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Hive SQL面试题(附答案)

作者：小桥流水78 | 2024-06-22 08:16:33

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hivesql面试题

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本文目录：
一、行列转换
二、排名中取他值
三、累计求值
四、窗口大小控制
五、产生连续数值
六、数据扩充与收缩
七、合并与拆分
八、模拟循环操作
九、不使用distinct或group by去重
十、容器--反转内容
十一、多容器--成对提取数据
十二、多容器--转多行
十三、抽象分组--断点排序
十四、业务逻辑的分类与抽象--时效
十五、时间序列--进度及剩余
十六、时间序列--构造日期
十七、时间序列--构造累积日期
十八、时间序列--构造连续日期
十九、时间序列--取多个字段最新的值
二十、时间序列--补全数据
二十一、时间序列--取最新完成状态的前一个状态
二十二、非等值连接--范围匹配
二十三、非等值连接--最近匹配
二十四、N指标--累计去重

一、行列转换

描述：表中记录了各年份各部门的平均绩效考核成绩。
表名：t1
表结构：

  1. a -- 年份
  2. b -- 部门
  3. c -- 绩效得分

表内容：

  1. a   b  c
  2. 2014  B  9
  3. 2015  A  8
  4. 2014  A  10
  5. 2015  B  7
问题一：多行转多列

问题描述：将上述表内容转为如下输出结果所示：

  1. a  col_A col_B
  2. 2014  10   9
  3. 2015  8    7

参考答案：

  1. select 
  2.     a,
  3.     max(case when b="A" then c end) col_A,
  4.     max(case when b="B" then c end) col_B
  5. from t1
  6. group by a;
问题二：如何将结果转成源表？（多列转多行）

问题描述：将问题一的结果转成源表，问题一结果表名为t1_2。

参考答案：

  1. select 
  2.     a,
  3.     b,
  4.     c
  5. from (
  6.     select a,"A" as b,col_a as c from t1_2 
  7.     union all 
  8.     select a,"B" as b,col_b as c from t1_2  
  9. )tmp;
问题三：同一部门会有多个绩效，求多行转多列结果

问题描述：2014年公司组织架构调整，导致部门出现多个绩效，业务及人员不同，无法合并算绩效，源表内容如下：

  1. 2014  B  9
  2. 2015  A  8
  3. 2014  A  10
  4. 2015  B  7
  5. 2014  B  6

输出结果如下所示：

  1. a    col_A  col_B
  2. 2014   10    6,9
  3. 2015   8     7

参考答案:

  1. select 
  2.     a,
  3.     max(case when b="A" then c end) col_A,
  4.     max(case when b="B" then c end) col_B
  5. from (
  6.     select 
  7.         a,
  8.         b,
  9.         concat_ws(",",collect_set(cast(c as string))) as c
  10.     from t1
  11.     group by a,b
  12. )tmp
  13. group by a;

二、排名中取他值

表名：t2
表字段及内容：

  1. a    b   c
  2. 2014  A   3
  3. 2014  B   1
  4. 2014  C   2
  5. 2015  A   4
  6. 2015  D   3
问题一：按a分组取b字段最小时对应的c字段

输出结果如下所示：

  1. a   min_c
  2. 2014  3
  3. 2015  4

参考答案:

  1. select
  2.   a,
  3.   c as min_c
  4. from
  5. (
  6.       select
  7.         a,
  8.         b,
  9.         c,
  10.         row_number() over(partition by a order by b) as rn 
  11.       from t2 
  12. )a
  13. where rn = 1;
问题二：按a分组取b字段排第二时对应的c字段

输出结果如下所示：

  1. a  second_c
  2. 2014  1
  3. 2015  3

参考答案：

  1. select
  2.   a,
  3.   c as second_c
  4. from
  5. (
  6.       select
  7.         a,
  8.         b,
  9.         c,
  10.         row_number() over(partition by a order by b) as rn 
  11.       from t2 
  12. )a
  13. where rn = 2;
问题三：按a分组取b字段最小和最大时对应的c字段

输出结果如下所示：

  1. a    min_c  max_c
  2. 2014  3      2
  3. 2015  4      3

参考答案:

  1. select
  2.   a,
  3.   min(if(asc_rn = 1, c, null)) as min_c,
  4.   max(if(desc_rn = 1, c, null)) as max_c
  5. from
  6. (
  7.       select
  8.         a,
  9.         b,
  10.         c,
  11.         row_number() over(partition by a order by b) as asc_rn,
  12.         row_number() over(partition by a order by b desc) as desc_rn 
  13.       from t2 
  14. )a
  15. where asc_rn = 1 or desc_rn = 1
  16. group by a;
问题四：按a分组取b字段第二小和第二大时对应的c字段

输出结果如下所示：

  1. a    min_c  max_c
  2. 2014  1      1
  3. 2015  3      4

参考答案：

  1. select
  2.     ret.a
  3.     ,max(case when ret.rn_min = 2 then ret.c else null end) as min_c
  4.     ,max(case when ret.rn_max = 2 then ret.c else null end) as max_c
  5. from (
  6.     select
  7.         *
  8.         ,row_number() over(partition by t2.a order by t2.b) as rn_min
  9.         ,row_number() over(partition by t2.a order by t2.b desc) as rn_max
  10.     from t2
  11. ) as ret
  12. where ret.rn_min = 2
  13. or ret.rn_max = 2
  14. group by ret.a;
问题五：按a分组取b字段前两小和前两大时对应的c字段

注意：需保持b字段最小、最大排首位

输出结果如下所示：

  1. a    min_c  max_c
  2. 2014  3,1     2,1
  3. 2015  4,3     3,4

参考答案：

  1. select
  2.   tmp1.a as a,
  3.   min_c,
  4.   max_c
  5. from 
  6. (
  7.   select 
  8.     a,
  9.     concat_ws(',', collect_list(c)) as min_c
  10.   from
  11.     (
  12.      select
  13.        a,
  14.        b,
  15.        c,
  16.        row_number() over(partition by a order by b) as asc_rn
  17.      from t2
  18.      )a
  19.     where asc_rn <= 2 
  20.     group by a 
  21. )tmp1 
  22. join 
  23. (
  24.   select 
  25.     a,
  26.     concat_ws(',', collect_list(c)) as max_c
  27.   from
  28.     (
  29.      select
  30.         a,
  31.         b,
  32.         c,
  33.         row_number() over(partition by a order by b desc) as desc_rn 
  34.      from t2
  35.     )a
  36.     where desc_rn <= 2
  37.     group by a 
  38. )tmp2 
  39. on tmp1.a = tmp2.a;

