HiveSQL刷题

41、同时在线人数问题

现有各直播间的用户访问记录表（live_events）如下，表中每行数据表达的信息为，一个用户何时进入了一个直播间，又在何时离开了该直播间。

user_id (用户id)	live_id (直播间id)	in_datetime (进入直播间的时间)	out_datetime (离开直播间的时间)
100	1	2021-12-1 19:30:00	2021-12-1 19:53:00
100	2	2021-12-1 21:01:00	2021-12-1 22:00:00
101	1	2021-12-1 19:05:00	2021-12-1 20:55:00

现要求统计各直播间最大同时在线人数，期望结果如下：

live_id <int> (直播id)	max_user_count <int> (最大人数)
1	4
2	3
3	2

select live_id,max(sum) max_user_count
from (select *,sum(user_change) over (partition bylive_idorder bytime1) sumfrom (select user_id,live_id,in_datetime time1,1           user_changefrom live_eventsunion allselect user_id,live_id,out_datetime time1,-1           user_changefrom live_events) t1) t2
group by live_id;

42、会话划分问题

现有页面浏览记录表（page_view_events）如下，表中有每个用户的每次页面访问记录。

user_id	page_id	view_timestamp
100	home	1659950435
100	good_search	1659950446
100	good_list	1659950457
100	home	1659950541
100	good_detail	1659950552
100	cart	1659950563
101	home	1659950435
101	good_search	1659950446
101	good_list	1659950457
101	home	1659950541
101	good_detail	1659950552
101	cart	1659950563
102	home	1659950435
102	good_search	1659950446
102	good_list	1659950457
103	home	1659950541
103	good_detail	1659950552
103	cart	1659950563

规定若同一用户的相邻两次访问记录时间间隔小于60s，则认为两次浏览记录属于同一会话。现有如下需求，为属于同一会话的访问记录增加一个相同的会话id字段，会话id格式为"user_id-number"，其中number从1开始，用于区分同一用户的不同会话，期望结果如下：

user_id <int> (用户id)	page_id <string> (页面id)	view_timestamp <bigint> (浏览时间戳)	session_id <string> (会话id)
100	home	1659950435	100-1
100	good_search	1659950446	100-1
100	good_list	1659950457	100-1
100	home	1659950541	100-2
100	good_detail	1659950552	100-2
100	cart	1659950563	100-2
101	home	1659950435	101-1
101	good_search	1659950446	101-1
101	good_list	1659950457	101-1
101	home	1659950541	101-2
101	good_detail	1659950552	101-2
101	cart	1659950563	101-2
102	home	1659950435	102-1
102	good_search	1659950446	102-1
102	good_list	1659950457	102-1
103	home	1659950541	103-1
103	good_detail	1659950552	103-1

select user_id,page_id,view_timestamp,concat(user_id,'-',sum(flag) over (partition byuser_idorder byview_timestamp)) session_id
from (select *,`if`(view_timestamp - lag < 60, 0, 1) flagfrom (select *,lag(view_timestamp, 1, 0) over (partition byuser_idorder byview_timestamp) lagfrom page_view_events) t1) t2;

 43、间断连续登录用户问题

现有各用户的登录记录表（login_events）如下，表中每行数据表达的信息是一个用户何时登录了平台。

user_id	login_datetime
100	2021-12-01 19:00:00
100	2021-12-01 19:30:00
100	2021-12-02 21:01:00

现要求统计各用户最长的连续登录天数，间断一天也算作连续，例如：一个用户在1,3,5,6登录，则视为连续6天登录。期望结果如下：

user_id <int> (用户id)	max_day_count <int> (最大连续天数)
100	3
101	6
102	3
104	3
105	1

select user_id,max(datediff) max_day_count
from (select user_id,sum,datediff(max(login_date), min(login_date)) + 1 datedifffrom (select *,sum(flag) over (partition byuser_idorder bylogin_date) sumfrom (select *,`if`(datediff(login_date, laglogin_date) > 2, 1, 0) flagfrom (select *,lag(login_date, 1, '1970-01-01') over (partition byuser_idorder bylogin_date) laglogin_datefrom (select user_id,date_format(login_datetime, 'yyyy-MM-dd') login_datefrom login_eventsgroup by user_id,date_format(login_datetime, 'yyyy-MM-dd')) t1) t2) t3) t4group by user_id,sum) t5
group by user_id;

 44、日期交叉问题

现有各品牌优惠周期表（promotion_info）如下，其记录了每个品牌的每个优惠活动的周期，其中同一品牌的不同优惠活动的周期可能会有交叉。

promotion_id	brand	start_date	end_date
1	oppo	2021-06-05	2021-06-09
2	oppo	2021-06-11	2021-06-21
3	vivo	2021-06-05	2021-06-15

现要求统计每个品牌的优惠总天数，若某个品牌在同一天有多个优惠活动，则只按一天计算。期望结果如下：

brand <string> (品牌)	promotion_day_count <int> (优惠天数)
vivo	17
oppo	16
redmi	22
huawei	22

select brand,sum(day_count) promotion_day_count
from (select *,casewhen start_date > maxend_date then datediff(end_date, start_date) + 1when end_date > maxend_date then datediff(end_date, maxend_date)else 0end day_countfrom (select *,nvl(max(end_date) over (partition bybrandorder bystart_date rows between unbounded precedingand 1 preceding),'1970-01-01') maxend_datefrom promotion_info) t1) t2
group by brand;

