每天一道大厂SQL题【Day17】腾讯外包(微信相关)真题实战(二)
每天一道大厂SQL题【Day17】腾讯外包(微信相关)真题实战(二)
每天一道大厂SQL题【Day17】腾讯外包(微信相关)真题实战(二)
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
真正的勇士，敢于直面银行卡上的余额，敢于正视磅秤上的数字。
第17题：查询当天阅读最多的 100 篇文章
需求列表
第2题 查询当天阅读最多的 100 篇文章
上述结果上传 HIVE 表 t_log_clean ，字段分别为 ftime uid postid ， 请计算 2020 年 1 月 1日 当天阅读最多的 100 篇文章
思路分析
- 筛选出指定日期的数据：我们可以使用 where 子句来过滤出 ftime 字段等于 ‘2020-01-01’ 的数据，这样就只保留了当天的日志记录。
- 统计每篇文章的阅读次数：我们可以使用 group by 子句和 count 函数来对 postid 字段进行分组和计数，这样就得到了每篇文章当天的阅读次数。
- 按照阅读次数降序排序：我们可以使用 order by 子句和 desc 关键字来对阅读次数进行降序排序，这样就把阅读最多的文章排在前面。
- 取出前 100 篇文章：我们可以使用 limit 子句和 100 参数来限制返回的结果集数量，这样就只保留了前 100 篇文章。
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。
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;
后记
📢博客主页：https://manor.blog.csdn.net
📢欢迎留言 📝 如有错误敬请指正！ 📢本文由 Maynor 原创，首发于 CSDN博客🙉 📢不能老盯着手机屏幕，要不时地抬起头，看看老板的位置⭐ 📢专栏持续更新,欢迎订阅：https://blog.csdn.net/xianyu120/category_12182595.html