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0 需求描述
1 数据准备
2 问题分析
3 小结
如果觉得本文对你有帮助，那么不妨也可以选择去看看我的博客专栏 ，部分内容如下：
数字化建设通关指南
专栏 原价99，现在活动价39.9，十一国庆后将上升至59.9，最后一波需要的赶紧冲，最终按照阶梯式增长，直到恢复原价。
0 需求描述
现在有一张A表，里面包含当天用户观看直播的记录，需求：统计每个时间段内对应的观看直播的人数
表A
| user_id | start_time | end_time |
|---|---|---|
| 1001 | 2024-06-06 12:05:00 | 2024-06-06 13:10:00 |
| 1002 | 2024-06-06 11:05:00 | 2024-06-06 13:10:00 |
1 数据准备
create table a as
(select stack(
2,
1001, '2024-06-06 12:05:00', '2024-06-06 13:10:00',
1002, '2024-06-06 11:05:00', '2024-06-06 13:10:00'
) as (user_id, start_time, end_time));
2 问题分析
本题主要考察拉链表流水化的思维方式，即如何将拉链表转换成对应的时间明细表
具体步骤如下：
第一步：行转列，标记在线、下线状态
状态标记：st时间记为 1，et时间记为-1 （et时表示下播，取-1）
select user_id, start_time dt, 1 status
from a
union all
select user_id, end_time dt, -1 status
from a 
第二步：求对应时点处累计人数，及对应时段
select user_id
,dt start_time
,sum(status) over(order by dt) acc_cnt
,lead(dt) over(order by dt) end_time
from
(select user_id, start_time dt, 1 status
from a
union all
select user_id, end_time dt, -1 status
from a) t第三步：筛选出累计人数大于0的结果，获取最终结果
select user_id
, start_time
, end_time
, acc_cnt
from (select user_id
, dt start_time
, sum(status) over (order by dt) acc_cnt
, lead(dt) over (order by dt) end_time
from (select user_id, start_time dt, 1 status
from a
union all
select user_id, end_time dt, -1 status
from a) t) t
3 小结
如果觉得本文对你有帮助，那么不妨也可以选择去看看我的博客专栏 ，部分内容如下：
数字化建设通关指南
专栏 原价99，现在活动价39.9，十一国庆后将上升至59.9，最后一波需要的赶紧冲，最终按照阶梯式增长，直到恢复原价。
主要内容：
（1）SQL进阶实战技巧
可以参考如下教程，具体链接如下
SQL很简单，可你却写不好？也许这才是SQL最好的教程
上面链接中的文章及技巧会不定期更新。
（2）数仓建模实战技巧和个人心得
1）新人入职新公司后应如何快速了解业务？
2）以业务视角看宽表化建设？
3) 维度建模 or 关系型建模？
4）业务模型与数据模型有什么区别？业务阶段的模型该如何建设？
5）业务指标体系该如何建设？指标体系该如何维护？指标平台应如何建设？指标体系 该由谁来搭建？
6）如何优雅设计DWS层？DWS层模型好坏该如何评价？
7）指标发生异常，该如何排查？应从哪些方面入手寻找问题点？
8） 数据架构的选择，mpp or hadoop?
9）数仓团队应如何体现自己的业务价值，讲好数据故事？
10）BI与大数据有什么关系？BI与信息化、数字化之间有什么关系？BI与报表之间的关 系？
11）数据部门如何与业务部门沟通，并规划指引业务需求？
文章不限于以上内容，有新的想法也会及时更新到该专栏。
具体专栏链接如下：
数字化建设通关指南_莫叫石榴姐的博客-****博客