三、累计求值

表名：t3
表字段及内容：

  1. a    b   c
  2. 2014  A   3
  3. 2014  B   1
  4. 2014  C   2
  5. 2015  A   4
  6. 2015  D   3
问题一：按a分组按b字段排序，对c累计求和

输出结果如下所示：

  1. a    b   sum_c
  2. 2014  A   3
  3. 2014  B   4
  4. 2014  C   6
  5. 2015  A   4
  6. 2015  D   7

参考答案：

  1. select 
  2.   a, 
  3.   b, 
  4.   c, 
  5.   sum(c) over(partition by a order by b) as sum_c
  6. from t3;
问题二：按a分组按b字段排序，对c取累计平均值

输出结果如下所示：

  1. a    b   avg_c
  2. 2014  A   3
  3. 2014  B   2
  4. 2014  C   2
  5. 2015  A   4
  6. 2015  D   3.5

参考答案：

  1. select 
  2.   a, 
  3.   b, 
  4.   c, 
  5.   avg(c) over(partition by a order by b) as avg_c
  6. from t3;
问题三：按a分组按b字段排序，对b取累计排名比例

输出结果如下所示：

  1. a    b   ratio_c
  2. 2014  A   0.33
  3. 2014  B   0.67
  4. 2014  C   1.00
  5. 2015  A   0.50
  6. 2015  D   1.00

参考答案：

  1. select 
  2.   a, 
  3.   b, 
  4.   c, 
  5.   round(row_number() over(partition by a order by b) / (count(c) over(partition by a)),2) as ratio_c
  6. from t3 
  7. order by a,b;
问题四：按a分组按b字段排序，对b取累计求和比例

输出结果如下所示：

  1. a    b   ratio_c
  2. 2014  A   0.50
  3. 2014  B   0.67
  4. 2014  C   1.00
  5. 2015  A   0.57
  6. 2015  D   1.00

参考答案：

  1. select 
  2.   a, 
  3.   b, 
  4.   c, 
  5.   round(sum(c) over(partition by a order by b) / (sum(c) over(partition by a)),2) as ratio_c
  6. from t3 
  7. order by a,b;

四、窗口大小控制

表名：t4
表字段及内容：

  1. a    b   c
  2. 2014  A   3
  3. 2014  B   1
  4. 2014  C   2
  5. 2015  A   4
  6. 2015  D   3
问题一：按a分组按b字段排序，对c取前后各一行的和

输出结果如下所示：

  1. a    b   sum_c
  2. 2014  A   1
  3. 2014  B   5
  4. 2014  C   1
  5. 2015  A   3
  6. 2015  D   4

参考答案：

  1. select 
  2.   a,
  3.   b,
  4.   lag(c,1,0) over(partition by a order by b)+lead(c,1,0) over(partition by a order by b) as sum_c
  5. from t4;
问题二：按a分组按b字段排序，对c取平均值

问题描述：前一行与当前行的均值！

输出结果如下所示：

  1. a    b   avg_c
  2. 2014  A   3
  3. 2014  B   2
  4. 2014  C   1.5
  5. 2015  A   4
  6. 2015  D   3.5

参考答案：

  1. select
  2.   a,
  3.   b,
  4.   case when lag_c is null then c
  5.   else (c+lag_c)/2 end as avg_c
  6. from
  7.  (
  8.  select
  9.    a,
  10.    b,
  11.    c,
  12.    lag(c,1) over(partition by a order by b) as lag_c
  13.   from t4
  14.  )temp;

五、产生连续数值

输出结果如下所示：

  1. 1
  2. 2
  3. 3
  4. 4
  5. 5
  6. ...
  7. 100

参考答案：
不借助其他任何外表，实现产生连续数值
此处给出两种解法，其一：

  1. select
  2. id_start+pos as id
  3. from(
  4.     select
  5.     1 as id_start,
  6.     1000000 as id_end
  7. ) m  lateral view posexplode(split(space(id_end-id_start), '')) t as pos, val

其二：

  1. select
  2.   row_number() over() as id
  3. from  
  4.   (select split(space(99), ' ') as x) t
  5. lateral view
  6. explode(x) ex;

那如何产生1至1000000连续数值？

参考答案：

  1. select
  2.   row_number() over() as id
  3. from  
  4.   (select split(space(999999), ' ') as x) t
  5. lateral view
  6. explode(x) ex;

六、数据扩充与收缩

表名：t6
表字段及内容：

  1. a
  2. 3
  3. 2
  4. 4
问题一：数据扩充

输出结果如下所示：

  1. a     b
  2. 3   3、2、1
  3. 2   2、1
  4. 4   4、3、2、1

参考答案：

  1. select  
  2.   t.a,
  3.   concat_ws('、',collect_set(cast(t.rn as string))) as b
  4. from
  5. (  
  6.   select  
  7.     t6.a,
  8.     b.rn
  9.   from t6
  10.   left join
  11.   ( 
  12.    select
  13.      row_number() over() as rn
  14.    from  
  15.    (select split(space(5), ' ') as x) t -- space(5)可根据t6表的最大值灵活调整
  16.    lateral view
  17.    explode(x) pe
  18.   ) b
  19.   on 1 = 1
  20.   where t6.a >= b.rn
  21.   order by t6.a, b.rn desc 
  22. ) t
  23. group by  t.a;
问题二：数据扩充，排除偶数

输出结果如下所示：

  1. a     b
  2. 3   3、1
  3. 2   1
  4. 4   3、1

参考答案：

  1. select  
  2.   t.a,
  3.   concat_ws('、',collect_set(cast(t.rn as string))) as b
  4. from
  5. (  
  6.   select  
  7.     t6.a,
  8.     b.rn
  9.   from t6
  10.   left join
  11.   ( 
  12.    select
  13.      row_number() over() as rn
  14.    from  
  15.    (select split(space(5), ' ') as x) t
  16.    lateral view
  17.    explode(x) pe
  18.   ) b
  19.   on 1 = 1
  20.   where t6.a >= b.rn and b.rn % 2 = 1
  21.   order by t6.a, b.rn desc 
  22. ) t
  23. group by  t.a;
问题三：如何处理字符串累计拼接

