关于sql:数仓面试四个在工作后才知道的SQL密技

SQL是大数据从业者的必备技能，大部分的大数据技术框架也都提供了SQL的解决方案。能够说SQL是一种经久不衰、历久弥新的编程语言。尤其是在数仓畛域，应用SQL更是粗茶淡饭。本文会分享四个在面试和工作中罕用的几个应用技巧，具体包含：

• 日期与期间的应用
• 长期表与Common Table Expression (WITH)
• Aggregation 与CASE WHEN的联合应用
• Window Function的其余用处

数仓？不就是写写SQL吗…

第一：日期与期间的应用

日期与时间段的筛选在工作中是常常被用到的，因为在拉取报表、仪表板和各种剖析时，周、月、季度、年度的体现往往是剖析须要考量的重点。

工夫区段的提取：Extract

• 语法

-- field能够是day、hour、minute, month, quarter等等-- source能够是date、timestamp类型extract(field FROM source)

• 应用

SELECT extract(year FROM '2020-08-05 09:30:08');   -- 后果为 2020SELECT extract(quarter FROM '2020-08-05 09:30:08');   -- 后果为 3SELECT extract(month FROM '2020-08-05 09:30:08');   -- 后果为 8SELECT extract(week FROM '2020-08-05 09:30:08');   -- 后果为 31,一年中的第几周SELECT extract(day FROM '2020-08-05 09:30:08');  -- 后果为 5SELECT extract(hour FROM '2020-08-05 09:30:08');   -- 后果为 9SELECT extract(minute FROM '2020-08-05 09:30:08');   -- 后果为 30SELECT extract(second FROM '2020-08-05 09:30:08');   -- 后果为 8

下面可供提取的字段，不同的数据库存在些许的差别。以Hive为例，反对day, dayofweek, hour, minute, month, quarter, second, week 和 year。其中周、月、年应用最为宽泛，因为无论是公司外部产品，还是商用的产品所提供的数据后盾统计，周报和月报(比方近7天、近30天)最重视体现的周期。

留神：

impala反对：YEAR, QUARTER, MONTH, DAY, HOUR, MINUTE, SECOND, MILLISECOND, EPOCH

Hive反对：day, dayofweek, hour, minute, month, quarter, second, week 和 year

Hive是从Hive2.2.0版本开始引入该函数

周的提取

• 语法

在依照周的区间进行统计时，须要辨认出周一的日期与周日的日期，这个时候常常会用到上面的函数：

next_day(STRING start_date, STRING day_of_week)-- 返回以后日期对应的下一个周几对应的日期-- 2020-08-05为周三SELECT next_day('2020-08-05','MO') -- 下一个周一对应的日期：2020-08-10SELECT next_day('2020-08-05','TU') -- 下一个周二对应的日期：2020-08-11SELECT next_day('2020-08-05','WE') -- 下一个周三对应的日期：2020-08-12SELECT next_day('2020-08-05','TH') -- 下一个周四对应的日期：2020-08-06，即为本周四SELECT next_day('2020-08-05','FR') -- 下一个周五对应的日期：2020-08-07，即为本周五SELECT next_day('2020-08-05','SA') -- 下一个周六对应的日期：2020-08-08，即为本周六SELECT next_day('2020-08-05','SU') -- 下一个周日对应的日期：2020-08-09，即为本周日-- 星期一到星期日的英文（Monday，Tuesday、Wednesday、Thursday、Friday、Saturday、Sunday）

• 应用

那么该如何获取以后日期所在周的周一对应的日期呢？只须要先获取以后日期的下周一对应的日期，而后减去7天，即可取得：

SELECT date_add(next_day('2020-08-05','MO'),-7);

同理，获取以后日期所在周的周日对应的日期，只须要先获取以后日期的下周一对应的日期，而后减去1天，即可取得：

select date_add(next_day('2020-08-05','MO'),-1) -- 2020-08-09

月的提取

• 语法

至于怎么将月份从繁多日期提取进去呢，LAST_DAY这个函数能够将每个月中的日期变成该月的最初一天(28号，29号，30号或31号)，如下：

last_day(STRING date)

• 应用

SELECT last_day('2020-08-05'); -- 2020-08-31

除了下面的形式，也能够应用date_format函数，比方：

SELECT date_format('2020-08-05','yyyy-MM');-- 2020-08

日期的范畴

月的Window：应用add_months加上trunc()的利用

-- 返回加减月份之后对应的日期-- 2020-07-05select add_months('2020-08-05', -1)-- 返回以后日期的月初日期-- 2020-08-01select trunc("2020-08-05",'MM')

由下面范例可见，单纯应用add_months，减N个月的用法，能够刚好取到整数月的数据，但如果加上trunc()函数，则会从前N个月的一号开始取值。

-- 选取2020-07-05到2020-08-05所有数据BETWEEN add_months('2020-08-05', -1) AND '2020-08-05' -- 选取2020-07-01到2020-08-05之间所有数据BETWEEN add_months(trunc("2020-08-05",'MM'),-1) AND '2020-08-05' 

