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0 需求描述

1 数据准备

2 问题分析

3 小结

如果觉得本文对你有帮助，那么不妨也可以选择去看看我的博客专栏 ，部分内容如下：

数字化建设通关指南

专栏 原价99，现在活动价39.9，十一国庆后将上升至59.9，最后一波需要的赶紧冲，最终按照阶梯式增长，直到恢复原价。

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0 需求描述

现在有一张A表，里面包含当天用户观看直播的记录，需求：统计每个时间段内对应的观看直播的人数

表A

user_id	start_time	end_time
1001	2024-06-06 12:05:00	2024-06-06 13:10:00
1002	2024-06-06 11:05:00	2024-06-06 13:10:00

1 数据准备

create table a as
    (select stack(
                    2,
                    1001, '2024-06-06 12:05:00', '2024-06-06 13:10:00',
                    1002, '2024-06-06 11:05:00', '2024-06-06 13:10:00'
            ) as (user_id, start_time, end_time));

2 问题分析

本题主要考察拉链表流水化的思维方式，即如何将拉链表转换成对应的时间明细表

具体步骤如下：

第一步：行转列，标记在线、下线状态

状态标记：st时间记为 1，et时间记为-1 （et时表示下播，取-1）

select user_id, start_time dt, 1 status
 from a
 union all
 select user_id, end_time dt, -1 status
 from a

 

第二步：求对应时点处累计人数，及对应时段

select user_id
      ,dt start_time
      ,sum(status) over(order by dt) acc_cnt
      ,lead(dt) over(order by dt) end_time
from
(select user_id, start_time dt, 1 status
 from a
 union all
 select user_id, end_time dt, -1 status
 from a) t

第三步：筛选出累计人数大于0的结果，获取最终结果

select user_id
     , start_time
     , end_time
     , acc_cnt
from (select user_id
           , dt                             start_time
           , sum(status) over (order by dt) acc_cnt
           , lead(dt) over (order by dt)    end_time
      from (select user_id, start_time dt, 1 status
            from a
            union all
            select user_id, end_time dt, -1 status
            from a) t) t

 

3 小结

如果觉得本文对你有帮助，那么不妨也可以选择去看看我的博客专栏 ，部分内容如下：

数字化建设通关指南

专栏 原价99，现在活动价39.9，十一国庆后将上升至59.9，最后一波需要的赶紧冲，最终按照阶梯式增长，直到恢复原价。

主要内容：
（1）SQL进阶实战技巧
可以参考如下教程，具体链接如下

SQL很简单，可你却写不好？也许这才是SQL最好的教程

上面链接中的文章及技巧会不定期更新。

（2）数仓建模实战技巧和个人心得
       1）新人入职新公司后应如何快速了解业务？

       2）以业务视角看宽表化建设？

       3)  维度建模 or 关系型建模？

       4）业务模型与数据模型有什么区别？业务阶段的模型该如何建设？

       5）业务指标体系该如何建设？指标体系该如何维护？指标平台应如何建设？指标体系                           该由谁来搭建？

       6）如何优雅设计DWS层？DWS层模型好坏该如何评价？

       7）指标发生异常，该如何排查？应从哪些方面入手寻找问题点？

       8） 数据架构的选择，mpp or hadoop?

       9）数仓团队应如何体现自己的业务价值，讲好数据故事？

       10）BI与大数据有什么关系？BI与信息化、数字化之间有什么关系？BI与报表之间的关                          系？

       11）数据部门如何与业务部门沟通，并规划指引业务需求？

文章不限于以上内容，有新的想法也会及时更新到该专栏。

具体专栏链接如下：

 ​​​​​​数字化建设通关指南_莫叫石榴姐的博客-CSDN博客