大数据SQL面试题002-合并日期重叠的活动

在大数据SQL面试中,我们经常会遇到一些棘手的问题,比如合并日期重叠的活动。本文将为大家详细解析这个问题,并提供相应的解决方案。

一、题目分析

题目要求我们处理一个表,表中记录了每个品牌的活动开始日期和结束日期。如果两个活动至少有一天是相同的,那么它们被认为是重叠的。我们需要编写一个sql查询来合并这些重叠的活动。

二、难度分析

这个问题的难度属于中等级别。需要对sql的窗口函数和条件表达式有一定的了解,并能够将它们应用到实际的数据分析问题中。同时,对于排序和日期计算也需要有一定的掌握。

三、知识点分析

解决这个问题需要掌握以下知识点:

  1. sql的窗口函数:窗口函数可以在查询结果的基础上进行聚合计算。在这个问题中,我们可以使用窗口函数为每个品牌的活动按日期进行排序和分组。

  2. sql的条件表达式:条件表达式可以根据特定的条件进行计算。在这个问题中,我们需要根据活动的开始日期和结束日期来判断是否与其他活动重叠。

  3. sql的日期函数:在处理日期重叠问题时,需要使用日期函数来进行日期的计算和比较。

四、解决方案

数据示例

+---------+------------+------------+

| brand_id | start_date | end_date |

+---------+------------+------------+

| 1 | 2023-01-13 | 2023-01-20 |

| 1 | 2023-01-14 | 2023-01-17 |

| 2 | 2022-12-25 | 2022-12-30 |

+---------+------------+------------+

具体步骤

  1. 选出品牌id和活动日期:首先,我们需要选出每个品牌的活动开始和结束日期。

  2. 使用窗口函数进行排序:按照`brand_id`分组,然后根据`start_date`和`end_date`进行排序。

  3. 判断活动是否重叠:使用`case`语句和`max`窗口函数来判断当前活动是否可以与上一个活动合并。

  4. 合并重叠的活动:如果活动重叠,更新`start_date`为最早的开始日期,`end_date`为最晚的结束日期。

代码示例

sql 复制代码
select brand_id
    ,min(start_date) as start_date
    ,max(end_date) as end_date
from 
(
    select brand_id
        ,start_date
        ,end_date
        ,max_end_date
        ,is_merge
        ,sum(is_merge) over (partition by brand_id order by start_date asc,end_date asc) as group_id
    from 
    (
        select brand_id
            ,start_date
            ,end_date
            ,max_end_date
            ,if(start_date <= max_end_date, 0, 1) as is_merge --0:合并,1:不合并
        from 
        (
            select brand_id
                ,start_date
                ,end_date
                ,max(end_date) over (partition by brand_id order by start_date asc,end_date asc rows between unbounded preceding and 1 preceding) as max_end_date
            from t_brand_event
        ) t1
    ) t2
) t3
group by brand_id, group_id 

五、总结

本文详细解析了在大数据sql面试中常见的合并日期重叠活动的问题,并提供了相应的解决方案。通过使用窗口函数、条件表达式和日期函数,我们可以轻松地合并大厅中的重叠活动。这个问题不仅考察了对sql的熟练程度,还展示了如何使用sql处理复杂的数据分析任务。

希望本文对大家在 Hive SQL 面试中遇到连续登录天数计算问题的解决有所帮助。如果你对 Hive SQL 或其他数据分析相关的问题感兴趣,欢迎关注微信公众号(数梦零零七),获取和交流更多有关数据仓库的知识和技巧。


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