 45、复购率问题

现有电商订单表（order_detail）如下。

order_id (订单id)	user_id (用户id)	product_id (商品id)	price （售价）	cnt （数量）	order_date （下单时间）
1	1	1	5000	1	2022-01-01
2	1	3	5500	1	2022-01-02
3	1	7	35	2	2022-02-01
4	2	2	3800	3	2022-03-03

注：复购率指用户在一段时间内对某商品的重复购买比例，复购率越大，则反映出消费者对品牌的忠诚度就越高，也叫回头率

此处我们定义：某商品复购率 = 近90天内购买它至少两次的人数 ÷ 购买它的总人数

近90天指包含最大日期（以订单详情表(order_detail)中最后的日期）在内的近90天。结果中复购率保留2位小数，并按复购率倒序、商品ID升序排序。

期望结果如下：

product_id <int> (商品id)	crp <decimal(16,2)> (复购率)
3	1.00
9	1.00
8	0.50
5	0.33
7	0.25
1	0.00
2	0.00
6	0.00

select product_id,cast(count(`if`(user_count >= 2, 1, null)) / count(1) as decimal(16, 2)) cpr
from (select product_id,user_id,count(1) user_countfrom (select *,max(order_date) over () max_order_datefrom order_detail) t1where order_date >= date_sub(max_order_date, 90)group by product_id, user_id) t2
group by product_id
order by cpr desc, product_id;

 46、出勤率问题

现有用户出勤表（user_login）如下。

user_id (用户id)	course_id (课程id)	login_in （登录时间）	login_out （登出时间）
1	1	2022-06-02 09:08:24	2022-06-02 10:09:36
1	1	2022-06-02 11:07:24	2022-06-02 11:44:21
1	2	2022-06-02 13:50:24	2022-06-02 14:21:50
2	2	2022-06-02 13:50:10	2022-06-02 15:30:20

课程报名表（course_apply）如下。

course_id (课程id)	course_name (课程名称)	user_id (用户id)
1	java	[1,2,3,4,5,6]
2	大数据	[1,2,3,6]
3	前端	[2,3,4,5]

注：出勤率指用户看直播时间超过40分钟，求出每个课程的出勤率（结果保留两位小数）。

期望结果如下：

course_id <int> (课程id)	adr <decimal(16,2)> (出勤率)
1	0.33
2	0.50
3	0.25

select t3.course_id,cast(user_count / size(ca.user_id) as decimal(16, 2)) adr
from (select course_id,count(1) user_countfrom (select course_id,user_id,sum(time1) sum_timefrom (select user_id, course_id, unix_timestamp(login_out) - unix_timestamp(login_in) time1from user_login) t1group by course_id, user_id) t2where sum_time > 40 * 60group by course_id) t3join course_apply caon ca.course_id = t3.course_id;

 47、打车问题

现有用户下单表（get_car_record）如下。

uid (用户id)	city (城市)	event_time （下单时间）	end_time (结束时间:取消或者接单)	order_id (订单id)
107	北京	2021-09-20 11:00:00	2021-09-20 11:00:30	9017
108	北京	2021-09-20 21:00:00	2021-09-20 21:00:40	9008
108	北京	2021-09-20 18:59:30	2021-09-20 19:01:00	9018
102	北京	2021-09-21 08:59:00	2021-09-21 09:01:00	9002

司机订单信息表（get_car_order）如下。

order_id (课程id)	uid (用户id)	driver_id (用户id)	order_time (接单时间)	start_time (开始时间)	finish_time (结束时间)	fare (费用)	grade (评分)
9017	107	213	2021-09-20 11:00:30	2021-09-20 11:02:10	2021-09-20 11:31:00	38	5
9008	108	204	2021-09-20 21:00:40	2021-09-20 21:03:00	2021-09-20 21:31:00	38	4
9018	108	214	2021-09-20 19:01:00	2021-09-20 19:04:50	2021-09-20 19:21:00	38	5

统计周一到周五各时段的叫车量、平均等待接单时间和平均调度时间。全部以event_time-开始打车时间为时段划分依据，平均等待接单时间和平均调度时间均保留2位小数，平均调度时间仅计算完成了的订单，结果按叫车量升序排序。

注：不同时段定义：早高峰 [07:00:00 , 09:00:00)、工作时间 [09:00:00 , 17:00:00）、晚高峰 [17:00:00 ,20:00:00）、休息时间 [20:00:00 , 07:00:00） 时间区间左闭右开（即7:00:00算作早高峰，而9:00:00不算做早高峰）

