SQL159 每个创作者每月的涨粉率及截止当前的总粉丝量

描述
用户-视频互动表tb_user_video_log
| id | uid | video_id | start_time | end_time | if_follow | if_like | if_retweet | comment_id |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 101 | 2001 | 2021-09-01 10:00:00 | 2021-09-01 10:00:20 | 0 | 1 | 1 | NULL |
| 2 | 105 | 2002 | 2021-09-10 11:00:00 | 2021-09-10 11:00:30 | 1 | 0 | 1 | NULL |
| 3 | 101 | 2001 | 2021-10-01 10:00:00 | 2021-10-01 10:00:20 | 1 | 1 | 1 | NULL |
| 4 | 102 | 2001 | 2021-10-01 10:00:00 | 2021-10-01 10:00:15 | 0 | 0 | 1 | NULL |
| 5 | 103 | 2001 | 2021-10-01 11:00:50 | 2021-10-01 11:01:15 | 1 | 1 | 0 | 1732526 |
| 6 | 106 | 2002 | 2021-10-01 10:59:05 | 2021-10-01 11:00:05 | 2 | 0 | 0 | NULL |
(uid-用户ID, video_id-视频ID, start_time-开始观看时间, end_time-结束观看时间, if_follow-是否关注, if_like-是否点赞, if_retweet-是否转发, comment_id-评论ID)
短视频信息表tb_video_info
| id | video_id | author | tag | duration | release_time |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2001 | 901 | 影视 | 30 | 2021-01-01 07:00:00 |
| 2 | 2002 | 901 | 美食 | 60 | 2021-01-01 07:00:00 |
| 3 | 2003 | 902 | 旅游 | 90 | 2020-01-01 07:00:00 |
| 4 | 2004 | 902 | 美女 | 90 | 2020-01-01 08:00:00 |
(video_id-视频ID, author-创作者ID, tag-类别标签, duration-视频时长, release_time-发布时间)
问题:计算2021年里每个创作者每月的涨粉率及截止当月的总粉丝量
注:
- 涨粉率=(加粉量 - 掉粉量) / 播放量。结果按创作者ID、总粉丝量升序排序。
- if_follow-是否关注为1表示用户观看视频中关注了视频创作者,为0表示此次互动前后关注状态未发生变化,为2表示本次观看过程中取消了关注。
输出示例:
示例数据的输出结果如下
| author | month | fans_growth_rate | total_fans |
|---|---|---|---|
| 901 | 2021-09 | 0.500 | 1 |
| 901 | 2021-10 | 0.250 | 2 |
解释:
示例数据中表tb_user_video_log里只有视频2001和2002的播放记录,都来自创作者901,播放时间在2021年9月和10月;其中9月里加粉量为1,掉粉量为0,播放量为2,因此涨粉率为0.500(保留3位小数);其中10月里加粉量为2,掉份量为1,播放量为4,因此涨粉率为0.250,截止当前总粉丝数为2。
示例1
输入:
DROP TABLE IF EXISTS tb_user_video_log, tb_video_info;
CREATE TABLE tb_user_video_log (id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT COMMENT '自增ID',uid INT NOT NULL COMMENT '用户ID',video_id INT NOT NULL COMMENT '视频ID',start_time datetime COMMENT '开始观看时间',end_time datetime COMMENT '结束观看时间',if_follow TINYINT COMMENT '是否关注',if_like TINYINT COMMENT '是否点赞',if_retweet TINYINT COMMENT '是否转发',comment_id INT COMMENT '评论ID'
) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_bin;CREATE TABLE tb_video_info (id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT COMMENT '自增ID',video_id INT UNIQUE NOT NULL COMMENT '视频ID',author INT NOT NULL COMMENT '创作者ID',tag VARCHAR(16) NOT NULL COMMENT '类别标签',duration INT NOT NULL COMMENT '视频时长(秒数)',release_time datetime NOT NULL COMMENT '发布时间'
)CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_bin;INSERT INTO tb_user_video_log(uid, video_id, start_time, end_time, if_follow, if_like, if_retweet, comment_id) VALUES(101, 2001, '2021-09-01 10:00:00', '2021-09-01 10:00:20', 0, 1, 1, null),(105, 2002, '2021-09-10 11:00:00', '2021-09-10 11:00:30', 1, 0, 1, null),(101, 2001, '2021-10-01 10:00:00', '2021-10-01 10:00:20', 1, 1, 1, null),(102, 2001, '2021-10-01 10:00:00', '2021-10-01 10:00:15', 0, 0, 1, null),(103, 2001, '2021-10-01 11:00:50', '2021-10-01 11:01:15', 1, 1, 0, 1732526),(106, 2002, '2021-10-01 10:59:05', '2021-10-01 11:00:05', 2, 0, 0, null);INSERT INTO tb_video_info(video_id, author, tag, duration, release_time) VALUES(2001, 901, '影视', 30, '2021-01-01 7:00:00'),(2002, 901, '影视', 60, '2021-01-01 7:00:00'),(2003, 902, '旅游', 90, '2020-01-01 7:00:00'),(2004, 902, '美女', 90, '2020-01-01 8:00:00');
输出:
901|2021-09|0.500|1
901|2021-10|0.250|2
解答
下面是解题过程的详细题解,以及对应的SQL代码和注释:
- 确定数据源:首先,我们需要知道数据存储在哪些表中,以及表中的列名。根据题目,我们有两个表:
tb_user_video_log和tb_video_info。 - 筛选数据:我们需要筛选出2021年的数据。这可以通过比较
end_time字段的年份部分来实现。 - 计算涨粉率:涨粉率是新增粉丝数与流失粉丝数的差额除以当月的总粉丝数。我们使用
COUNT(distinct if(if_follow = 1,uid,null))来计算新增粉丝数,使用COUNT(distinct if(if_follow = 2,uid,null))来计算流失粉丝数。 - 计算总粉丝量:总粉丝量是每个月新增的粉丝数减去流失的粉丝数的累计和。我们使用
SUM(IF(if_follow = 2, -1, if_follow))来计算每个月的净增粉丝数,并使用窗口函数OVER来计算累计和。 - 分组和排序:最后,我们需要按照创作者和月份分组,并按照创作者和总粉丝量排序。
SELECT author, -- 选择创作者字段substr(end_time,1,7) AS month -- 将end_time字段截取到年和月,作为月份字段,round((COUNT(distinct if(if_follow = 1,uid,null)) -- 计算新增粉丝数量-COUNT(distinct if(if_follow = 2,uid,null ))) / COUNT(distinct a.id),3) AS fans_growth_rate -- 计算涨粉率,取三位小数,sum(SUM(IF(if_follow = 2, -1, if_follow))) over(PARTITION BY author order by substr(end_time,1,7)) as total_fans -- 使用窗口函数计算截止当月的总粉丝量
FROM tb_user_video_log a -- 从用户视频日志表中选择数据
LEFT JOIN tb_video_info b -- 与视频信息表进行左连接
ON a.video_id = b.video_id -- 通过video_id关联两个表
where substr(end_time,1,4) >='2021' -- 筛选出2021年的数据
GROUP BY author, -- 按创作者分组substr(end_time,1,7) -- 按月份分组
order by author asc , -- 按照创作者名称进行升序排序total_fans asc; -- 按照总粉丝量进行升序排序相关文章:
SQL159 每个创作者每月的涨粉率及截止当前的总粉丝量
描述 用户-视频互动表tb_user_video_log iduidvideo_idstart_timeend_timeif_followif_likeif_retweetcomment_id110120012021-09-01 10:00:002021-09-01 10:00:20011NULL210520022021-09-10 11:00:002021-09-10 11:00:30101NULL310120012021-10-01 10:00:002021-10-01 10:00…...
Linux安装MySQL教程【带图文命令巨详细】
巨详细Linux安装MySQL 1、查看是否有自带数据库或残留数据库信息1.1检查残留mysql1.2检查并删除残留mysql依赖1.3检查是否自带mariadb库 2、下载所需MySQL版本,上传至系统指定位置2.1创建目录2.2下载MySQL压缩包 3、安装MySQL3.1创建目录3.2解压mysql压缩包3.3安装解…...
外部排序快速入门详解:基本原理,败者树,置换-选择排序,最佳归并树
文章目录 外部排序1.最基本的外部排序原理2.外部排序的优化2.1 败者树优化方法2.2 置换-选择排序优化方法2.3 最佳归并树 外部排序 为什么要学习外部排序? 答: 在处理数据的过程中,我们需要把磁盘(外存)中存储的数据拿到内存中处理…...
人工智能和物联网如何结合
欢迎来到 Papicatch的博客 目录 🍉引言 🍉AI与IoT的结合方式 🍈数据处理和分析 🍍实例 🍈边缘计算 🍍实例 🍈自动化和自主操作 🍍实例 🍈安全和隐私保护 &…...
【JAVASE】JAVA应用案例(下)
一:抢红包 一个大V直播时,发起了抢红包活动,分别有9,666,188,520,99999五个红包。请模拟粉丝来抽奖,按照先来先得,随机抽取,抽完即止,注意:一个红包只能被抽一次,先抽或…...
