每天一道大厂SQL题【Day17】腾讯外包(微信相关)真题实战(二)

2023-03-17 10:35:36 浏览数 (2)

每天一道大厂SQL题【Day17】腾讯外包(微信相关)真题实战(二)

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

真正的勇士,敢于直面银行卡上的余额,敢于正视磅秤上的数字。

第17题:查询当天阅读最多的 100 篇文章

需求列表

第2题 查询当天阅读最多的 100 篇文章

上述结果上传 HIVE 表 t_log_clean ,字段分别为 ftime uid postid , 请计算 2020 年 1 月 1日 当天阅读最多的 100 篇文章

思路分析

  • 筛选出指定日期的数据:我们可以使用 where 子句来过滤出 ftime 字段等于 ‘2020-01-01’ 的数据,这样就只保留了当天的日志记录。
  • 统计每篇文章的阅读次数:我们可以使用 group by 子句和 count 函数来对 postid 字段进行分组和计数,这样就得到了每篇文章当天的阅读次数。
  • 按照阅读次数降序排序:我们可以使用 order by 子句和 desc 关键字来对阅读次数进行降序排序,这样就把阅读最多的文章排在前面。
  • 取出前 100 篇文章:我们可以使用 limit 子句和 100 参数来限制返回的结果集数量,这样就只保留了前 100 篇文章。

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。

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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