从开始打车到司机接单为等待接单时间，从司机接单到上车为调度时间

期望结果如下：

period <string> (时段)	get_car_num <int> (叫车量)	wait_time <decimal(16,2)> (等待时长)	dispatch_time <decimal(16,2)> (调度时长)
工作时间	1	0.50	1.67
休息时间	1	0.67	2.33
晚高峰	3	2.06	7.28
早高峰	4	2.21	8.00

select period,count(1)                                                  get_car_num,cast(avg(end_time - event_time) / 60 as decimal(16, 2))   wait_time,cast(avg(start_time - order_time) / 60 as decimal(16, 2)) dispatch_time
from (select unix_timestamp(event_time) event_time,unix_timestamp(end_time)   end_time,unix_timestamp(order_time) order_time,unix_timestamp(start_time) start_time,casewhen hour(event_time) between 7 and 8 then '早高峰'when hour(event_time) between 9 and 16 then '工作时间'when hour(event_time) between 17 and 19 then '晚高峰'else '休息时间'end                    periodfrom get_car_record gcrleft join get_car_order gcoon gcr.order_id = gco.order_idwhere `dayofweek`(event_time) between 2 and 6) t1
group by period;

 48、排列问题

现有球队表（team）如下。

team_name (球队名称)
湖人
骑士
灰熊
勇士

拿到所有球队比赛的组合 每个队只比一次

期望结果如下：

team_name_1 <string> (队名)	team_name_2 <string> (队名)
勇士	湖人
湖人	骑士
灰熊	骑士
勇士	骑士
湖人	灰熊
勇士	灰熊

select t1.team_name team_name_1, t2.team_name team_name_2
from team t1join team t2
where t1.team_name < t2.team_name;

 49、视频热度问题

现有用户视频表（user_video_log）如下。

uid (球队名称)	video_id (视频id)	start_time (开始时间)	end_time (结束时间)	if_like (是否点赞)	if_retweet (是否喜欢)	comment_id (评论id)
101	2001	2021-09-24 10:00:00	2021-09-24 10:00:20	1	0	null
105	2002	2021-09-25 11:00:00	2021-09-25 11:00:30	0	1	null
102	2002	2021-09-25 11:00:00	2021-09-25 11:00:30	1	1	null
101	2002	2021-09-26 11:00:00	2021-09-26 11:00:30	0	1	null

视频信息表(video_info) 如下：

video_id (视频id)	author (作者id)	tag (标签)	duration (视频时长)
2001	901	旅游	30
2002	901	旅游	60
2003	902	影视	90
2004	902	美女	90

找出近一个月发布的视频中热度最高的top3视频。

注：热度=(a*视频完播率+b*点赞数+c*评论数+d*转发数)*新鲜度；

新鲜度=1/(最近无播放天数+1)；

当前配置的参数a,b,c,d分别为100、5、3、2。

最近播放日期以 end_time-结束观看时间 为准，假设为T，则最近一个月按 [T-29, T] 闭区间统计。

当天日期使用视频中最大的end_time

结果中热度保留为整数，并按热度降序排序。

期望结果如下：

video_id <int> (视频id)	heat <decimal(16,2)> (热度)
2002	80.36
2001	20.33

select video_id,cast(ceil((100 * wb + 5 * dz + 3 * pl + 2 * zf) * 1) as decimal(16, 1)) heat
from (select video_id,sum(wanbo) / count(1) wb,sum(if_like)          dz,count(comment_id)     pl,sum(if_retweet)       zf,min(datediff_time)    zjfrom (select uvl.video_id,if_like,comment_id,if_retweet,datediff(max(end_time) over (), end_time)                                     datediff_time,`if`(unix_timestamp(end_time) - unix_timestamp(start_time) >= duration, 1, 0) wanbofrom user_video_log uvljoin video_info vion uvl.video_id = vi.video_id) t1group by video_id) t2;

50、员工在职人数问题

现有用户表（emp）如下。

id (员工id)	en_dt (入职日期)	start_time (离职日期)
1001	2020-01-02	null
1002	2020-01-02	2020-03-05
1003	2020-02-02	2020-02-15
1004	2020-02-12	2020-03-08

日历表(cal) 如下：

dt (日期)
2020-01-01
2020-01-02
2020-01-03
2020-01-04

统计2020年每个月实际在职员工数量(只统计2020-03-31之前)，如果1个月在职天数只有1天，数量计算方式：1/当月天数。

如果一个月只有一天的话，只算30分之1个人

期望结果如下：

mnt <int> (月份)	ps <decimal(16,2)> (在职人数)
1	1.94
2	3.62
3	2.23

with t1 as (select id,en_dt,nvl(le_dt, '2020-03-31') le_dt,month(en_dt) + pos       monfrom emplateral view posexplode(split(repeat('a', month(nvl(le_dt, '2020-03-31')) - month(en_dt)),'a')) tbl as pos, val),t2 as (select month(dt) mon,max(dt)   max_date,min(dt)   min_datefrom calgroup by month(dt))
select mon                              mth,cast(sum(zai) as decimal(16, 2)) ps
from (select t1.mon,(datediff(`if`(le_dt > max_date, max_date, le_dt), `if`(en_dt > min_date, en_dt, min_date)) + 1) /(datediff(max_date, min_date) + 1) zaifrom t1join t2on t1.mon = t2.mon) t3
group by mon;