问题描述：将小于等于a字段的值聚合拼接起来

输出结果如下所示：

  1. a     b
  2. 3     2、3
  3. 2     2
  4. 4     2、3、4

参考答案：

  1. select  
  2.   t.a,
  3.   concat_ws('、',collect_set(cast(t.a1 as string))) as b
  4. from
  5. (   
  6.   select  
  7.     t6.a,
  8.     b.a1
  9.   from t6
  10.   left join
  11.   (   
  12.    select  a as a1 
  13.    from t6
  14.   ) b
  15.   on 1 = 1
  16.   where t6.a >= b.a1
  17.   order by t6.a, b.a1 
  18. ) t
  19. group by  t.a;
问题四：如果a字段有重复，如何实现字符串累计拼接

输出结果如下所示：

  1. a     b
  2. 2     2
  3. 3     2、3
  4. 3     2、3、3
  5. 4     2、3、3、4

参考答案：

  1. select 
  2.   a,
  3.   b
  4. from 
  5. (
  6.  select  
  7.    t.a,
  8.    t.rn,
  9.    concat_ws('、',collect_list(cast(t.a1 as string))) as b
  10.  from
  11.   (   
  12.     select  
  13.      a.a,
  14.      a.rn,
  15.      b.a1
  16.     from
  17.     (
  18.      select  
  19.        a,
  20.        row_number() over(order by a ) as rn 
  21.      from t6
  22.     ) a
  23.     left join
  24.     (   
  25.      select  a as a1,
  26.      row_number() over(order by a ) as rn  
  27.      from t6
  28.     ) b
  29.     on 1 = 1
  30.     where a.a >= b.a1 and a.rn >= b.rn 
  31.     order by a.a, b.a1 
  32.   ) t
  33.   group by  t.a,t.rn
  34.   order by t.a,t.rn
  35. ) tt;
问题五：数据展开

问题描述：如何将字符串"1-5,16,11-13,9"扩展成"1,2,3,4,5,16,11,12,13,9"？注意顺序不变。

参考答案：

  1. select  
  2.   concat_ws(',',collect_list(cast(rn as string)))
  3. from
  4. (
  5.   select  
  6.    a.rn,
  7.    b.num,
  8.    b.pos
  9.   from
  10.    (
  11.     select
  12.      row_number() over() as rn
  13.     from (select split(space(20), ' ') as x) t -- space(20)可灵活调整
  14.     lateral view
  15.     explode(x) pe
  16.    ) a lateral view outer 
  17.    posexplode(split('1-5,16,11-13,9', ',')) b as pos, num
  18.    where a.rn between cast(split(num, '-')[0] as int) and cast(split(num, '-')[1] as int) or a.rn = num
  19.    order by pos, rn 
  20. ) t;

七、合并与拆分

表名：t7
表字段及内容：

  1. a    b
  2. 2014  A
  3. 2014  B
  4. 2015  B
  5. 2015  D
问题一：合并

输出结果如下所示：

  1. 2014  A、B
  2. 2015  B、D

参考答案:

  1. select
  2.   a,
  3.   concat_ws('、', collect_set(t.b)) b
  4. from t7
  5. group by a;
问题二：拆分

问题描述：将分组合并的结果拆分出来

参考答案：

  1. select
  2.   t.a,
  3.   d
  4. from
  5. (
  6.  select
  7.   a,
  8.   concat_ws('、', collect_set(t7.b)) b
  9.  from t7
  10.  group by a
  11. )t
  12. lateral view 
  13. explode(split(t.b, '、')) table_tmp as d;

八、模拟循环操作

表名：t8
表字段及内容：

  1. a
  2. 1011
  3. 0101
问题一：如何将字符'1'的位置提取出来

输出结果如下所示:

  1. 1,3,4
  2. 2,4

参考答案：

  1. select 
  2.     a,
  3.     concat_ws(",",collect_list(cast(index as string))) as res
  4. from (
  5.     select 
  6.         a,
  7.         index+1 as index,
  8.         chr
  9.     from (
  10.         select 
  11.             a,
  12.             concat_ws(",",substr(a,1,1),substr(a,2,1),substr(a,3,1),substr(a,-1)) str
  13.         from t8
  14.     ) tmp1
  15.     lateral view posexplode(split(str,",")) t as index,chr
  16.     where chr = "1"
  17. ) tmp2
  18. group by a;

九、不使用distinct或group by去重

表名：t9
表字段及内容：

  1. a     b     c    d
  2. 2014  2016  2014   A
  3. 2014  2015  2015   B
问题一：不使用distinct或group by去重

输出结果如下所示：

  1. 2014  A
  2. 2016  A
  3. 2014  B
  4. 2015  B

参考答案：

  1. select
  2.   t2.year
  3.   ,t2.num
  4. from
  5.  (
  6.   select
  7.     *
  8.     ,row_number() over (partition by t1.year,t1.num) as rank_1
  9.   from 
  10.   (
  11.     select 
  12.       a as year,
  13.       d as num
  14.     from t9
  15.     union all
  16.     select 
  17.       b as year,
  18.       d as num
  19.     from t9
  20.     union all
  21.     select 
  22.       c as year,
  23.       d as num
  24.     from t9
  25.    )t1
  26. )t2
  27. where rank_1=1
  28. order by num;

十、容器--反转内容

表名：t10
表字段及内容：

  1. a
  2. AB,CA,BAD
  3. BD,EA
问题一：反转逗号分隔的数据：改变顺序，内容不变

输出结果如下所示：

  1. BAD,CA,AB
  2. EA,BD

参考答案：

  1. select 
  2.   a,
  3.   concat_ws(",",collect_list(reverse(str)))
  4. from 
  5. (
  6.   select 
  7.     a,
  8.     str
  9.   from t10
  10.   lateral view explode(split(reverse(a),",")) t as str
  11. ) tmp1
  12. group by a;
问题二：反转逗号分隔的数据：改变内容，顺序不变

输出结果如下所示：

  1. BA,AC,DAB
  2. DB,AE

参考答案：

  1. select 
  2.   a,
  3.   concat_ws(",",collect_list(reverse(str)))
  4. from 
  5. (
  6.   select 
  7.      a,
  8.      str
  9.   from t10
  10.   lateral view explode(split(a,",")) t as str
  11. ) tmp1
  12. group by a;

