1，UNION和JOIN的区别

UNION是两张表进行上下拼接，JOIN 是两张表进行左右连接。
UNION分为UNION和UNION ALL两种方法，拼接时要求两表的列一样
JOIN是将条件匹配的两表记录将合并产生一个记录集，有LEFT JOIN、RIGHT JOIN、INNER JOIN、OUTER JOIN等多种方法。

2，连续登录问题

有连续三天以上访问记录的用户id

select distinct usr_id from
	(select usr_id,DATE_SUB(log_dte,initerval rank_id DAY) as flg_dte
	from
		(select usr_id,log_data,dense_rank()over(partition by usr_id order by 		log_dte) rank_id from log_table)A
	group by usr_id,flg_dte
having count(distinct log_dte)>=3) B

思路：select 去重 id
(select 新增一列，原日期+排序 as flg_dte
（select 借用聚合函数分组排序）A
按flg_dte分组 ，筛选计数大于等于3的
) B

3，窗口函数和普通聚合函数的区别

1，聚合函数是将多条记录聚合为⼀条；窗⼝函数是每条记录都会执行，有几条记录执行完还是几条
2，聚合函数也可以⽤于窗⼝函数。
窗⼝函数的执⾏顺序（逻辑上的）是在FROM，JOIN，WHERE， GROUP BY，HAVING之后，在ORDER BY，LIMIT，SELECT DISTINCT之前
注意：
窗口函数是在where之后执行的，所以如果where子句需要用窗口函数作为条件，需要多⼀层查询，在子查询外面进行

4，窗口函数的基本用法

over关键字用来指定函数执行的窗口范围，若后⾯括号中什么都不写,则意味着窗口包含满足WHERE条件的所有行，窗口函数基于所有行进行计算；如果不为空,则⽀持以下4中语法来设置窗⼝。

1. window_name:给窗口指定⼀个别名。如果SQL中涉及的窗口较多,采用别名可以看起来更清晰易读
2. partition by子句：窗口按照哪些字段进⾏分组,窗⼝函数在不同的分组上分别执⾏
3. order by子句：按照哪些字段进⾏排序,窗⼝函数将按照排序后的记录顺序进⾏编号
4. frame子句：frame是当前分区的⼀个子集,子句⽤来定义子集的规则,通常⽤来作为滑动窗⼝使⽤

5，序号函数:row_number(),rank(),dense_rank()的区别

ROW_NUMBER():顺序排序——1、2、3 row_number()
RANK():并列排序，跳过重复序号——1、1、3 rank()
DENSE_RANK():并列排序，不跳过重复序号——1、1、2 dense_rank()

6，窗口函数涉及的一些其他函数

分布函数:percent_rank(),cume_dist()
前后函数:lag(expr,n),lead(expr,n)
头尾函数：FIRST_VALUE(expr),LAST_VALUE(expr)

7，次日留存率

次日，7日，30日留存率问题都是重中之重的考点，之前写的问题中分析过

#两次dense_rank()是为了找注册人数，登录人数
with t1 as (
select tu.id,t1.uid,date(tu.register_time) reg_date,date(t1.login_time) log_date,
dense_rank()over(partition by date(tu.register_time) order by tu.id) daily_reg,
dense_rank()over(partition by date(tu.register_time)，date(t1.login_time) order by tu.id) daily_login

from t_user tu 
left join t_user_login t1 on (t1.uid = tu.id and (date(t1.login_time) = date(tu.register_time)+ interval '1' day
or date(t2.login_time) = date(tu.register_time)+ interval '2' day))
)

t2 as (
select reg_date,login_date,max(daily_reg),max(daily_login)
from t1
group by reg_date,login_date
)
select reg_date,max(daily_reg),
100*max(case when login_date = reg_date +interval '1' day then daily_login end)/max(daily_reg) rr1
from t2
group by reg_date;

8，sql如何进行优化

sql优化看运⾏环境，可以分为mysql和Hive，前者是数据库查询优化，后者基于MapReduce。互联⽹分析师更多是基于Hive查询数据，所以下⽂针对Hive如何优化进⾏分析。

(1) 理解数据仓库的分层和数据粒度是⾸要的。因为相⽐于与数据库是为了数据的储存，更新⽽设计的，数据仓库则是更多为了数据的查询。针对具体的业务需求，选择合适的数据粒度，是sql优化的基础。例如选择⽤户粒度的Hive表，比起访问pv粒度的Hive表，数据量要⼩很多，sql查询也更快。

