日常编写数据加工任务，主要的方法就是使用SQL。第一是因为自己对SQL掌握的比较好（十多年数据开发经验，就这几个关键字，也不敢跟别人说自己不行），所以，MR和函数涉及不多。在接触MaxCompute这些年，写过的函数应该不超过10个，主要还是因为自己JAVA水平挫。记得早些年写过一个身份证号码校验函数，当时有个项目反馈一段SQL原来2分钟，使用我的函数就变成12分钟了。当时这个项目组还找到MaxCompute的研发，研发负责人又找到我，让我把我的代码调优下。我很惶恐啊，我是什么渣，我自己心里知道啊。最后还是厚着脸皮求研发帮我优化了下，性能终于改进了。这以后，我更不敢随机作函数了，毕竟MaxCompute官方建议尽可能使用SQL，SQL是优化过的方法，自己用MR和自定义函数性能是很难保障的。这也导致我至今在这方面也是渣渣，当然我认为错不在我，我只是听了“妈妈”的话而已。

最近很奇妙，接连有两个项目遇到了序列值计算的问题，还都是要求不能使用函数和MR。同事把问题送给我，我发现光读懂题都要半天（题目有点绕），不在一线搞开发太久了，有点生疏了。同样的问题，第一次搞了一天，第二次还搞了半天，没说很快能搞出来的，未免有点丢范。所以，总结出来跟大家分享下。

先说下什么是序列值的处理。表中的记录本身是无序的，但是业务上数据都是有序的，一般来说时间就是一个自然的序列。比如利用我一天的作息的时点记录，计算我一天吃了几次饭，吃了多久。乍一看，好像要写个函数。

问题模拟如下：

问题：吃了几次饭，都吃了多久？

条件：1-两个“吃饭”状态间隔在1小时内，算作一顿饭

2-最后一个“吃饭”状态后的下一个其他状态的开始时间，是“吃饭”的结束时间

通过上面的分析，我们可以得到结果：大约吃了四次饭，因为晚上吃饭的时间很长，按照规则算作吃了两次饭（第四次看起来是去撸串了）。我是怎么做的呢？第一步，我先把无关的信息剔除了，第1行、第4行、最后1行。第二步，后我利用数据是连续的时间的特质，找到了状态的结束时间。第三步，我识别了状态间隔1小时这个特征，识别出了一个“吃饭”中混杂的其他无关状态，并且还分析得到第三个“吃饭”和第四个“吃饭”状态是两个独立的状态。

那么用SQL怎么实现？排序是一定的了，要排序还要处理状态，必须使用窗口函数。能选的窗口函数似乎只有lag、lead。

窗口函数：

LAG  按偏移量取当前行之前第几行的值。

LEAD 按偏移量取当前行之后第几行的值。

官方文档：https://help.aliyun.com/document_detail/34994.html

 

即便有了这个函数，还有一个问题很头疼，函数需要指定偏移量，而这个问题里面并不知道到底会出现多少个状态。是不是也没有用呢？看看再说。

问题分解分解如下：

使用LAG\LEAD函数取到前一条记录和后一条记录的状态和时间，分析记录：

1-当前状态不是“吃饭”，上一个状态也不是“吃饭”，记录不保留。

2-当前状态不是“吃饭”，上一个状态是“吃饭”，为上一个状态提供结束时间，记录不保留。

3-当前状态是“吃饭”，记录上一个和下一个状态都是“吃饭”，记录不保留。

4-当前状态是“吃饭”，记录下一个状态时间，作为当前状态结束时间，记录保留。

如下图：

然后我们就得到了下面一个表格：

很明显，这不是我们最后需要的。虽然我们找到了状态为“吃饭”的行，并且通过窗口函数给它找到了状态的结束实际。但是表格还需要再作一次处理，才能变成我们想要的结果。再次使用LAG\LEAD函数，我们需要把间隔在1小时内的“吃饭”状态进行合并。

 

问题再次分解分解如下：

使用LAG\LEAD函数取到前一条记录和后一条记录的开始和结束时间，分析记录：

1-当前记录的“开始时间”减去上个时点的“结束时间”，如果小于1小时，该行记录不保留。这一行记录的状态需要与上一行合并为一次“吃饭”状态。下图中绿色标注行。

2-下个时点的“开始时间”减去当前记录的“结束时间”，如果小于1小时，该行记录与下一行记录合并。修改当前时点“吃饭”状态的结束时间为下一个时点的结束时间。下图橙色标注行。

然后我们得到了下面的表格：

不管之前我们想的多复杂，需要用什么循环或者递归逻辑实现，但是现在问题解决了。我们通过这个表格回答了最开始题目的问题。这个人吃过4次饭，开始时间分别是7点10分、12点25分、17点40分、19点45分，每次持续的时间大约都在1小时。这个过程就是一个找到需要的信息，剔除无关信息的过程，只不过这个where有点复杂。

其实从分析问题的角度来看，这个问题本身就有点复杂，搞懂问题一般都需要一定的时间。从实现问题的角度来看，使用高级语言JAVA或者python实现更容易点，循环撸一遍有什么解决不了的（一遍不够再来一遍）。用SQL实现，看起来有点复杂（可能是我常年使用SQL语言的原因，我觉得我好像分析问题的过程跟实现的过程是一样的。），但是代码量一定是最少的（性能可能也是最佳的）。再从可维护性上去综合比较，还是使用SQL实现更优。

所以，后面再遇到类似的问题，你应该可以搞定了。如果有点困难，至少你可以再回过头来看下这个例子，毕竟我花了好久来设计。

SQL问题解答：

with ta as(

select*

from values

(1001,'06:05:00','sleep')

,(1001,'07:10:00','eat')

,(1001,'08:15:00','phone')

,(1001,'11:20:00','phone')

,(1001,'12:25:00','eat')

,(1001,'12:40:00','phone')

,(1001,'13:30:00','eat')

,(1001,'13:35:00','sleep')

,(1001,'17:40:00','eat')

,(1001,'18:05:00','eat')

,(1001,'18:25:00','eat')

,(1001,'18:30:00','phone')

,(1001,'19:45:00','eat')

,(1001,'20:55:00','phone')

,(1001,'22:00:00','sleep')

t(id,stime,stat))

-- 5 计算根据前后记录的时间，判断记录是否要被合并

selectid,stime

,case whens2<=60 thenetime2 else etime end asetime,stat

from(

-- 4 计算前后记录的时间差

selectid,stime,etime,stat

,datediff(stime,etime1,'mi') ass1

,datediff(stime2,etime,'mi') ass2

,etime2

from(

-- 3 计算前后记录的时间

selectid,stime,etime,stat

,lag (stime,1) over(partition byid order by stime asc)as stime1

,lag (etime,1) over(partition byid order by stime asc)as etime1

,lead(stime,1) over(partition byid order by stime asc)as stime2​​​

,lead(etime,1) over(partition byid order by stime asc)as etime2

from(

-- 2 识别前后记录状态，找到状态结束时间

selectid,stime,stat

,lead(stime,1) over(partition byid order by stime asc)as etime

,lag (stat,1) over(partition byid order by stime asc)as stat1

,lead(stat,1) over(partition byid order by stime asc)as stat2

from(

-- 1 把字符串转时间

selectid,to_date(concat('2021-06-29 ',stime),'yyyy-mm-dd hh:mi:ss') asstime,stat

fromta)t1)t2

wherestat='eat' and not(stat='eat' andstat1='eat' andstat2='eat'))t3)t4

wheres1 >60 ors1 is null

;