十一、多容器--成对提取数据

表名：t11
表字段及内容：

  1. a       b
  2. A/B     1/3
  3. B/C/D   4/5/2
问题一：成对提取数据，字段一一对应

输出结果如下所示：

  1. a       b
  2. A       1
  3. B       3
  4. B       4
  5. C       5
  6. D       2

参考答案:

  1. select 
  2.   a_inx,
  3.   b_inx
  4. from 
  5. (
  6.   select 
  7.      a,
  8.      b,
  9.      a_id,
  10.      a_inx,
  11.      b_id,
  12.      b_inx
  13.   from t11
  14.   lateral view posexplode(split(a,'/')) t as a_id,a_inx
  15.   lateral view posexplode(split(b,'/')) t as b_id,b_inx
  16. ) tmp
  17. where a_id=b_id;

十二、多容器--转多行

表名：t12
表字段及内容：

  1. a        b      c
  2. 001     A/B     1/3/5
  3. 002     B/C/D   4/5
问题一：转多行

输出结果如下所示：

  1. a        d       e
  2. 001     type_b    A
  3. 001     type_b    B
  4. 001     type_c    1
  5. 001     type_c    3
  6. 001     type_c    5
  7. 002     type_b    B
  8. 002     type_b    C
  9. 002     type_b    D
  10. 002     type_c    4
  11. 002     type_c    5

参考答案:

  1. select 
  2.   a,
  3.   d,
  4.   e
  5. from 
  6. (
  7.   select
  8.     a,
  9.     "type_b" as d,
  10.     str as e
  11.   from t12
  12.   lateral view explode(split(b,"/")) t as str
  13.   union all 
  14.   select
  15.     a,
  16.     "type_c" as d,
  17.     str as e
  18.   from t12
  19.   lateral view explode(split(c,"/")) t as str
  20. ) tmp
  21. order by a,d;

十三、抽象分组--断点排序

表名：t13
表字段及内容：

  1. a    b
  2. 2014  1
  3. 2015  1
  4. 2016  1
  5. 2017  0
  6. 2018  0
  7. 2019  -1
  8. 2020  -1
  9. 2021  -1
  10. 2022  1
  11. 2023  1
问题一：断点排序

输出结果如下所示：

  1. a    b    c 
  2. 2014  1    1
  3. 2015  1    2
  4. 2016  1    3
  5. 2017  0    1
  6. 2018  0    2
  7. 2019  -1   1
  8. 2020  -1   2
  9. 2021  -1   3
  10. 2022  1    1
  11. 2023  1    2

参考答案:

  1. select  
  2.   a,
  3.   b,
  4.   row_number() over( partition by b,repair_a order by a asc) as c--按照b列和[b的组首]分组，排序
  5. from 
  6. (
  7.   select  
  8.     a,
  9.     b,
  10.     a-b_rn as repair_a--根据b列值出现的次序,修复a列值为b首次出现的a列值,称为b的[组首]
  11.   from 
  12.   (
  13.    select 
  14.      a,
  15.      b,
  16.      row_number() over( partition by b order by  a  asc ) as b_rn--按b列分组,按a列排序,得到b列各值出现的次序
  17.    from t13 
  18.   )tmp1
  19. )tmp2--注意，如果不同的b列值，可能出现同样的组首值，但组首值需要和a列值 一并参与分组，故并不影响排序。
  20. order by a asc;

十四、业务逻辑的分类与抽象--时效

日期表：d_date
表字段及内容：

  1. date_id      is_work
  2. 2017-04-13       1
  3. 2017-04-14       1
  4. 2017-04-15       0
  5. 2017-04-16       0
  6. 2017-04-17       1

工作日：周一至周五09:30-18:30

客户申请表：t14
表字段及内容：

  1. a      b       c
  2. 1     申请   2017-04-14 18:03:00
  3. 1     通过   2017-04-17 09:43:00
  4. 2     申请   2017-04-13 17:02:00
  5. 2     通过   2017-04-15 09:42:00
问题一：计算上表中从申请到通过占用的工作时长

输出结果如下所示：

  1. a         d
  2. 1        0.67h
  3. 2       10.67h

参考答案:

  1. select 
  2.     a,
  3.     round(sum(diff)/3600,2) as d
  4. from (
  5.     select 
  6.         a,
  7.         apply_time,
  8.         pass_time,
  9.         dates,
  10.         rn,
  11.         ct,
  12.         is_work,
  13.         case when is_work=1 and rn=1 then unix_timestamp(concat(dates,' 18:30:00'),'yyyy-MM-dd HH:mm:ss')-unix_timestamp(apply_time,'yyyy-MM-dd HH:mm:ss')
  14.             when is_work=0 then 0
  15.             when is_work=1 and rn=ct then unix_timestamp(pass_time,'yyyy-MM-dd HH:mm:ss')-unix_timestamp(concat(dates,' 09:30:00'),'yyyy-MM-dd HH:mm:ss')
  16.             when is_work=1 and rn!=ct then 9*3600
  17.         end diff
  18.     from (
  19.         select 
  20.             a,
  21.             apply_time,
  22.             pass_time,
  23.             time_diff,
  24.             day_diff,
  25.             rn,
  26.             ct,
  27.             date_add(start,rn-1) dates
  28.         from (
  29.             select 
  30.                 a,
  31.                 apply_time,
  32.                 pass_time,
  33.                 time_diff,
  34.                 day_diff,
  35.                 strs,
  36.                 start,
  37.                 row_number() over(partition by a) as rn,
  38.                 count(*) over(partition by a) as ct
  39.             from (
  40.                 select 
  41.                     a,
  42.                     apply_time,
  43.                     pass_time,
  44.                     time_diff,
  45.                     day_diff,
  46.                     substr(repeat(concat(substr(apply_time,1,10),','),day_diff+1),1,11*(day_diff+1)-1) strs
  47.                 from (
  48.                     select 
  49.                         a,
  50.                         apply_time,
  51.                         pass_time,
  52.                         unix_timestamp(pass_time,'yyyy-MM-dd HH:mm:ss')-unix_timestamp(apply_time,'yyyy-MM-dd HH:mm:ss') time_diff,
  53.                         datediff(substr(pass_time,1,10),substr(apply_time,1,10)) day_diff
  54.                     from (
  55.                         select 
  56.                             a,
  57.                             max(case when b='申请' then c end) apply_time,
  58.                             max(case when b='通过' then c end) pass_time
  59.                         from t14
  60.                         group by a
  61.                     ) tmp1
  62.                 ) tmp2
  63.             ) tmp3 
  64.             lateral view explode(split(strs,",")) t as start
  65.         ) tmp4
  66.     ) tmp5
  67.     join d_date 
  68.     on tmp5.dates = d_date.date_id
  69. ) tmp6
  70. group by a;

