每天一道大厂SQL题【Day10】电商分组TopK实战

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。

一路走来，随着问题加深，发现不会的也愈来愈多。但底气着实足了不少，相信不少朋友和我一样，日积月累才是最有效的学习方式！

每日语录

别看别人表面上一帆风顺，实际上他们背地里，也是一帆风顺。

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第10题：电商分组TopK实战

需求

有一个账号表如下，请写出SQL语句，查询各自区组的money排名前十的账号（分组取前10）

dist_id string ‘区组id’,

account string ‘账号’,

gold int ’ 金币 ’ 实现

请写出SQL语句，查询充值日志表2019年01月02号每个区组下充值额最大的账号，要求结果：区组id，账号，金额，充值时间

实现：

数据准备

CREATE TABLE test_sql.test10(
`dist_id` string COMMENT '区组id',
`account` string COMMENT '账号',
`gold` int COMMENT '金币');

INSERT INTO TABLE test_sql.test10 VALUES ('1','77',18); INSERT INTO TABLE test_sql.test10 VALUES ('1','88',106); INSERT INTO TABLE test_sql.test10 VALUES ('1','99',10); INSERT INTO TABLE test_sql.test10 VALUES ('1','12',13); INSERT INTO TABLE test_sql.test10 VALUES ('1','13',14); INSERT INTO TABLE test_sql.test10 VALUES ('1','14',25); INSERT INTO TABLE test_sql.test10 VALUES ('1','15',36); INSERT INTO TABLE test_sql.test10 VALUES ('1','16',12); INSERT INTO TABLE test_sql.test10 VALUES ('1','17',158); INSERT INTO TABLE test_sql.test10 VALUES ('2','18',12); INSERT INTO TABLE test_sql.test10 VALUES ('2','19',44); INSERT INTO TABLE test_sql.test10 VALUES ('2','10',66); INSERT INTO TABLE test_sql.test10 VALUES ('2','45',80); INSERT INTO TABLE test_sql.test10 VALUES ('2','78',98);

思路分析

首先，可以通过使用分组字段，求出每个区组下的所有账号的金额总和。

然后，可以使用排序，对每个分组按金额从大到小排序，并选取前10个记录。

最后，限制日期为2019年01月02号，以获得满足要求的结果。

答案获取

建议你先动脑思考，动手写一写再对照看下答案，如果实在不懂可以点击下方卡片，回复:大厂sql 即可。
参考答案适用HQL，SparkSQL，FlinkSQL，即大数据组件，其他SQL需自行修改。

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文末SQL小技巧

提高SQL功底的思路。
1、造数据。因为有数据支撑，会方便我们根据数据结果去不断调整SQL的写法。
造数据语法既可以create table再insert into，也可以用下面的create temporary view xx as values语句，更简单。
其中create temporary view xx as values语句，SparkSQL语法支持，hive不支持。
2、先将结果表画出来，包括结果字段名有哪些，数据量也画几条。这是分析他要什么。
从源表到结果表，一路可能要走多个步骤，其实就是可能需要多个子查询，过程多就用with as来重构提高可读性。
3、要由简单过度到复杂，不要一下子就写一个很复杂的。
先写简单的select * from table…,每个中间步骤都执行打印结果，看是否符合预期，根据中间结果，进一步调整修饰SQL语句，再执行，直到接近结果表。
4、数据量要小，工具要快，如果用hive，就设置set hive.exec.mode.local.auto=true;如果是SparkSQL，就设置合适的shuffle并行度，set spark.sql.shuffle.partitions=4;