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社区首页 >专栏 >每天一道大厂SQL题【Day15】微众银行真题实战(五)

每天一道大厂SQL题【Day15】微众银行真题实战(五)

作者头像
Maynor
发布2023-03-11 13:50:13
4900
发布2023-03-11 13:50:13
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每天一道大厂SQL题【Day15】微众银行真题实战(五)

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

第15题:逾期率统计

需求列表

基于附录2《借据表》统计下述指标,请提供Vintage统计SQL(mobX指的是发放后第X月末的不良余额/发放月金额)

发放月份

发放金额

MOB1

MOB2

MOB3

MOB4

MOB5

MOB6

MOB7

MOB8

MOB9

MOB10

MOB11

MOB12

2019-10

2019-11

2019-12

2020-01

2020-02

2020-03

2020-04

2020-05

2020-06

2020-07

2020-08

2020-09

2020-10

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

image-20230306194326674
image-20230306194326674
image-20230306194357290
image-20230306194357290

随机观察2个借据的情况

代码语言:javascript
复制
*select* * *from* cache_debt *where* duebill_id='u001-1' *order by* ds;

*select* * *from* cache_debt *where* duebill_id='u005-2' *order by* ds;
image-20230306194851164
image-20230306194851164
image-20230306194900444
image-20230306194900444

分3个大步骤:

步骤1:形成临时表1_每月的总发放金额

发放月份

发放金额

2019-10

aa

2019-11

bb

2019-12

cc

2020-01

dd

2020-02

ee

2020-03

ff

2020-04

gg

2020-05

hh

步骤2:形成临时表2_发放后第几个月末时的不良余额

发放后第几个月末时的不良余额(元)

发放月份

1月后

2月后

3月后

4月后

5月后

6月后

7月后

8月后

2019-10

a1

a2

a3

a4

a5

a6

a7

a8

2019-11

b1

b2

b3

b4

b5

b6

b7

b8

2019-12

c1

c2

c3

c4

c5

c6

c7

c8

2020-01

d1

d2

d3

d4

d5

d6

d7

d8

2020-02

e1

e2

e3

e4

e5

e6

e7

e8

2020-03

f1

f2

f3

f4

f5

f6

f7

f8

2020-04

g1

g2

g3

g4

g5

g6

g7

g8

2020-05

h1

h2

h3

h4

h5

h6

h7

h8

步骤3:用上面的临时表1关联临时表2,用临时表2的每个值除以临时表的总金额。

发放后第几个月末时的不良余额占发放金额的比例

发放月份

发放金额

1月后

2月后

3月后

4月后

5月后

6月后

7月后

8月后

2019-10

aa

a1/aa

a2/aa

a3/aa

a4/aa

a5/aa

a6/aa

a7/aa

a8/aa

2019-11

bb

b1/bb

b2/bb

b3/bb

b4/bb

b5/bb

b6/bb

b7/bb

b8/bb

2019-12

cc

c1/cc

c2/cc

c3/cc

c4/cc

c5/cc

c6/cc

c7/cc

c8/cc

2020-01

dd

d1/dd

d2/dd

d3/dd

d4/dd

d5/dd

d6/dd

d7/dd

d8/dd

2020-02

ee

e1/ee

e2/ee

e3/ee

e4/ee

e5/ee

e6/ee

e7/ee

e8/ee

2020-03

ff

f1/ff

f2/ff

f3/ff

f4/ff

f5/ff

f6/ff

f7/ff

f8/ff

2020-04

gg

g1/gg

g2/gg

g3/gg

g4/gg

g5/gg

g6/gg

g7/gg

g8/gg

2020-05

hh

h1/hh

h2/hh

h3/hh

h4/hh

h5/hh

h6/hh

h7/hh

h8/hh

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:2023-03-09,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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