常见业务场景的SQL解决方案

在SQL解决方案中，窗口函数是解决复杂业务场景的关键工具，特别是在数据分析和面试中。窗口函数允许我们在一个数据集上执行计算，同时考虑到当前行的上下文，这在处理时间序列数据、连续事件分析以及排序和分组问题时非常有用。 1. **流量合并**：在分析用户活动时，可能需要合并连续的流量事件。例如，如果两个上网行为事件之间的间隔小于10分钟，则视为一次连续的上网。这里使用了窗口函数`LAG()`来获取上一行的结束时间，并计算与当前行开始时间的差值，当差值大于10分钟时，设置标志位为1，然后通过累积求和（`SUM() OVER (PARTITION BY uid ORDER BY start_time)`）来分组连接这些事件。 2. **数据倾斜中的扩容**：在大数据处理中，数据倾斜可能导致某些节点负载过高，需要通过重新分区或者负载均衡策略来解决。SQL可能涉及到对数据进行重分布或者利用特定的分区键来平衡计算。 3. **累计计算**：比如累计销售，可以使用窗口函数`SUM() OVER (PARTITION BY region ORDER BY sale_date)`来计算每个区域至今的累计销售额。 4. **每个店铺访问次数top3的访客信息**：可以使用窗口函数`RANK()`或`DENSE_RANK()`来对每个店铺的访客访问次数进行排名，然后筛选出每个店铺排名前三的访客。 5. **统计连续登陆的三天及以上的用户**：通过自连接或窗口函数识别连续的登录日期，结合用户ID进行计数，筛选出连续登陆天数大于等于3的用户。 6. **用户近三次消费的平均消费**：使用窗口函数`ROW_NUMBER()`对消费事件排序，然后选择每个用户最近三次消费，最后计算平均值。 7. **计算最大在线人数**：可能需要根据时间戳记录计算每个时间点的最大在线用户数，这可以通过窗口函数配合`MAX()`来实现。 8. **每分钟最大在线人数**：类似上一个问题，但需要按照分钟粒度计算，可能需要`DATE_TRUNC()`对时间进行格式化，并结合窗口函数找出每个分钟的最大值。 9. **两人认识的组合数**：在社交网络中，可以计算两个用户之间的关系，然后用笛卡尔积计算所有可能的组合，去除重复。 10. **通话时长**：根据开始和结束时间计算通话时长，可能涉及时间处理函数。 11. **三个集合的并集减去两两的交集**：在数据库中，这可能涉及到集合操作，如`UNION ALL`和`EXCEPT`。 12. **连续登录次数大于等于3的用户及登录时间**：识别连续登录事件，使用窗口函数检查登录间隔。 13. **次日留存率**：计算用户在首次登录后次日是否再次登录的比例，需要对用户登录事件进行跟踪和计数。 14. **所有商品当天的销售都超过30元**：可能需要按商品分组并计算每天的销售额，筛选出满足条件的商品。 15. **累计销售占这个地区的90%的店铺**：计算每个店铺的累计销售额占地区总销售额的比例，找出达到90%的店铺。 16. **找出所有至少包含s1所有商品的店铺**：这涉及到商品和店铺的关系查询，可能需要`INNER JOIN`和`GROUP BY`。 17. **查找所有人数大于或等于100且id连续的三行或更多行记录**：使用自连接和`LAG()`或`LEAD()`来检查连续行的id和人数。 18. **间隔一天的连续登录**：通过识别登录日期之间的差异来找出符合间隔一天的登录记录。 19. **评价连续N次下降的店铺**：需要跟踪连续的评价变化，可以使用窗口函数计算连续下降的次数。 以上场景展示了窗口函数在解决复杂业务问题中的强大能力，包括但不限于累计计算、排名、时间序列分析、连续事件检测等。熟练掌握这些技巧对于SQL开发者来说至关重要，特别是在面试和实际工作中处理数据密集型任务时。