十五、时间序列--进度及剩余

表名：t15
表字段及内容：

  1. date_id      is_work
  2. 2017-07-30      0
  3. 2017-07-31      1
  4. 2017-08-01      1
  5. 2017-08-02      1
  6. 2017-08-03      1
  7. 2017-08-04      1
  8. 2017-08-05      0
  9. 2017-08-06      0
  10. 2017-08-07      1
问题一：求每天的累计周工作日，剩余周工作日

输出结果如下所示：

  1. date_id      week_to_work  week_left_work
  2. 2017-07-31      1             4
  3. 2017-08-01      2             3
  4. 2017-08-02      3             2
  5. 2017-08-03      4             1
  6. 2017-08-04      5             0
  7. 2017-08-05      5             0
  8. 2017-08-06      5             0

参考答案:
此处给出两种解法，其一：

  1. select 
  2.  date_id
  3. ,case date_format(date_id,'u')
  4.     when 1 then 1
  5.     when 2 then 2 
  6.     when 3 then 3 
  7.     when 4 then 4
  8.     when 5 then 5 
  9.     when 6 then 5 
  10.     when 7 then 5 
  11.  end as week_to_work
  12. ,case date_format(date_id,'u')
  13.     when 1 then 4
  14.     when 2 then 3  
  15.     when 3 then 2 
  16.     when 4 then 1
  17.     when 5 then 0 
  18.     when 6 then 0 
  19.     when 7 then 0 
  20.  end as week_to_work
  21. from t15

其二：

  1. select
  2. date_id,
  3. week_to_work,
  4. week_sum_work-week_to_work as week_left_work
  5. from(
  6.     select
  7.     date_id,
  8.     sum(is_work) over(partition by year,week order by date_id) as week_to_work,
  9.     sum(is_work) over(partition by year,week) as week_sum_work
  10.     from(
  11.         select
  12.         date_id,
  13.         is_work,
  14.         year(date_id) as year,
  15.         weekofyear(date_id) as week
  16.         from t15
  17.     ) ta
  18. ) tb order by date_id;

十六、时间序列--构造日期

问题一：直接使用SQL实现一张日期维度表，包含以下字段：
  1. date                 string               日期
  2. d_week               string               年内第几周
  3. weeks                int                  周几
  4. w_start              string               周开始日
  5. w_end                string               周结束日
  6. d_month             int                  第几月
  7. m_start             string               月开始日
  8. m_end               string               月结束日
  9. d_quarter            int                    第几季
  10. q_start             string               季开始日
  11. q_end               string               季结束日
  12. d_year               int                    年份
  13. y_start             string               年开始日
  14. y_end               string               年结束日

参考答案：

  1. drop table if exists dim_date;
  2. create table if not exists dim_date(
  3.     `date` string comment '日期',
  4.     d_week string comment '年内第几周',
  5.     weeks string comment '周几',
  6.     w_start string comment '周开始日',
  7.     w_end string comment '周结束日',
  8.     d_month string comment '第几月',
  9.     m_start string comment '月开始日',
  10.     m_end string comment '月结束日',
  11.     d_quarter int comment '第几季',
  12.     q_start string comment '季开始日',
  13.     q_end string comment '季结束日',
  14.     d_year int comment '年份',
  15.     y_start string comment '年开始日',
  16.     y_end string comment '年结束日'
  17. );
  18. --自然月: 指每月的1号到那个月的月底，它是按照阳历来计算的。就是从每月1号到月底，不管这个月有30天，31天，29天或者28天，都算是一个自然月。
  19.  
  20. insert overwrite table dim_date
  21. select `date`
  22.      , d_week --年内第几周
  23.      , case weekid
  24.            when 0 then '周日'
  25.            when 1 then '周一'
  26.            when 2 then '周二'
  27.            when 3 then '周三'
  28.            when 4 then '周四'
  29.            when 5 then '周五'
  30.            when 6 then '周六'
  31.     end  as weeks -- 周
  32.      , date_add(next_day(`date`,'MO'),-7) as w_start --周一
  33.      , date_add(next_day(`date`,'MO'),-1) as w_end   -- 周日_end
  34.      -- 月份日期
  35.      , concat('第', monthid, '月')  as d_month
  36.      , m_start
  37.      , m_end
  38.  
  39.      -- 季节
  40.      , quarterid as d_quart
  41.      , concat(d_year, '-', substr(concat('0', (quarterid - 1) * 3 + 1), -2), '-01') as q_start --季开始日
  42.      , date_sub(concat(d_year, '-', substr(concat('0', (quarterid) * 3 + 1), -2), '-01'), 1) as q_end   --季结束日
  43.      -- 年
  44.      , d_year
  45.      , y_start
  46.      , y_end
  47.  
  48.  
  49. from (
  50.          select `date`
  51.               , pmod(datediff(`date`, '2012-01-01'), 7)                  as weekid    --获取周几
  52.               , cast(substr(`date`, 6, 2) as int)                        as monthid   --获取月份
  53.               , case
  54.                     when cast(substr(`date`, 6, 2) as int) <= 3 then 1
  55.                     when cast(substr(`date`, 6, 2) as int) <= 6 then 2
  56.                     when cast(substr(`date`, 6, 2) as int) <= 9 then 3
  57.                     when cast(substr(`date`, 6, 2) as int) <= 12 then 4
  58.              end                                                       as quarterid --获取季节 可以直接使用 quarter(`date`)
  59.               , substr(`date`, 1, 4)                                     as d_year    -- 获取年份
  60.               , trunc(`date`, 'YYYY')                                    as y_start   --年开始日
  61.               , date_sub(trunc(add_months(`date`, 12), 'YYYY'), 1) as y_end     --年结束日
  62.               , date_sub(`date`, dayofmonth(`date`) - 1)                 as m_start   --当月第一天
  63.               , last_day(date_sub(`date`, dayofmonth(`date`) - 1))          m_end     --当月最后一天
  64.               , weekofyear(`date`)                                       as d_week    --年内第几周
  65.          from (
  66.                     -- '2021-04-01'是开始日期, '2022-03-31'是截止日期
  67.                   select date_add('2021-04-01', t0.pos) as `date`
  68.                   from (
  69.                            select posexplode(
  70.                                           split(
  71.                                                   repeat('o', datediff(
  72.                                                           from_unixtime(unix_timestamp('2022-03-31', 'yyyy-mm-dd'),
  73.                                                                         'yyyy-mm-dd'),
  74.                                                           '2021-04-01')), 'o'
  75.                                               )
  76.                                       )
  77.                        ) t0
  78.               ) t1
  79.      ) t2;

