手记

大数据开发-Sql-涉及迭代数据的sql问题处理思路

在前面一篇里面,算法-一个经典sql 题和一个Java算法题 大数据开发-Hive-常用日期函数&&日期连续题sql套路有一道经典sql题目,解决连续问题,本文继续总结关于连续性的套路,来自于实际生产项目的问题,本文略去其他不重要信息字段,来从更深地层次解决问题,由于在生产中,常常是理解需求,转换需求,让需求拆解为更通用的处理方式,同时从解决难题中提高自己,解决这些问题,也是快乐的源泉之一?。

1.生产问题原始描述

关于给用户打标签的问题,对于标签的数据源在实际环境下几乎是覆盖全部门甚至全公司的,有的数据源本身是明细方式,有的是原始ods日志方式,有的是维度表,有的是名单表,对于需求方来说要的是快速迭代上线标签,看需求或者数据仓库划分或者处理麻烦程度,往往会采用不同的处理方式,另外对于标签的应用方来说一定会有人查值,值查人,资产分析等,本文的例子就一个名单表,什么是名单表呢,就是圈客的结果,比如满足某条件某条件的一堆id,标签天然就是为满足圈客用的,但是原始数据它是圈客的结果,所以同时为了使得标签在业务方使用起来更方便,所以把名单表加工成标签,那么需求就确定了,从名单表里面加工出标签。

原始表如下

# id  dt
1   10
2   10
2   11
3    11

解释,为了说明更简单,假设日期类型都用数字来表示,每天会有一群去重id,下一天的id更这一天的id必然是两个交叉圆的形式,即既有多出来的,又有少出来的,又有重叠的。

现在需求就是,

我要筛选任意时间段的用户,满足是这段时间首次有效,或者无效,或者存量有效,分别对应描述里面的多出来,少了重合的每天

至于有效的定义就是,前一天名单没有这个id,下一天有这个id,这就是首次有效,但是对于名单这种数据来说,一定会有有效,无效,有效,无效,这种,所以标签的每天分片里面会有昨天的id加今天的id.

2.生产问题分析拆解

针对上面分析到的问题,有效无效这种状态不能是最近一次,或者首次的有效,因为会有区段的概念,比如某历史一段时间,只要首次出现在这段时间的,而且多天重合的。所以针对这个问题,我这边处理成每天相对于前一天的有效状态,分别为0,1,2,也即对应无效,首次有效,存量有效,另外对应每一段的信息。

所以这样问题就化解为,先求有效状态,然后再在有效状态的基础上,加工出最早时间和最晚时间,为了筛选方便,我另外加工出两个冗余子属性字段,是否首次有效和是否当前有效,对于有效无效,如果用窗口函数,找到同一个id的前一个日期,如果是日期的前一天,即表示2,存量有效,如果不为前一天则为增量有效,但是这种方式没法把无效的取出来,所以我后面想到的是用full join来实现,这样即可以把前一天后一天的数据都拿到。

3.问题解决

-- 对于有效无效的加工
with t3 as (
select id,dt,CASE
                  WHEN a.did IS NOT NULL
                          AND b.did IS NULL THEN 1
                       WHEN a.did IS NULL
                           AND b.did IS NOT NULL THEN 0
                     WHEN a.did IS NOT NULL
                           AND b.did IS NOT NULL THEN 2
                           end as is_valid
 from t1 a full join b on a.id = b.id
 )

-- 最早时间12,最晚时间14,是否首次有效,是否当前有效
select id,min(dt) as min_dt,max(dt) as max_dt, gid from (
select id,dt,is_valid, (dt - row_number() over (partition by id order by dt)) gid from t3 where is_valid != 0
) tmp group by id,gid

4.总结套路

4.1.首先思考可以用到的日期函数

datediff, date_sub/date_add

4.2.连续日期

连续问题都会用到一个排名函数,但是排名函数的值是数值,要与日期的连续性做到映射,才方便分组,比如可以把日期映射到连续数字,或者数字映射到连续日期,实现这两个的操作就是通过前面的datedff 和 date_sub组合,原理就是日期与日期相减即可得到连续整数,整数随便与某个日期做相减即可得到连续的日期,其中date_sub可以是反向排序得到连续日期。

4.3.通过连续的排序日期或者排序id相减,然后分组gid

即可解决此类问题

求连续状态时间的开始和结束时间

4.4 对于特殊问题,比如想知道前后分区的数据

现有方式,一种是lag和lead窗口函数,另外一种是自表关联,效率应该窗口函数高一点,基于本题,由于名单表的特殊原因,如果再给全量id打标签,这样结果分区的数据和原分区的数据不同,是加上了前一天失效的用户,所以用的自表fulljoin关联。


吴邪,小三爷,混迹于后台,大数据,人工智能领域的小菜鸟。

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