每天一道大厂SQL题【Day33】行转列，列转行

每天一道大厂SQL题【Day33】行转列，列转行

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

学习！还是他娘地学习！

第32题 需求四：行转列，列转行

假设tableA如表5, tableB如表6,

表5

表6

create or replace temporary view tableA(qq, game) as values (10000, 'a'),
(10000, 'b'),
(10000, 'c'),
(20000, 'c'),
(20000, 'd');

create or replace temporary view tableB(qq, game) as values (10000, 'a_b_c'),
(20000, 'c_d');
1
2
3
4
5
6
7
8

请写出以下sql逻辑：

a, 将tableA输出为tableB的格式；

b, 将tableB输出为tableA的格式;

思路分析

a 使用GROUP BY语句按照qq号进行分组，然后使用COLLECT_SET函数将每个qq号对应的游戏名称收集为一个集合，最后使用CONCAT_WS函数将集合中的游戏名称用下划线连接起来。

b 使用LATERAL VIEW和explode函数将tableB中的游戏字段按照下划线进行拆分，生成多行数据，然后将拆分后的游戏字段作为新的game列输出。

答案获取

建议你先动脑思考，动手写一写再对照看下答案。

使用大厂GPT ,获取答案: https://chatgpt-plus.top/g/g-vNxYys2Bq-lun-wen-run-se-jiang-zhong-zhu-shou

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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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