十七、时间序列--构造累积日期

表名：t17
表字段及内容：

  1. date_id
  2. 2017-08-01
  3. 2017-08-02
  4. 2017-08-03
问题一：每一日期，都扩展成月初至当天

输出结果如下所示：

  1. date_id    date_to_day
  2. 2017-08-01  2017-08-01
  3. 2017-08-02  2017-08-01
  4. 2017-08-02  2017-08-02
  5. 2017-08-03  2017-08-01
  6. 2017-08-03  2017-08-02
  7. 2017-08-03  2017-08-03

这种累积相关的表，常做桥接表。

参考答案:

  1. select
  2.   date_id,
  3.   date_add(date_start_id,pos) as date_to_day
  4. from
  5. (
  6.   select
  7.     date_id,
  8.     date_sub(date_id,dayofmonth(date_id)-1) as date_start_id
  9.   from t17
  10. ) m  lateral view 
  11. posexplode(split(space(datediff(from_unixtime(unix_timestamp(date_id,'yyyy-MM-dd')),from_unixtime(unix_timestamp(date_start_id,'yyyy-MM-dd')))), '')) t as pos, val;

十八、时间序列--构造连续日期

表名：t18
表字段及内容：

  1. a             b         c
  2. 101        2018-01-01     10
  3. 101        2018-01-03     20
  4. 101        2018-01-06     40
  5. 102        2018-01-02     20
  6. 102        2018-01-04     30
  7. 102        2018-01-07     60
问题一：构造连续日期

问题描述：将表中数据的b字段扩充至范围[2018-01-01, 2018-01-07]，并累积对c求和。
b字段的值是较稀疏的。

输出结果如下所示：

  1. a             b          c      d
  2. 101        2018-01-01     10     10
  3. 101        2018-01-02      0     10
  4. 101        2018-01-03     20     30
  5. 101        2018-01-04      0     30
  6. 101        2018-01-05      0     30
  7. 101        2018-01-06     40     70
  8. 101        2018-01-07      0     70
  9. 102        2018-01-01      0      0
  10. 102        2018-01-02     20     20
  11. 102        2018-01-03      0     20
  12. 102        2018-01-04     30     50
  13. 102        2018-01-05      0     50
  14. 102        2018-01-06      0     50
  15. 102        2018-01-07     60    110

参考答案:

  1. select
  2.   a,
  3.   b,
  4.   c,
  5.   sum(c) over(partition by a order by b) as d
  6. from
  7. (
  8.   select
  9.   t1.a,
  10.   t1.b,
  11.   case
  12.     when t18.b is not null then t18.c
  13.     else 0
  14.   end as c
  15.   from
  16.   (
  17.     select
  18.     a,
  19.     date_add(s,pos) as b
  20.     from
  21.     (
  22.       select
  23.         a, 
  24.        '2018-01-01' as s, 
  25.        '2018-01-07' as r
  26.       from (select a from t18 group by a) ta
  27.     ) m  lateral view 
  28.       posexplode(split(space(datediff(from_unixtime(unix_timestamp(r,'yyyy-MM-dd')),from_unixtime(unix_timestamp(s,'yyyy-MM-dd')))), '')) t as pos, val
  29.   ) t1
  30.     left join t18
  31.     on  t1.a = t18.a and t1.b = t18.b
  32. ) ts;

十九、时间序列--取多个字段最新的值

表名：t19
表字段及内容：

  1. date_id   a   b    c
  2. 2014     AB  12    bc
  3. 2015         23    
  4. 2016               d
  5. 2017     BC
问题一：如何一并取出最新日期

输出结果如下所示：

  1. date_a   a    date_b    b    date_c   c
  2. 2017    BC    2015     23    2016    d

参考答案:
此处给出三种解法，其一：

  1. SELECT  max(CASE WHEN rn_a = 1 THEN date_id else 0 END) AS date_a
  2.         ,max(CASE WHEN rn_a = 1 THEN a else null END) AS a
  3.         ,max(CASE WHEN rn_b = 1 THEN date_id else 0 END) AS date_b
  4.         ,max(CASE WHEN rn_b = 1 THEN b else NULL  END) AS b
  5.         ,max(CASE WHEN rn_c = 1 THEN date_id  else 0 END) AS date_c
  6.         ,max(CASE WHEN rn_c = 1 THEN c else null END) AS c
  7. FROM    (
  8.             SELECT  date_id
  9.                     ,a
  10.                     ,b
  11.                     ,c
  12.                     --对每列上不为null的值  的 日期 进行排序
  13.                     ,row_number()OVER( PARTITION BY 1 ORDER BY CASE WHEN a IS NULL THEN 0 ELSE date_id END DESC) AS rn_a
  14.                     ,row_number()OVER(PARTITION BY 1 ORDER BY CASE WHEN b IS NULL THEN 0 ELSE date_id END DESC) AS rn_b
  15.                     ,row_number()OVER(PARTITION BY 1 ORDER BY CASE WHEN c IS NULL THEN 0 ELSE date_id END DESC) AS rn_c
  16.             FROM    t19
  17.         ) t
  18. WHERE   t.rn_a = 1
  19. OR      t.rn_b = 1
  20. OR      t.rn_c = 1;

