看别人表面上一帆风顺实际上他们背地里也是一帆风顺。 第10题电商分组TopK实战
需求
有一个账号表如下请写出SQL语句查询各自区组的money排名前十的账号分组取前10
dist_id string ‘区组id’,
account string ‘账号’,
gold int ’ 金 币 ’ 实现
请写出SQL语句查询充值日志表2019年01月02号每个区组下充值额最大的账号要求结果 区组id账号金额充值时间
实现
数据准备
CREATE TABLE test_sql.test10(
dist_id string COMMENT 区组id,
account string COMMENT 账号,
gold int COMMENT 金币);INSERT INTO TABLE test_sql.test10 VALUES (1,77,18); INSERT INTO TABLE test_sql.test10 VALUES (1,88,106); INSERT INTO TABLE test_sql.test10 VALUES (1,99,10); INSERT INTO TABLE test_sql.test10 VALUES (1,12,13); INSERT INTO TABLE test_sql.test10 VALUES (1,13,14); INSERT INTO TABLE test_sql.test10 VALUES (1,14,25); INSERT INTO TABLE test_sql.test10 VALUES (1,15,36); INSERT INTO TABLE test_sql.test10 VALUES (1,16,12); INSERT INTO TABLE test_sql.test10 VALUES (1,17,158); INSERT INTO TABLE test_sql.test10 VALUES (2,18,12); INSERT INTO TABLE test_sql.test10 VALUES (2,19,44); INSERT INTO TABLE test_sql.test10 VALUES (2,10,66); INSERT INTO TABLE test_sql.test10 VALUES (2,45,80); INSERT INTO TABLE test_sql.test10 VALUES (2,78,98);思路分析
首先可以通过使用分组字段求出每个区组下的所有账号的金额总和。
然后可以使用排序对每个分组按金额从大到小排序并选取前10个记录。
最后限制日期为2019年01月02号以获得满足要求的结果。
答案获取
建议你先动脑思考动手写一写再对照看下答案如果实在不懂可以点击下方卡片回复:大厂sql 即可。 参考答案适用HQLSparkSQLFlinkSQL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.autotrue;如果是SparkSQL就设置合适的shuffle并行度set spark.sql.shuffle.partitions4;
后记
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