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游戏行业实战案例5:玩家在线分布

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猴子数据分析
发布2022-05-19 12:25:47
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发布2022-05-19 12:25:47
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文章被收录于专栏:猴子数据分析猴子数据分析

【面试题】某游戏数据后台设有“登录日志”和“登出日志”两张表。

“登录日志”记录各玩家的登录时间和登录时的角色等级。

“登出日志”记录各玩家的登出时间和登出时的角色等级。

其中,“角色id”字段唯一识别玩家。

游戏开服前两天(2022-08-13至2022-08-14)的角色登录和登出日志如下

一天中,玩家可以多次登录登出游戏,请使用SQL分析出以下业务问题:

请根据玩家登录登出的时间,统计在开服首日各玩家在线时长分布。

(如玩家登录后没有对应的登出日志,可以使用当天23:59:59作为登出时间,时间之间的计算可以考虑使用时间戳函数unix_timestamp。【区分在线时间段:0-30min,30min-1h,1-2h,2-3h,3-5h,5h以上;区间为左闭右开】)

问题5:

统计在开服首日各玩家在线时长分布,其中区分在线时间段:0-30min,30min-1h,1-2h,2-3h,3-5h,5h以上,区间为左闭右开,解释为大白话即为:统计2022-08-13,在线时间段在0-30min、30min-1h、1-2h、2-3h、3-5h、5h以上的玩家各有多少人。

统计人数使用count()函数,而玩家的在线时间段可以用case when子句进行条件判断,即使用case when子句判断各玩家的总在线时长在哪个在线时间段内:

case when 总在线时长_min>=0 and 总在线时长_min<30 then '0-30min'
when 总在线时长_min>=30 and 总在线时长_min<60 then '30min-1h'
when 总在线时长_min>=60 and 总在线时长_min<120 then '1-2h'
when 总在线时长_min>=120 and 总在线时长_min<180 then '2-3h'
when 总在线时长_min>=180 and 总在线时长_min<300 then '3-5h'
else '5h以上' end

将问题4中统计各玩家每天的总在线时长的查询结果设为临时表d,则判断开服首日,各玩家的总在线时长在哪个在线时间段内的SQL的书写方法:

select 角色id,
       (case when 总在线时长_min>=0 and 总在线时长_min<30 then '0-30min'
        when 总在线时长_min>=30 and 总在线时长_min<60 then '30min-1h'
        when 总在线时长_min>=60 and 总在线时长_min<120 then '1-2h'
        when 总在线时长_min>=120 and 总在线时长_min<180 then '2-3h'
        when 总在线时长_min>=180 and 总在线时长_min<300 then '3-5h'
        else '5h以上' end) as 在线时间段
from d
where 日期 = '2022-08-13';

利用with…as语句来封装临时表d的查询语句,则SQL的书写方法:

with d as
(with c as
(select a.角色id,a.日期,a.登录时间,
        (case when b.登出时间 is null then concat(a.日期,'23:59:59') else b.登出时间 end) as 登出时间
from
(select 角色id,日期,登录时间,rank() over(partition by 角色id,日期 order by 登录时间 asc) as 登录排名
from 登录日志) as a
left join
(select 角色id,日期,登出时间,rank() over(partition by 角色id,日期 order by 登出时间 asc) as 登出排名
from 登出日志) as b
on a.角色id = b.角色id and a.日期 = b.日期 and a.登录排名 = b.登出排名
)
select 角色id,日期,
sum(round((unix_timestamp(登出时间)- unix_timestamp(登录时间))/60,2)) as 总在线时长_min
from c
group by 角色id,日期
)
select 角色id,
       (case when 总在线时长_min>=0 and 总在线时长_min<30 then '0-30min'
        when 总在线时长_min>=30 and 总在线时长_min<60 then '30min-1h'
        when 总在线时长_min>=60 and 总在线时长_min<120 then '1-2h'
        when 总在线时长_min>=120 and 总在线时长_min<180 then '2-3h'
        when 总在线时长_min>=180 and 总在线时长_min<300 then '3-5h'
        else '5h以上' end) as 在线时间段
from d
where 日期 = '2022-08-13';

查询结果如下:

现在我们来计算各在线时间段的玩家人数,同样,使用group by子句和count()函数即可实现。

将上述查询结果设为临时表e,则SQL的书写方法:

select 在线时间段,count(角色id) as 玩家人数
from e
group by 在线时间段;

