每天一道大厂SQL题【Day10】电商分组TopK实战
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HQL,SparkSQL,FlinkSQL,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.auto=true;如果是SparkSQL,就设置合适的shuffle并行度,set spark.sql.shuffle.partitions=4;
后记
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