其二：

  1. SELECT  
  2.    a.date_id
  3.   ,a.a
  4.   ,b.date_id
  5.   ,b.b
  6.   ,c.date_id
  7.   ,c.c
  8. FROM
  9. (
  10.    SELECT  
  11.       t.date_id,
  12.       t.a
  13.    FROM  
  14.    (
  15.      SELECT  
  16.        t.date_id
  17.        ,t.a
  18.        ,t.b
  19.        ,t.c
  20.      FROM t19 t INNER JOIN    t19 t1 ON t.date_id = t1.date_id AND t.a IS NOT NULL
  21.    ) t
  22.    ORDER BY t.date_id DESC
  23.    LIMIT 1
  24. ) a
  25. LEFT JOIN 
  26. (
  27.   SELECT  
  28.     t.date_id
  29.     ,t.b
  30.   FROM    
  31.   (
  32.     SELECT  
  33.       t.date_id
  34.       ,t.b
  35.     FROM t19 t INNER JOIN t19 t1 ON t.date_id = t1.date_id AND t.b IS NOT NULL
  36.   ) t
  37.   ORDER BY t.date_id DESC
  38.   LIMIT 1
  39. ) b ON 1 = 1 
  40. LEFT JOIN
  41. (
  42.   SELECT  
  43.     t.date_id
  44.     ,t.c
  45.   FROM    
  46.   (
  47.     SELECT  
  48.       t.date_id
  49.       ,t.c
  50.     FROM t19 t INNER JOIN t19 t1 ON t.date_id = t1.date_id AND t.c IS NOT NULL
  51.   ) t
  52.   ORDER BY t.date_id DESC
  53.   LIMIT   1
  54. ) c
  55. ON 1 = 1;

其三：

  1. select 
  2.   * 
  3. from  
  4. (
  5.   select t1.date_id as date_a,t1.a from (select t1.date_id,t1.a  from t19 t1 where t1.a is not null) t1
  6.   inner join (select max(t1.date_id) as date_id   from t19 t1 where t1.a is not null) t2
  7.   on t1.date_id=t2.date_id
  8. ) t1
  9. cross join
  10. (
  11.   select t1.date_b,t1.b from (select t1.date_id as date_b,t1.b  from t19 t1 where t1.b is not null) t1
  12.   inner join (select max(t1.date_id) as date_id   from t19 t1 where t1.b is not null)t2
  13.   on t1.date_b=t2.date_id
  14. ) t2
  15. cross join 
  16. (
  17.   select t1.date_c,t1.c from (select t1.date_id as date_c,t1.c  from t19 t1 where t1.c is not null) t1
  18.   inner join (select max(t1.date_id) as date_id   from t19 t1 where t1.c is not null)t2
  19.   on t1.date_c=t2.date_id
  20. ) t3;

二十、时间序列--补全数据

表名：t20
表字段及内容：

  1. date_id   a   b    c
  2. 2014     AB  12    bc
  3. 2015         23    
  4. 2016               d
  5. 2017     BC
问题一：如何使用最新数据补全表格

输出结果如下所示：

  1. date_id   a   b    c
  2. 2014     AB  12    bc
  3. 2015     AB  23    bc
  4. 2016     AB  23    d
  5. 2017     BC  23    d

参考答案:

  1. select 
  2.   date_id, 
  3.   first_value(a) over(partition by aa order by date_id) as a,
  4.   first_value(b) over(partition by bb order by date_id) as b,
  5.   first_value(c) over(partition by cc order by date_id) as c
  6. from
  7. (
  8.   select 
  9.     date_id,
  10.     a,
  11.     b,
  12.     c,
  13.     count(a) over(order by date_id) as aa,
  14.     count(b) over(order by date_id) as bb,
  15.     count(c) over(order by date_id) as cc
  16.   from t20
  17. )tmp1;

二十一、时间序列--取最新完成状态的前一个状态

表名：t21
表字段及内容：

  1. date_id   a    b
  2. 2014     1    A
  3. 2015     1    B
  4. 2016     1    A
  5. 2017     1    B
  6. 2013     2    A
  7. 2014     2    B
  8. 2015     2    A
  9. 2014     3    A
  10. 2015     3    A
  11. 2016     3    B
  12. 2017     3    A

上表中B为完成状态。

问题一：取最新完成状态的前一个状态

输出结果如下所示：

  1. date_id  a    b
  2. 2016     1    A
  3. 2013     2    A
  4. 2015     3    A

参考答案:
此处给出两种解法，其一：

  1. select
  2.     t21.date_id,
  3.     t21.a,
  4.     t21.b
  5. from
  6.     (
  7.         select
  8.             max(date_id) date_id,
  9.             a
  10.         from
  11.             t21
  12.         where
  13.             b = 'B'
  14.         group by
  15.             a
  16.     ) t1
  17.     inner join t21 on t1.date_id -1 = t21.date_id
  18. and t1.a = t21.a;

其二：

  1. select
  2.   next_date_id as date_id
  3.   ,a
  4.   ,next_b as b
  5. from(
  6.   select
  7.     *,min(nk) over(partition by a,b) as minb
  8.   from(
  9.     select
  10.       *,row_number() over(partition by a order by date_id desc) nk
  11.       ,lead(date_id) over(partition by a order by date_id desc) next_date_id
  12.       ,lead(b) over(partition by a order by date_id desc) next_b
  13.     from(
  14.       select * from t21
  15.     ) t
  16.   ) t
  17. ) t
  18. where minb = nk and b = 'B';
问题二：如何将完成状态的过程合并

输出结果如下所示:

  1. a   b_merge
  2. 1   A、B、A、B
  3. 2   A、B
  4. 3   A、A、B

参考答案：

  1. select
  2.   a
  3.   ,collect_list(b) as b
  4. from(
  5.   select
  6.     *
  7.     ,min(if(b = 'B',nk,null)) over(partition by a) as minb
  8.   from(
  9.     select
  10.       *,row_number() over(partition by a order by date_id desc) nk
  11.     from(
  12.       select * from t21
  13.     ) t
  14.   ) t
  15. ) t
  16. where nk >= minb
  17. group by a;

二十二、非等值连接--范围匹配

表f是事实表，表d是匹配表，在hive中如何将匹配表中的值关联到事实表中？

表d相当于拉链过的变化维，但日期范围可能是不全的。

表f：

  1. date_id  p_id
  2.  2017    C
  3.  2018    B
  4.  2019    A
  5.  2013    C

表d：

  1. d_start    d_end    p_id   p_value
  2.  2016     2018     A       1
  3.  2016     2018     B       2
  4.  2008     2009     C       4
  5.  2010     2015     C       3
问题一：范围匹配

输出结果如下所示：

  1. date_id  p_id   p_value
  2.  2017    C      null
  3.  2018    B      2
  4.  2019    A      null
  5.  2013    C      3