(2) 针对典型的问题，例如数据倾斜。
产⽣原因
1.group by维度过小,某值的数量过多(后果:处理某值的reduce⾮常耗时)
2.去重
distinct count(distinct xx) 某特殊值过多(后果：处理此特殊值的reduce耗时)
3.连接
join,count(distinct),group by,join等操作，这些都会触发Shuffle动作，⼀旦触发，所有相同key的值就会拉到⼀个或⼏个节点上，就容易发⽣单点问题。

(2)解决方案
1.业务逻辑:例如我们从业务上就知道在做group by时某些key对应数据量很⼤,我们可以单独对这些key做计算,再与其他key进行join
2.Hive参数设置:
设置hive.map.aggr = true 在map中会做部分聚集操作，效率更高但需要更多的内存设置hive.groupby.skewindata=true 数据倾斜时负载均衡，当选项设定为true，⽣成的查询计划会有两个MRJob。第⼀个MRJob中，Map的输出结果集合会随机分布到Reduce中，每个Reduce做部分聚合操作，并输出结果，这样处理的结果是相同的GroupBy Key有可能被分发到不同的Reduce中，从⽽达到负载均衡的⽬的；第⼆个MRJob再根据预处理的数据结果按照GroupBy Key分布到Reduce中（这个过程可以保证相同的GroupBy Key被分布到同⼀个Reduce中），最后完成最终的聚合操作。
(3)查询语句优化:
1.在count(distinct) 操作前先进⾏⼀次group by,把key先进⾏⼀次reduce,去重
2.map join:使⽤map join让⼩的维度表（1000 条以下的记录条数）先进内存,在map端完成reduce

9，SQL常用函数

1，常用聚合函数

2，常用其他函数

10，SQL掌握运用的程度？–类似概述一下SQL的知识点

1） 基本操作
掌握增删改查等SQL基本语法：
–增(insert into)
INSERT INTO <表名> （字段名） VALUES （值）;
–删(delete)
DELETE FROM <表名> WHERE <筛选条件>;
–改 (update)
UPDATE <表名> SET <字段名=值> WHERE <筛选条件>;
–查
SELECT * FROM <表名> WHERE <筛选条件>;
2） 查询
SQL中的查询操作相当重要，关系着数据分析的效率高低，查询的基本语法是：

SELECT * FROM <表名>
WHERE <筛选条件>
GROUP BY <字段名>
HAVING <条件>

3）在此基本语法上衍生出许多知识点：

1. 嵌套查询：WHERE筛选条件中使用嵌套查询，将（SELECT-FROM-WHERE）的查询语句作为子查询嵌套进去；
2. 组合查询：使用UNION/UNION ALL对多个查询结果进行组合，其中UNION将对结果进行去重；
3. 表连接：表连接中根据使用场景选择INEER/LEFT/RIGHT/FULL JOIN；
4. 聚合函数：使用MAX/MIN/SUM/AVG/COUNT对查询数据进行聚合；
5. 窗口函数：多查询数据排序或多样性聚合

11，SQL中如何去重？

假设table表中有字段a、b、c，现需要对字段a、b进行去重，在SQL中通常有三种方法能够实现去重的功能：
1） DISTINCT 关键字
使用DISTINCT去重的方法很简单，在查询数据时在字段前增加DISTINCT关键字既可对字段内容进行去重。

SELECT DISTINCT a,b
FROM table;

2） GROUP BY关键字
使用GROUP BY进行去重的方法和DISTINCT类似，仅需在查询语句末端增加GROUP BY即可，而且能够对分组数据进行筛选。

SELECT a, b
FROM table
GROUP BY a, b;

3） 窗口函数
使用窗口函数进行去重时，比DISTINCT和GROUP BY稍微复杂些，可以采用窗口函数+over(partition by 去重字段)的方式。

-- 窗口函数+over(partition by 去重字段)，其中窗口函数可采用row_number
SELECT a, b
FROM(
    SELECT *, row_number() over(partition by a, b order by c) rank_id
    FROM table
) A
WHERE rank_id = 1;

12，SQL代码题：行、列转换

SELECT
   year,
    sum( CASE WHEN saler = '小明' THEN amount ELSE 0 END ) AS '小明',
    sum( CASE WHEN saler = '小张' THEN amount ELSE 0 END ) AS '小张',
    sum( CASE WHEN saler = '小王' THEN amount ELSE 0 END ) AS '小王' 
FROM
    sale 
GROUP BY
    year