通过SQL解读财富的分配

还是继续昨天的问题，知乎上一个蛮有意思的问题，数据分析师做了一个很有意思的解读。

题目是：房间里有100个人，每人都有100元钱，他们在玩一个游戏。每轮游戏中，每个人都要拿出一元钱随机给另一个人，最后这100个人的财富分布是怎样的？

我们用SQL来解读一下，当然还可以测试的更充分一些。

首先我们创建一个表test_money，里面是存放很简单的数据，pid就是人员编号，money就是手头的财富。

create table test_money(pid number primary key,money number);

先插入100条记录。 insert into test_money select level,1 from dual connect by level <=100;

接着我使用如下的脚本来批量模拟实验，即循环pid,从1到100，依次扣减一块，依次随机添加一块。

delete from test_money; insert into test_money select level,1 from dual connect by level <=100; commit; begin for i in 1..100 loop update test_money set money=money-1 where pid=i; update test_money set money=money+1 where pid=trunc(dbms_random.value(0,100)) ; end loop; end; /

运行之后查看数据，第一次是这样的效果，可以看到，0,1,2的数据占比差不多是95% MONEY COUNT(*) ---------- ---------- 1 37 2 25 4 1 3 3 0 34 再来依次测试，数据有一定的变化，但是占比差别不大。 MONEY COUNT(*) ---------- ---------- 1 42 2 19 4 2 3 4 0 33

我们能不能继续改进一下，这么模拟测试100次，最后得到的平均数就相对更有说服力了。

为此我们创建一个表test_money_sum，插入统计数据。

create table test_money_sum(money int,money_cnt number); insert into test_money_sum select money,count(*)from test_money group by money;

按照这样的逻辑，我可以很轻松的模拟100遍这个实验。

使用如下的shell脚本来批量更新数据，得到最后的结果。

for i in {1..100} do sqlplus -s xx/xx<<EOF @test.sql EOF done sqlplus -s xx/xx<<EOF select money,sum(money_cnt)/100 from test_money_sum group by money; EOF

到了出数据的时候了，100次测试之后，财富的分布情况如下：

如果用图表来查看会更好一些

而所占的比例用这个饼图来看更加直白。

整体来看，这个实验还是很有意蕴的，想要突破现有的思维桎梏，达到一个新的高度，这个比例还是很低的，但是无论如何还是需要花很大的功夫的。

我们再想一下，如果这个样本是1000万呢。

这就涉及几个技巧，首先是初始化数据，1000万的数据初始化可以这么来做。

SQL> insert into test_money select rownum,1 from xmltable('1 to 10000000'); 10000000 rows created. Elapsed: 00:00:29.50

半分钟即可搞定，而如何批量更新呢，可以参考这个pl/sql

declare cursor test_cur is select pid from test_money; type rec_type is table of test_cur%rowtype index by binary_integer; recs rec_type; begin open test_cur; fetch test_cur bulk collect into recs; close test_cur; forall i in 1..recs.COUNT update test_money set money=money-1 where pid=recs(i).pid; update test_money set money=money+1 where pid=trunc(dbms_random.value(0,10000000)) ; commit; end; /

数据还在运行。稍后提供。