【面试干货】 B 树与 B+ 树的区别
【面试干货】 B 树与 B 树的区别 1、B 树2、 B 树3、 区别与优缺点比较4、 总结 💖The Begin💖点点关注,收藏不迷路💖 在数据库系统中,B 树和 B 树是常见的索引结构,它们在存储和组织数据方面有着不同的设计…...
Socket编程权威指南(四)彻底解密 Epoll 原理
在上一篇文章中,我们优化了基于 Socket 的网络服务器,从最初的 select/poll 模型进化到了高效的 epoll。很多读者对 epoll 的惊人性能表示极大的兴趣,对它的工作原理也充满了好奇。今天,就让我们一起揭开 epoll 神秘的面纱&#x…...
Windows开始ssh服务+密钥登录+默认启用powershell
文章内所有的命令都在power shell内执行,使用右键单击Windows徽标,选择终端管理员即可打开 Windows下OpenSSH的安装 打开Windows power shell,检查SSH服务的安装状态。会返回SSH客户端和服务器的安装状态,一下是两个都安装成功的…...
实体商铺私域流量打造策略:从引流到转化的全链路解析
在数字化时代,实体商铺面临着前所未有的挑战与机遇。随着线上购物的兴起,传统商铺如何吸引并留住顾客,成为了每个实体店家必须面对的问题。私域流量的打造,正是解决这一问题的关键所在。本文将从引流、留存、转化三个方面…...
实战 | 通过微调SegFormer改进车道检测效果(数据集 + 源码)
背景介绍 SegFormer:实例分割在自动驾驶汽车技术的快速发展中发挥了关键作用。对于任何在道路上行驶的车辆来说,车道检测都是必不可少的。车道是道路上的标记,有助于区分道路上可行驶区域和不可行驶区域。车道检测算法有很多种,每…...
翻译《The Old New Thing》- Why do messages posted by PostThreadMessage disappear?
Why do messages posted by PostThreadMessage disappear? - The Old New Thing (microsoft.com)https://devblogs.microsoft.com/oldnewthing/20090930-00/?p16553 Raymond Chen 2008年09月30日 为什么 PostThreadMessage 发布的信息会消失? 在显示用户界面的线…...
【深度学习】—— 神经网络介绍
神经网络介绍 本系列主要是吴恩达深度学习系列视频的笔记,传送门:https://www.coursera.org/deeplearning-ai 目录 神经网络介绍神经网络的应用深度学习兴起的原因 神经网络,全称人工神经网络(Artificial Neural Network…...
python-数字黑洞
[题目描述] 给定一个三位数,要求各位不能相同。例如,352是符合要求的,112是不符合要求的。将这个三位数的三个数字重新排列,得到的最大的数,减去得到的最小的数,形成一个新的三位数。对这个新的三位数可以重…...
SpringCloud 负载均衡 spring-cloud-starter-loadbalancer
简述 spring-cloud-starter-loadbalancer 是 Spring Cloud 中的一个组件,它提供了客户端负载均衡的功能。在 Spring Cloud 的早期版本中,Netflix Ribbon 被广泛用作客户端负载均衡器,但随着时间推移和 Netflix Ribbon 进入维护模式ÿ…...
牛客周赛-46
牛客周赛-46 a乐奈吃冰b素世喝茶c爱音开灯d小灯做题 a乐奈吃冰 ac code #include<iostream> using namespace std; int main(){long long a,b;cin>>a>>b;int tmpmin(b,a/2);long long resatmp;cout<<res;return 0; }b素世喝茶 #include<iostream…...
多模态vlm综述:An Introduction to Vision-Language Modeling 论文解读
目录 1、基于对比学习的VLMs 1.1 CLIP 2、基于mask的VLMs 2.1 FLAVA 2.2 MaskVLM 2.3 关于VLM目标的信息理论视角 3、基于生成的VLM 3.1 学习文本生成器的例子: 3.2 多模态生成模型的示例: 3.3 使用生成的文本到图像模型进行下游视觉语言任务 4、 基于预训练主干网…...
28.找零
上海市计算机学会竞赛平台 | YACSYACS 是由上海市计算机学会于2019年发起的活动,旨在激发青少年对学习人工智能与算法设计的热情与兴趣,提升青少年科学素养,引导青少年投身创新发现和科研实践活动。https://www.iai.sh.cn/problem/744 题目描述 有一台自动售票机,每张票卖 …...
[方法] 《鸣潮》/《原神》呼出与锁定光标的功能细节
本方法适用于Cinemachine - FreeLook。 1. 锁定与呼出光标的功能实现 // 锁定光标 private void LockMouse() {// 将光标锁定在屏幕中间Cursor.lockState CursorLockMode.Locked;// 隐藏光标Cursor.visible false; }// 呼出光标 private void UnLockMouse() {// 释放光标Cu…...