将临时表e的查询语句代入,则SQL的书写方法:

with d as
(with c as
(select a.角色id,a.日期,a.登录时间,
        (case when b.登出时间 is null then concat(a.日期,'23:59:59') else b.登出时间 end) as 登出时间
from
(select 角色id,日期,登录时间,rank() over(partition by 角色id,日期 order by 登录时间 asc) as 登录排名
from 登录日志) as a
left join
(select 角色id,日期,登出时间,rank() over(partition by 角色id,日期 order by 登出时间 asc) as 登出排名
from 登出日志) as b
on a.角色id = b.角色id and a.日期 = b.日期 and a.登录排名 = b.登出排名
)
select 角色id,日期,
sum(round((unix_timestamp(登出时间)- unix_timestamp(登录时间))/60,2)) as 总在线时长_min
from c
group by 角色id,日期
)
select 在线时间段,count(角色id) as 玩家人数
from
(select 角色id,
       (case when 总在线时长_min>=0 and 总在线时长_min<30 then '0-30min'
        when 总在线时长_min>=30 and 总在线时长_min<60 then '30min-1h'
        when 总在线时长_min>=60 and 总在线时长_min<120 then '1-2h'
        when 总在线时长_min>=120 and 总在线时长_min<180 then '2-3h'
        when 总在线时长_min>=180 and 总在线时长_min<300 then '3-5h'
        else '5h以上' end) as 在线时间段
from d
where 日期 = '2022-08-13'
) as e
group by 在线时间段;

查询结果如下:

可以看到,虽然我们已经得到了各在线时间段的玩家人数,但是在线时间段的排列是乱序的,查看分布情况不是很方便。因此,我们需要对在线时间段进行重新排序。

“在线时间段”这一列数据类型为字符串,无法用order by子句进行简单排序,那么如何对在线时间段进行重新排序呢?

可以使用field()函数。field()函数是自定义排序函数,可以自定义排列顺序,使用方法为:

order by field(值,str1,str2,str3,str4,……,strn) asc/desc

意思为:

将值按照str1,str2,str3,str4,……,strn的顺序升序(asc)或者降序排列(desc)。

将其应用在本问题中,则为:

order by field(在线时间段,'0-30min','30min-1h','1-2h','2-3h','3-5h','5h以上') asc

即:将在线时间段这一列的值按照'0-30min','30min-1h','1-2h','2-3h','3-5h','5h以上'的顺序升序排列。

将其代入上述SQL语句中,则统计开服首日,玩家的在线时长分布的完整SQL的书写方法为:

with d as
(with c as
(select a.角色id,a.日期,a.登录时间,
        (case when b.登出时间 is null then concat(a.日期,'23:59:59') else b.登出时间 end) as 登出时间
from
(select 角色id,日期,登录时间,rank() over(partition by 角色id,日期 order by 登录时间 asc) as 登录排名
from 登录日志) as a
left join
(select 角色id,日期,登出时间,rank() over(partition by 角色id,日期 order by 登出时间 asc) as 登出排名
from 登出日志) as b
on a.角色id = b.角色id and a.日期 = b.日期 and a.登录排名 = b.登出排名
)
select 角色id,日期,
sum(round((unix_timestamp(登出时间)- unix_timestamp(登录时间))/60,2)) as 总在线时长_min
from c
group by 角色id,日期
)
select 在线时间段,count(角色id) as 玩家人数
from
(select 角色id,
       (case when 总在线时长_min>=0 and 总在线时长_min<30 then '0-30min'
        when 总在线时长_min>=30 and 总在线时长_min<60 then '30min-1h'
        when 总在线时长_min>=60 and 总在线时长_min<120 then '1-2h'
        when 总在线时长_min>=120 and 总在线时长_min<180 then '2-3h'
        when 总在线时长_min>=180 and 总在线时长_min<300 then '3-5h'
        else '5h以上' end) as 在线时间段
from d
where 日期 = '2022-08-13'
) as e
group by 在线时间段
order by field(在线时间段,'0-30min','30min-1h','1-2h','2-3h','3-5h','5h以上') asc;

查询结果如下:

【本题考点】

1、考察逻辑分析能力,即:如何将复杂问题拆解成容易解决的一个个子问题的能力;

2、考察排序窗口函数的灵活使用。在需要进行分组排序时,排序窗口函数往往是首选;

3、考察case when语句的灵活应用以及分组汇总时,group by子句、聚合函数的搭配使用;

4、考察纵向联结和横向联结的使用。纵向联结使用union方法(union、union all),横向联结使用join方法(left join、innerjoin、right join);

5、考察多重子查询的应用以及with…as语句的应用。

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原始发表:2022-05-12,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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