一.表结构与要求
要求如下:
视频号数据分析组外包招聘笔试题时间限时 45 分钟完成。
题目 根据 3 张表表结构,写出具体求解的 SQL 代码 (搞笑品类定义:视频分类或者视频创建者分类为“搞笑”)
三张表如下:
二.建表语句
create table t_user_video_action_d(
ds int,
user_id string,
video_id string,
action_type int,
`timestamp` bigint
)
row format delimited
fields terminated by ',';
create table t_video_d(
ds int ,
video_id string,
video_type string,
video_user_id string,
video_create_time bigint,
video_description string
)
row format delimited
fields terminated by ',';
create table t_video_user_d(
ds int,
video_user_id string,
video_user_name string,
video_user_type string
)
row format delimited
fields terminated by ',';
三.具体问题以及代码实现
题目 1:输出一张搞笑品类 dws 表,用于分析作者近 3 条视频情况:输出每个视频创建者 user_id 最近发布的 3 个视频,在过去一周内的曝光,点赞总数;需要产出字段:视频创建者 user_id,曝光用户数,点赞用户数,曝光次数、点赞次数。
select `current_date`();
select unix_timestamp();
select unix_timestamp()-7*24*3600;
select from_unixtime(1725326963+8*3600);
with t as (
select uva.user_id,action_type,row_number() over (partition by uva.user_id order by video_create_time desc ) px from t_user_video_action_d uva join t_video_d tvd on uva.user_id=tvd.video_user_id
and uva.video_id = tvd.video_id where tvd.video_type='搞笑' and video_create_time >= (unix_timestamp()-7*24*3600)
)
select
user_id,
count(if(t.action_type=1,t.user_id,null) ) `曝光用户数`,
count(if(t.action_type=2,t.user_id,null) ) `点赞用户数`,
count(if(t.action_type=1,1,null) ) `曝光次数`,
count(if(t.action_type=1,1,null) ) `点赞次数`
from t where t.px <= 3 group by user_id;
题目 2:输出一个取数结果:在 20221103 日创建的视频中,如果视频描述中带有 "搞笑段子”,“脱口秀”两个关键词即为“搞笑类内容”,不带有这两个关键词为“非搞笑类内 容”,最终输出 20221103 日搞笑与非搞笑视频去重数量。
-- 假如你创建的是分区表,其实可以使用分区表字段进行判断 ds = '20221103'
select "搞笑类视频" `类别`,count(1) `数量` from t_video_d
where video_description like '%搞笑段子%' or video_description like '%脱口秀%'
and from_unixtime(t_video_d.video_create_time+8*3600,'yyyyMMdd') ='20221103'
union
select "非搞笑类视频",count(1) from t_video_d
where video_description not like '%搞笑段子%' and video_description not like '%脱口秀%'
and from_unixtime(t_video_d.video_create_time+8*3600,'yyyyMMdd') ='20221103';
-- 第二种写法
select
sum(case when video_description like '%搞笑段子%' or video_description like '%脱口秀%' then 1 else 0 end) `搞笑视频数量`,
sum(case when video_description not like '%搞笑段子%' and video_description not like '%脱口秀%' then 1 else 0 end) `非搞笑视频数量`
from t_video_d where from_unixtime(t_video_d.video_create_time+8*3600,'yyyyMMdd') ='20221103';
题目 3:计算每个用户每天第一次曝光视频的时间戳,运行速度越快越好,输出字段 日期, 用户 id,时间戳
select user_id,ds,min(`timestamp`) from
t_user_video_action_d where action_type = 1 group by user_id,ds;
题目 4:输出一张 dws 表,查询过去任意日期的曝光活跃用户的 7 日留存率,输出字段日期,用户 id,7 日留存率具体表结构如下表 1 用户行为表:t_user_video_action_d
l分区:ds(格式 yyyyMMdd)
l主键:user_id、video_id
l含义:一个用户对一个视频的所有行为聚合,每天增量 字段名字段含义类型
留存用户:某段时间内的新增用户,经过一段时间后,又继续使用应用的被认作留存用户。
留存率:留存用户占新增用户的比例即是留存率
需要注意的是与连续登录不同的是留存只需要在规定时间内有过登录就行,而不是每天都需要登录。
-- 先查看曝光的用户和日期
with t as (
-- 9-10 zhangsan
-- 9-10 lisi
-- 9-17 zhangsan
select ds,user_id from t_user_video_action_d where action_type = 1 group by user_id,ds
)
-- 让7天前的数据 处于 当前数据 = 留存率 ds=20240910
, t2 as (
select ds,user_id from t where ds =
date_add(from_unixtime(unix_timestamp("20240910",'yyyyMMdd'),'yyyy-MM-dd'),7)
)
select
t.user_id,count(t2.user_id)/count(t.user_id) `七日留存率`
from t left join t2 on t.user_id = t2.user_id group by t.user_id;
-- 如何将20240910 --> 2024-09-10
-- 字符串转时间戳
select unix_timestamp("20240910",'yyyyMMdd');
select from_unixtime(unix_timestamp("20240910",'yyyyMMdd'),'yyyy-MM-dd');
select date_add(to_date('2024-09-10'),7);
-- 拓展 通过拼接的方式将20240910 --> 2024-09-10
SELECT
concat(
substr('20240910', 1, 4),
'-',
lpad(substr('20240910', 5, 2), 2, '0'),
'-',
lpad(substr('20240910', 7, 2), 2, '0')
) as formatted_date;
标签:数据分析,ds,action,video,user,SQl,组外,id,select
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