**参考答案：
此处给出两种解法，其一：

  1. select 
  2.   f.date_id,
  3.   f.p_id,
  4.   A.p_value
  5. from f 
  6. left join 
  7. (
  8.   select 
  9.     date_id,
  10.     p_id,
  11.     p_value
  12.   from 
  13.   (
  14.     select 
  15.       f.date_id,
  16.       f.p_id,
  17.       d.p_value
  18.     from f 
  19.     left join d on f.p_id = d.p_id
  20.     where f.date_id >= d.d_start and f.date_id <= d.d_end
  21.   )A
  22. )A
  23. ON f.date_id = A.date_id;

其二：

  1. select 
  2.     date_id,
  3.     p_id,
  4.     flag as p_value
  5. from (
  6.     select 
  7.         f.date_id,
  8.         f.p_id,
  9.         d.d_start,
  10.         d.d_end,
  11.         d.p_value,
  12.         if(f.date_id between d.d_start and d.d_end,d.p_value,null) flag,
  13.         max(d.d_end) over(partition by date_id) max_end
  14.     from f
  15.     left join d
  16.     on f.p_id = d.p_id
  17. ) tmp
  18. where d_end = max_end;

二十三、非等值连接--最近匹配

表t23_1和表t23_2通过a和b关联时，有相等的取相等的值匹配，不相等时每一个a的值在b中找差值最小的来匹配。

t23_1和t23_2为两个班的成绩单，t23_1班的每个学生成绩在t23_2班中找出成绩最接近的成绩。

表t23_1：a中无重复值

  1. a
  2. 1
  3. 2
  4. 4
  5. 5
  6. 8
  7. 10

表t23_2：b中无重复值

  1. b
  2. 2
  3. 3
  4. 7
  5. 11
  6. 13
问题一：单向最近匹配

输出结果如下所示：
注意：b的值可能会被丢弃

  1. a    b
  2. 1    2
  3. 2    2
  4. 4    3
  5. 5    3
  6. 5    7
  7. 8    7
  8. 10   11

参考答案：

  1. select 
  2.   * 
  3. from
  4. (
  5.   select 
  6.     ttt1.a,
  7.     ttt1.b 
  8.   from
  9.   (
  10.     select 
  11.       tt1.a,
  12.       t23_2.b,
  13.       dense_rank() over(partition by tt1.a order by abs(tt1.a-t23_2.b)) as dr 
  14.     from 
  15.     (
  16.       select 
  17.         t23_1.a 
  18.       from t23_1 
  19.       left join t23_2 on t23_1.a=t23_2.b 
  20.       where t23_2.b is null
  21.     ) tt1 
  22.     cross join t23_2
  23.   ) ttt1 
  24.   where ttt1.dr=1 
  25.   union all
  26.   select 
  27.     t23_1.a,
  28.     t23_2.b 
  29.   from t23_1 
  30.   inner join t23_2 on t23_1.a=t23_2.b
  31. ) result_t 
  32. order by result_t.a;

二十四、N指标--累计去重

假设表A为事件流水表，客户当天有一条记录则视为当天活跃。

表A：

  1. time_id          user_id
  2. 2018-01-01 10:00:00    001
  3. 2018-01-01 11:03:00    002
  4. 2018-01-01 13:18:00    001
  5. 2018-01-02 08:34:00    004
  6. 2018-01-02 10:08:00    002
  7. 2018-01-02 10:40:00    003
  8. 2018-01-02 14:21:00    002
  9. 2018-01-02 15:39:00    004
  10. 2018-01-03 08:34:00    005
  11. 2018-01-03 10:08:00    003
  12. 2018-01-03 10:40:00    001
  13. 2018-01-03 14:21:00    005

假设客户活跃非常，一天产生的事件记录平均达千条。

问题一：累计去重

输出结果如下所示：

  1. 日期       当日活跃人数     月累计活跃人数_截至当日
  2. date_id   user_cnt_act    user_cnt_act_month
  3. 2018-01-01      2                2
  4. 2018-01-02      3                4
  5. 2018-01-03      3                5

参考答案：

  1. SELECT  tt1.date_id
  2.        ,tt2.user_cnt_act
  3.        ,tt1.user_cnt_act_month
  4. FROM
  5. (   -- ④ 按照t.date_id分组求出user_cnt_act_month，得到tt1
  6.  SELECT  t.date_id
  7.         ,COUNT(user_id) AS user_cnt_act_month
  8.  FROM
  9.  (   -- ③ 表a和表b进行笛卡尔积，按照a.date_id,b.user_id分组，保证截止到当日的用户唯一，得出表t。
  10.   SELECT  a.date_id
  11.          ,b.user_id
  12.   FROM
  13.   (   -- ① 按照日期分组，取出date_id字段当主表的维度字段 得出表a
  14.    SELECT  from_unixtime(unix_timestamp(time_id),'yyyy-MM-dd') AS date_id
  15.    FROM test.temp_tanhaidi_20211213_1
  16.    GROUP BY  from_unixtime(unix_timestamp(time_id),'yyyy-MM-dd')
  17.   ) a
  18.   INNER JOIN
  19.   (   -- ② 按照date_id、user_id分组，保证每天每个用户只有一条记录，得出表b
  20.    SELECT  from_unixtime(unix_timestamp(time_id),'yyyy-MM-dd') AS date_id
  21.           ,user_id
  22.    FROM test.temp_tanhaidi_20211213_1
  23.    GROUP BY  from_unixtime(unix_timestamp(time_id),'yyyy-MM-dd')
  24.             ,user_id
  25.   ) b
  26.   ON 1 = 1
  27.   WHERE a.date_id >= b.date_id
  28.   GROUP BY  a.date_id
  29.            ,b.user_id
  30.  ) t
  31.  GROUP BY  t.date_id
  32. ) tt1
  33. LEFT JOIN
  34. (   -- ⑥ 按照date_id分组求出user_cnt_act，得到tt2
  35.  SELECT  date_id
  36.         ,COUNT(user_id) AS user_cnt_act
  37.  FROM
  38.  (   -- ⑤ 按照日期分组，取出date_id字段当主表的维度字段 得出表a
  39.   SELECT  from_unixtime(unix_timestamp(time_id),'yyyy-MM-dd') AS date_id
  40.          ,user_id
  41.   FROM test.temp_tanhaidi_20211213_1
  42.   GROUP BY  from_unixtime(unix_timestamp(time_id),'yyyy-MM-dd')
  43.            ,user_id
  44.  ) a
  45.  GROUP BY date_id
  46. ) tt2
  47. ON tt2.date_id = tt1.date_id

--end--

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