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每天一道大厂SQL题【Day13】微众银行真题实战(三)

作者头像
Maynor
发布2023-03-01 15:17:43
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发布2023-03-01 15:17:43
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每天一道大厂SQL题【Day13】微众银行真题实战(三)

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!

第13题:逾期率统计

需求列表

3.基于附录2《借据表》统计下述指标,请提供统计SOL

产品类型

户数

余额

逾期率/ 不良率

逾期1-30天

逾期30-90天

逾期90天以上

逾期合计

不良合计

数据准备

链接:https://pan.baidu.com/s/1Wiv-LVYziVxm8f0Lbt38Gw?pwd=s4qc 提取码:s4qc

代码语言:javascript
复制
debt.txt文件
代码语言:javascript
复制
set spark.sql.shuffle.partitions=4;
create database webank_db;
use webank_db;
create or replace temporary view check_view (ds comment '日期分区',
sno comment '流水号', uid comment '用户id',
is_risk_apply comment '是否核额申请',
is_pass_rule comment '是否通过规则',
is_obtain_qutoa comment '是否授信成功', quota comment '授信金额',
update_time comment '更新时间')
as
values ('20201101', 's000', 'u000', 1, 1, 1, 700, '2020-11-01 08:12:12'),
('20201102',	's088',	'u088',	1,	1,	1,	888, '2020-11-02 08:12:12'),
('20201230',	's091',	'u091',	1,	1,	1,	789, '2020-12-30 08:12:12'),
('20201230',	's092',	'u092',	1,	0,	0,	0, '2020-12-30 08:12:12'),
('20201230',	's093',	'u093',	1,	1,	1,	700, '2020-12-30 08:12:12'),
('20201231',	's094',	'u094',	1,	1,	1,	789, '2020-12-31 08:12:12'),
('20201231',	's095',	'u095',	1,	1,	1,	600, '2020-12-31 08:12:12'),
('20201231',	's096',	'u096',	1,	1,	0,	0, '2020-12-31 08:12:12')
;
--创建核额流水表 
drop table if exists check_t;
create table check_t (
sno string comment '流水号', 
    uid string,
is_risk_apply bigint, 
    is_pass_rule bigint, 
    is_obtain_qutoa bigint, 
    quota decimal(30,6), update_time string
) partitioned by (ds string comment '日期分区');
--动态分区需要设置 
set hive.exec.dynamic.partition=true;
set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict; 
insert overwrite table check_t partition (ds) select sno,
uid, is_risk_apply, is_pass_rule, is_obtain_qutoa, quota, 
update_time,
ds
from check_view;
img
img
代码语言:javascript
复制
-- 创 建 借 据 表
create table debt(
duebill_id	string comment '借据号',
uid	string, prod_type		string, 
putout_date string, 
putout_amt		decimal(30, 6),
balance	decimal(30, 6), 
is_buliang		int, 
overduedays int
)partitioned by (ds string comment '日期分区');
--资料提供了一个34899条借据数据的文件 
--下面补充如何将文件的数据导入到分区表中。需要一个中间普通表过度。
drop table if exists webank_db.debt_temp;
create table webank_db.debt_temp(
duebill_id		string comment '借据号', uid	string,
prod_type	string,
putout_date string, putout_amt	decimal(30, 6),
balance decimal(30,6),
is_buliang	int, overduedays int,
ds string comment '日期分区'
) row format delimited fields terminated by 't';

load data local inpath '/root/debt.txt' overwrite into table webank_db.debt_temp;

--动态分区需要设置 
set hive.exec.dynamic.partition=true;
set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;
insert overwrite table webank_db.debt partition (ds)
select * from webank_db.debt_temp;

--技巧:如果查询debt表,由于分区数太多,导致查询很慢。 
-- 开发阶段,我们可以事先将表缓存起来,并且降低分区数比如为6,那么查缓存表大大提升了开发效率。 
-- 上线阶段,再用实际表替换缓存表。 
--首次缓存会耗时慢 
cache table cache_debt as select /+ coalesce(6) /  from
debt;
--第二次使用缓存会很快 
select count(*) from cache_debt;
select ds,count(1) from cache_debt group by ds;

思路分析

假设计算当天2021-10-29日的报表

为了统计附录2《借据表》中的指标,需要进行以下步骤:

  1. 筛选借据表中逾期1-30天、逾期30-90天和逾期90天以上的数据,并分别统计户数和余额。逾期率可以通过计算逾期户数与借据总户数之比来得到。
  2. 将逾期1-30天、逾期30-90天和逾期90天以上的数据合并,得到逾期合计指标。同样地,逾期率也需要重新计算。
  3. 不良率是指不良贷款余额与总贷款余额之比。因此,需要筛选借据表中不良贷款的数据,并计算不良贷款余额。然后,将不良贷款余额与借据表中总贷款余额之比得到不良率。
  4. 最后,可以将所有统计的指标按照产品类型进行分组,以得到表格中的结果。

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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微众银行源数据表附录:

  1. 核额流水表

字段名

字段意义

字段类型

ds

日期分区,样例格式为20200101,每个分区有全量流水

string

sno

每个ds内主键,流水号

string

uid

户id

string

is_risk_apply

是否核额申请(核额漏斗第一步)取值0和1

bigint

is_pass_rule

是否通过规则(核额漏斗第二步)取值0和1

bigint

is_obtain_qutoa

是否授信成功(核额漏斗第三步)取值0和1

bigint

quota

授信金额

decimal(30,6)

update_time

更新时间样例格式为2020-11-14 08:12:12

string

  1. 借据表

字段名

字段意义

字段类型

ds

日期分区,样例格式为20200101每个分区有全量借据

string

duebilid

借据号(每个日期分区内的主键)

string

uid

用户id

string

prod_type

产品名称仅3个枚举值XX贷YY贷ZZ贷

string

putout_date

发放日期样例格式为2020-10-10 00:10:30

bigint

putout_amt

发放金额

decimal(30,6)

balance

借据余额

decimal(30,6)

is_buliang

状态-是否不良取值0和1

bigint

overduedays

逾期天数

bigint

  1. 模型输出表

字段名

字段意义

字段类型

ds

日期分区,样例格式为20200101增量表部分流水记录可能有更新

string

sno

流水号,主键

string

create time

创建日期样例格式为2020-10-10 00:10:30与sno唯一绑定,不会变更

string

uid

用户id

string

content

son格式key值名称为V01~V06,value值取值为0和1

string

create_time

更新日期样例格式为2020-10-1000:10:30

string

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;

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原始发表:2023-02-27,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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