第二：长期表与Common Table Expression (WITH)

这两种办法是日常工作中常常被应用到，对于一些比较复杂的计算工作，为了防止过多的JOIN，通常会先把一些须要提取的局部数据应用长期表或是CTE的模式在次要查问区块前进行提取。

长期表的作法：

CREATE TEMPORARY TABLE table_1 AS      SELECT         columns    FROM table A;CREATE TEMPORARY table_2 AS     SELECT        columns    FROM table B;SELECT    table_1.columns,    table_2.columns,     c.columns FROM table C JOIN table_1     JOIN table_2;

CTE的作法：

-- 留神Hive、Impala反对这种语法，低版本的MySQL不反对(高版本反对)WITH employee_by_title_count AS (    SELECT        t.name as job_title        , COUNT(e.id) as amount_of_employees    FROM employees e        JOIN job_titles t on e.job_title_id = t.id    GROUP BY 1),salaries_by_title AS (     SELECT         name as job_title         , salary     FROM job_titles)SELECT *FROM employee_by_title_count e    JOIN salaries_by_title s ON s.job_title = e.job_title

能够看到TEMP TABLE和CTE WITH的用法其实十分相似，目标都是为了让你的Query更加高深莫测且优雅简洁。很多人习惯将所有的Query写在繁多的区块外面，用过多的JOIN或SUBQUERY，导致最初逻辑失落且本人也搞不清楚写到哪里，适时的应用TEMP TABLE和CTE作为辅助，相对是很加分的。

第三：Aggregation 与CASE WHEN的联合应用

将Aggregation function (SUM/COUNT/COUNT DISTINCT/MIN/MAX) 联合CASE WHEN是最弱小且最乏味的应用形式。这样的应用发明出一种相似EXCEL中SUMIF/COUNTIF的成果，能够用这个形式做出很多高效的剖析。

• Table Name: order
• Column: register_date, order_date, user_id, country, order_sales, order_id

数据筹备

CREATE TABLE order(    register_date string,    order_date string,    user_id string,    country string,    order_sales decimal(10,2),    order_id string);INSERT INTO TABLE order VALUES("2020-06-07","2020-06-09","001",'c0',210,"o1");INSERT INTO TABLE order VALUES("2020-06-08","2020-06-09","002",'c1',220,"o2");INSERT INTO TABLE order VALUES("2020-06-07","2020-06-10","003",'c2',230,"o3");INSERT INTO TABLE order VALUES("2020-06-09","2020-06-10","004",'c3',200,"o4");INSERT INTO TABLE order VALUES("2020-06-07","2020-06-20","005",'c4',300,"o5");INSERT INTO TABLE order VALUES("2020-06-10","2020-06-23","006",'c5',400,"o6");INSERT INTO TABLE order VALUES("2020-06-07","2020-06-19","007",'c6',600,"o7");INSERT INTO TABLE order VALUES("2020-06-12","2020-06-18","008",'c7',700,"o8");INSERT INTO TABLE order VALUES("2020-06-07","2020-06-09","009",'c8',100,"o9");INSERT INTO TABLE order VALUES("2020-06-15","2020-06-18","0010",'c9',200,"o10");INSERT INTO TABLE order VALUES("2020-06-15","2020-06-19","0011",'c10',250,"o11");INSERT INTO TABLE order VALUES("2020-06-12","2020-06-29","0012",'c11',270,"o12");INSERT INTO TABLE order VALUES("2020-06-16","2020-06-19","0013",'c12',230,"o13");INSERT INTO TABLE order VALUES("2020-06-17","2020-06-20","0014",'c13',290,"o14");INSERT INTO TABLE order VALUES("2020-06-20","2020-06-29","0015",'c14',203,"o15");

CASE WHEN 工夫，进行留存率/使用率的剖析

-- 容许多列去重set hive.groupby.skewindata = false-- 容许应用地位编号分组或排序set hive.groupby.orderby.position.alias = trueSELECT    date_add(Next_day(register_date, 'MO'),-1) AS week_end,    COUNT(DISTINCT CASE WHEN order_date BETWEEN register_date AND date_add(register_date,6) THEN user_id END) AS first_week_order,    COUNT(DISTINCT CASE WHEN order_date BETWEEN date_add(register_date ,7) AND date_add(register_date,13) THEN user_id END) AS sencod_week_order,    COUNT(DISTINCT CASE WHEN order_date BETWEEN date_add(register_date ,14) AND date_add(register_date,20) THEN user_id END) as third_week_orderFROM orderGROUP BY 1

下面的示例能够得悉到用户在注册之后，有没有创立订单的行为。比方注册后的第一周，第二周，第三周别离有多少下单用户，这样能够剖析出用户的应用状况和留存状况。

留神：下面的应用形式，须要配置两个参数：

hive.groupby.skewindata = false：容许多列去重，否则报错：

SemanticException [Error 10022]: DISTINCT on different columns not supported with skew in data

hive.groupby.orderby.position.alias = true：容许应用地位编号分组或排序,否则报错：

SemanticException [Error 10025]: line 79:13 Expression not in GROUP BY key ''MO''