计算机网络-NAT配置与ACL
目录 一、ACL 1、ACL概述 2、ACL的作用 3、ACL的分类 4、ACL的配置格式 二、NAT 1、NAT概述 2、NAT分类 2.1 、 静态NAT 2.2 、 动态NAT 3、NAT的功能 4、NAT的工作原理 三、NAT配置 1、静态NAT配置 2、动态NAT配置 四、总结 一、ACL 1、ACL概述 ACLÿ…...
哈尔滨三级等保测评需要测哪些设备?
哈尔滨三级等保测评需要测的设备,主要包括物理安全设备、网络安全设备和应用安全设备三大类别。这些设备在保障哈尔滨地区信息系统安全方面发挥着至关重要的作用。 首先,物理安全设备是确保信息系统实体安全的基础。在哈尔滨三级等保测评中,物…...
使用docker在3台服务器上搭建基于redis 6.x的一主两从三台均是哨兵模式
一、环境及版本说明 如果服务器已经安装了docker,则忽略此步骤,如果没有安装,则可以按照一下方式安装: 1. 在线安装(有互联网环境): 请看我这篇文章 传送阵>> 点我查看 2. 离线安装(内网环境):请看我这篇文章 传送阵>> 点我查看 说明:假设每台服务器已…...
3.3.1_1 检错编码(奇偶校验码)
从这节课开始,我们会探讨数据链路层的差错控制功能,差错控制功能的主要目标是要发现并且解决一个帧内部的位错误,我们需要使用特殊的编码技术去发现帧内部的位错误,当我们发现位错误之后,通常来说有两种解决方案。第一…...
vue3 字体颜色设置的多种方式
在Vue 3中设置字体颜色可以通过多种方式实现,这取决于你是想在组件内部直接设置,还是在CSS/SCSS/LESS等样式文件中定义。以下是几种常见的方法: 1. 内联样式 你可以直接在模板中使用style绑定来设置字体颜色。 <template><div :s…...
macOS多出来了:Google云端硬盘、YouTube、表格、幻灯片、Gmail、Google文档等应用
文章目录 问题现象问题原因解决办法 问题现象 macOS启动台(Launchpad)多出来了:Google云端硬盘、YouTube、表格、幻灯片、Gmail、Google文档等应用。 问题原因 很明显,都是Google家的办公全家桶。这些应用并不是通过独立安装的…...
Axios请求超时重发机制
Axios 超时重新请求实现方案 在 Axios 中实现超时重新请求可以通过以下几种方式: 1. 使用拦截器实现自动重试 import axios from axios;// 创建axios实例 const instance axios.create();// 设置超时时间 instance.defaults.timeout 5000;// 最大重试次数 cons…...
数据库分批入库
今天在工作中,遇到一个问题,就是分批查询的时候,由于批次过大导致出现了一些问题,一下是问题描述和解决方案: 示例: // 假设已有数据列表 dataList 和 PreparedStatement pstmt int batchSize 1000; // …...
Docker 本地安装 mysql 数据库
Docker: Accelerated Container Application Development 下载对应操作系统版本的 docker ;并安装。 基础操作不再赘述。 打开 macOS 终端,开始 docker 安装mysql之旅 第一步 docker search mysql 》〉docker search mysql NAME DE…...
[免费]微信小程序问卷调查系统(SpringBoot后端+Vue管理端)【论文+源码+SQL脚本】
大家好,我是java1234_小锋老师,看到一个不错的微信小程序问卷调查系统(SpringBoot后端Vue管理端)【论文源码SQL脚本】,分享下哈。 项目视频演示 【免费】微信小程序问卷调查系统(SpringBoot后端Vue管理端) Java毕业设计_哔哩哔哩_bilibili 项…...
华为OD机考-机房布局
import java.util.*;public class DemoTest5 {public static void main(String[] args) {Scanner in new Scanner(System.in);// 注意 hasNext 和 hasNextLine 的区别while (in.hasNextLine()) { // 注意 while 处理多个 caseSystem.out.println(solve(in.nextLine()));}}priv…...
苹果AI眼镜:从“工具”到“社交姿态”的范式革命——重新定义AI交互入口的未来机会
在2025年的AI硬件浪潮中,苹果AI眼镜(Apple Glasses)正在引发一场关于“人机交互形态”的深度思考。它并非简单地替代AirPods或Apple Watch,而是开辟了一个全新的、日常可接受的AI入口。其核心价值不在于功能的堆叠,而在于如何通过形态设计打破社交壁垒,成为用户“全天佩戴…...
