,可以使用SQL语句来实现。具体的步骤如下:
有一份用户访问记录表,记录用户id和访问时间,如果用户访问时间间隔小于60s则认为时一次浏览。
有一份用户访问记录表,记录用户id和访问时间,如果用户访问时间间隔小于60s则认为时一次浏览,请合并用户的浏览行为。
我们接着上两题继续讨论泳池问题,还是相同的数据。现有一份数据记录了用户进入和离开游泳池的时间,请计算出泳池内的平均人数
连续问题考察范围可能涉及到:开窗函数,lag函数,row_number(),sum()over(order by) 等各种函数,以及相关数据处理技巧等,无论选取那种方法,连续问题都是相对较为复杂,考察综合能力的一类问题。
接上一道题目大数据面试SQL044-统计每个用户累计访问次数我们再进一步探查sum()聚合函数使用over()开窗后有order by和没有order by的区别。
索引(Index)是帮助DBMS高效获取数据的数据结构。 分类:普通索引/唯一索引/主键索引/全文索引。
现有用户登录记录表,已经按照用户日期进行去重处理。以用户登录的最早日期作为新增日期,请计算次日留存率是多少。
都说“金九银十”,马上十月份即将结束,相信还有相当多的小伙伴没找到合适的工作。在笔试过程中,总会出现那么一两道“有趣”的SQL题,来检测应聘者的一个逻辑思维,这对于初入职场的“小白”也是非常不友好。不用担心,本篇博客,博主整理了几道在面试中高频出现的“SQL”笔试题,助你在接下来的面试中一往无前,势如破竹!
现有用户登录记录表,已经按照用户日期进行去重处理。请查询出用户所有连续三天登录的数据记录
现有订单表t_order_037,包含订单ID,订单时间,下单用户,当前订单是否有效
现有各用户的登录记录表t_login_events如下,表中每行数据表达的信息是一个用户何时登录了平台。现要求统计各用户最长的连续登录天数,间断一天也算作连续,例如:一个用户在1,3,5,6登录,则视为连续6天登录。
假设我们有一个大规模的电子商务数据集,包含了每天数以亿计的用户交易记录。我们想要使用ClickHouse来处理这个数据集,并计算出每个用户在每个月的销售额和购买次数。
聚合查询是 Elasticsearch 中一种强大的数据分析工具,用于从索引中提取和计算有关数据的统计信息。聚合查询可以执行各种聚合操作,如计数、求和、平均值、最小值、最大值、分组等,以便进行数据汇总和分析。
有用户签到记录表,t_coin_signin,记录用户当天是否完成签到,请计算出每个用户的每个月获得的金币数量;
指标设计可以很好的帮助我们了解业务状况、发现业务问题和异常。比如,xx企业将日活用户数作为北极星指标,针对该指标向下拆解各种细分指标,然后对各种细分指标进行优化提升,从而最终提升北极星指标,业绩大幅提升。
本节主要介绍人群创建所依赖的画像宽表的生成方式。为什么要创建画像宽表?基于原始的标签数据表进行人群圈选有什么问题?如何生成画像宽表?针对这些问题本节会给出详细解答。
我们接着上一题大数据面试SQL046-泳池问题(上)继续讨论泳池问题。现有一份数据记录了用户进入和离开游泳池的时间,请找出一天中泳池最多人数持续时长,如有出现多次最高人数,对时间求和
Clickhouse在OLAP查询场景下有显著的性能优势,但Clickhouse在大表join查询的场景下,性能表现并不是很好,因此在实际业务场景需要多表计算时,往往是通过in+子查询的方式代替join查询,以提升查询性能。
现有一张用户支付表:t_user_pay包含字段订单ID,用户ID,商户ID,支付时间,支付金额。
有某城市网吧上网记录表,包含字段:网吧id,访客id(身份证号),上线时间,下线时间。
现有订单表t_order,包含订单ID,订单时间,下单用户,当前订单是否有效,请查询出每笔订单的上一笔有效订单
前几天,我们 SQL 大数据玩家微信群里,有朋友发布了一条数据校验的题目。觉得有趣,也有必要总结下,所以检索了些论文,结合平时工作中的使用,综合起来讲讲,看看自己能不能把这方面讲清楚
接了一个需求,产品想分析一下用户增长的曲线。也就是某个时间段的每日总人数列表。好对近期活动进行一个效果的评测。这个统计sql还是花了我一小段时间的。mysql统计这个还是需要一定的技巧的。
本节将结合实际案例介绍各类画像标签的生产方式。离线标签将分别介绍统计类标签、规则类标签和导入类标签,实时标签和挖掘类标签也会结合示例做简要介绍,本节部分环节给出了核心Hive SQL语句及Java代码示例。
传统的将数据集中存储至单一节点的解决方案,在性能、可用性和运维成本这三方面已经难于满足海量数据的场景。
有用户点击日志记录表 t_click_log_025,包含user_id(用户ID),click_time(点击时间),请查询出连续点击三次的用户数;
需求 求所有用户和活跃用户的总数及平均年龄 建表语句 create table user_age( dt string, user_id string, age int ) row format delimited fields terminated by '\t' ; 数据 insert overwrite table user_age values ("2019-02-11","test_1","23"), ("2019-02-11","test_2","19"), ("2019
现有用户登录日志表 t_login_log,包含用户ID(user_id),登录日期(login_date)。数据已经按照用户日期去重,请查出连续登录超过4天的用户ID