CASE WHEN 工夫，进行每个用户生产金额的剖析

SELECT    user_id,    SUM (CASE WHEN order_date BETWEEN register_date AND date_add(register_date,6) THEN order_sales END) AS first_week_amount,    SUM (CASE WHEN order_date BETWEEN date_add(register_date ,7) AND date_add(register_date,13) THEN order_sales END) AS second_week_amount    FROM orderGROUP BY 1

通过筛选出注册与生产的日期，并且进行生产金额统计，每个用户在每段时间段(注册后第一周、第二周…以此类推)的生产金额，能够察看用户是否有继续维持生产习惯或是生产金额变低等剖析。

CASE WHEN数量，生产金额超过某一定额的数量剖析

SELECT    user_id,    COUNT(DISTINCT CASE WHEN order_sales >= 100 THEN order_id END) AS count_of_order_greateer_than_100FROM orderGROUP BY 1

下面的示例就是相似countif的用法，针对每个用户，统计其订单金额大于某个值的订单数量，剖析去筛选出高价值的顾客。

CASE WHEN数量，加上工夫的用法

SELECT    user_id,    MIN(CASE WHEN order_sales > 100 THEN order_date END) AS first_order_date_over1000,    MAX(CASE WHEN order_sales > 100 THEN order_date END) AS recent_order_date_over100FROM orderGROUP BY 1

CASE WHEN加上MIN/MAX工夫，能够得出该用户在其整个应用过程中，首次购买超过肯定金额的订单日期，以及最近一次购买超过肯定金额的订单日期。

第四：Window Function的其余用处

Window Function既是工作中常常应用的函数，也是面试时常常被问到的问题。常见的应用场景是分组取topN。本文介绍的另外一个用法，应用开窗函数进行用户拜访session剖析。

session是指在指定的时间段内用户在网站上产生的一系列互动。例如，一次session能够蕴含多个网页浏览、事件、社交互动和电子商务交易。session就相当于一个容器，其中蕴含了用户在网站上执行的操作。

session具备一个过期工夫，比方30分钟，即不活动状态超过 30 分钟，该session就会过期。

假如张三拜访了网站，从他达到网站的那一刻开始，就开始计时。如果过了 30 分钟，而张三依然没有进行任何模式的互动，则视为本次session完结。然而，只有张三与某个元素进行了互动（例如产生了某个事件、社交互动或关上了新网页），就会在该次互动的工夫根底上再减少 30 分钟，从而重置过期工夫。

数据筹备

• Table Name: user_visit_action
• Columns: user_id, session_id , page_url, action_time

CREATE TABLE user_visit_action(     user_id string,    session_id string,    page_url string,    action_time string);    INSERT INTO TABLE user_visit_action VALUES("001","ss001","http://a.com","2020-08-06 13:34:11.478");INSERT INTO TABLE user_visit_action VALUES("001","ss001","http://b.com","2020-08-06 13:35:11.478");INSERT INTO TABLE user_visit_action VALUES("001","ss001","http://c.com","2020-08-06 13:36:11.478");INSERT INTO TABLE user_visit_action VALUES("001","ss002","http://a.com","2020-08-06 14:30:11.478");INSERT INTO TABLE user_visit_action VALUES("001","ss002","http://b.com","2020-08-06 14:31:11.478");INSERT INTO TABLE user_visit_action VALUES("001","ss002","http://e.com","2020-08-06 14:33:11.478");INSERT INTO TABLE user_visit_action VALUES("001","ss002","http://f.com","2020-08-06 14:35:11.478");INSERT INTO TABLE user_visit_action VALUES("002","ss003","http://u.com","2020-08-06 18:34:11.478");INSERT INTO TABLE user_visit_action VALUES("002","ss003","http://k.com","2020-08-06 18:38:11.478");

用户拜访session剖析

范例的材料表如上，有使用者、访次和页面的连结和工夫。以下则应用partition by来表白每个使用者在不同访次之间的浏览行为。

SELECT    user_id,    session_id,    page_url,    DENSE_RANK() OVER (PARTITION BY user_id, session_id ORDER BY action_time ASC) AS page_order,    MIN(action_time) OVER (PARTITION BY user_id, session_id) AS session_start_time,    MAX(action_time) OVER (PARTITION BY user_id, session_id) AS session_finisht_timeFROM user_visit_action

下面的查问会返回针对每个用户、每次的到访，浏览页面行为的先后秩序，以及该session开始与完结的工夫，以此为根底就能够将这个后果存入TEMP TABLE或是CTE ，进行更进一步的剖析。

小结

本文次要分享了四个在工作和面试中常常遇到的SQL应用技巧。当然，这些都与具体的剖析业务非亲非故。最初，不论你是SQL boy or SQL girl，只有是把握一些技巧，置信都可能Happy SQL querying ????。

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