可以看到数据已经插入进来,没有填充数据的列已NULL填充,关于这一点,我们可以在创建表的时候通过DEFAULT来指定默认值,就是在这个时候使用的
有一位来自IBM圣约瑟研究实验室的高级研究员Edgar Frank Codd在Communications of ACM上发表了名为A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks的文章,从而创建了关系数据模型。时至今日,基于该模型的关系数据库仍然是企业存储和处理数据的主要方式。甚至可以说,绝大多数IT系统都是围绕着数据库执行数据增删改查操作的。
PaddingOracle填充攻击(Padding Oracle Attack)是比较早的一种漏洞利用方式了,早在2011年的Pwnie Rewards中被评为“最具有价值的服务器漏洞”。
几年前我曾经服务过的一家电商公司,随着业务增长我们每天的订单量很快从30万单增长到了100万单,订单总量也突破了一亿。当时用的Mysql数据库。根据监控,我们的每秒最高订单量已经达到了2000笔(不包括秒杀,秒杀TPS已经上万了。秒杀我们有一套专门的解决方案,详见《秒杀系统设计~亿级用户》)。不过,直到此时,订单系统还是单库单表,幸好当时数据库服务器配置不错,我们的系统才能撑住这么大的压力。
这里,我也写过两篇文章关于《SpringBoot入门建站全系列(二十四)使用Sharding-JDBC进行分库分表》和《Spring整合Sharding-JDBC分库分表详情》
038题目发出后,群里很多朋友发出各种疑问,也给出了很多写法。大家的疑问主要有两个
理论上,对于N维,你最终会得到2 ^ N维组合。但是对于某些维度组,不需要创建这么多组合。例如,如果您有三个维度:洲,国家,城市(在层次结构中,“更大”维度首先出现)。在深入分析时,您只需要以下三种组合组合:
where是在分组(聚合)前对记录进行筛选,而having是在分组结束后的结果里筛选,最后返回整个sql的查询结果。
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 一九七零年,那是一个夏天。 有一位来自IBM圣约瑟研究实验室的高级研究员Edgar Frank Codd在Communications of ACM上发表了名为A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks的文章,从而创建了关系数据模型。时至今日,基于该模型的关系数据库仍然是企业存储和处理数据的主要方式。甚至可以说,绝大多数IT系统都是围绕着数据库执行数据增删改查操作的。 目前主流的关系型数据
CAP理论 是由 EricBrewer 教授 提出的,在设计和部署分布式应用的时候,存在三个核心的系统需求,这个三个需求之间存在一定的特殊关系。三个需求如下:
【数据库系统概述】 常用的数据库有MySql、oracle等。不同数据库都支持sql标准,并且不同数据库在sql标准的基础上进行了一些扩充。 对于数据库的学习包括:sql>过程、触发器等内容,其中重要程度如下: sql>过程、触发器等 oracle数据库: 1、oracle的开发部分,包含两个部分:sql+plsql编程 2、oracle管理部分,数据库配置和运行维护 【oracle简介】 oracle默认有sys和system两个用户,其中 sys: 超级管理员,拥有操作数据库的所有权限 syst
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。
由于最近项目需要和大数据对接,需要了解一下数仓的基本知识,所以记录一下hive的基础原理和使用
现有一张用户支付表:t_user_pay包含字段订单ID,用户ID,商户ID,支付时间,支付金额。如果同一用户在同一商户存在多笔订单,且中间该用户没有其他商户的支付记录,则认为是连续订单,请把连续订单进行合并,时间取最早支付时间,金额求和。
作者 | 孙高飞 理解 instant 类型和 range 类型 在 PromQL 中我们可以使用很多的操作符和内置函数来计算我们的监控数据, 而这些操作符和内置函数在计算的 时候要求输入的参数是有类
那么这时候,小伙伴萌就会问到,我其实可以把窗口聚合的写法也转换为 Group 聚合,只需要把 Group 聚合的 Group By key 换成时间就行,那这两个聚合的区别到底在哪?
有如下数据记录直播平台主播上播及下播时间,根据该数据计算出平台最高峰同时直播人数。
对于测试同学来说,除了知道测试基础知识外,还需要掌握一些测试基本技能,主要有Linux、数据库、计算机网络等,在此之前我们已经讨论过Linux基础知识以及在实际工作中的应用,可参考往期文章「学会Linux,看完这篇就行了!」。
“数据!数据!数据!”他焦急地高叫着,“(如果没有数据),巧妇难为无米之炊啊!” --Arthur Conan Doyle 数据力量 我们正生活在一个被数据淹没的世界。各大网站都会记录每一个访问者的每一次点击数据,智能手机会记录使用者每一天每一秒的位置和速度数据。量化生活者会使用计步器记录自己的心跳,运动习惯,饮食和睡眠数据。智能汽车会搜集行车习惯数据,智能住宅会搜集生活习惯数据,智能店铺会搜集购物习惯数据。就连互联网本身所代表的无所不知的巨大知识库也是由无数相互链接的数据组成的一本百科全书;专业领域知识
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