第15题:逾期率统计
需求列表
基于附录2《借据表》统计下述指标,请提供Vintage统计SQL(mobX指的是发放后第X月末的不良余额/发放月金额)
发放月份 | 发放金额 | MOB1 | MOB2 | MOB3 | MOB4 | MOB5 | MOB6 | MOB7 | MOB8 | MOB9 | MOB10 | MOB11 | MOB12 |
2019-10 | |||||||||||||
2019-11 | |||||||||||||
2019-12 | |||||||||||||
2020-01 | |||||||||||||
2020-02 | |||||||||||||
2020-03 | |||||||||||||
2020-04 | |||||||||||||
2020-05 | |||||||||||||
2020-06 | |||||||||||||
2020-07 | |||||||||||||
2020-08 | |||||||||||||
2020-09 | |||||||||||||
2020-10 |
数据准备
链接:https://pan.baidu.com/s/1Wiv-LVYziVxm8f0Lbt38Gw?pwd=s4qc
提取码:s4qc
debt.txt文件
set spark.sql.shuffle.partitions=4; create database webank_db; use webank_db; create or replace temporary view check_view (ds comment '日期分区', sno comment '流水号', uid comment '用户id', is_risk_apply comment '是否核额申请', is_pass_rule comment '是否通过规则', is_obtain_qutoa comment '是否授信成功', quota comment '授信金额', update_time comment '更新时间') as values ('20201101', 's000', 'u000', 1, 1, 1, 700, '2020-11-01 08:12:12'), ('20201102', 's088', 'u088', 1, 1, 1, 888, '2020-11-02 08:12:12'), ('20201230', 's091', 'u091', 1, 1, 1, 789, '2020-12-30 08:12:12'), ('20201230', 's092', 'u092', 1, 0, 0, 0, '2020-12-30 08:12:12'), ('20201230', 's093', 'u093', 1, 1, 1, 700, '2020-12-30 08:12:12'), ('20201231', 's094', 'u094', 1, 1, 1, 789, '2020-12-31 08:12:12'), ('20201231', 's095', 'u095', 1, 1, 1, 600, '2020-12-31 08:12:12'), ('20201231', 's096', 'u096', 1, 1, 0, 0, '2020-12-31 08:12:12') ; --创建核额流水表 drop table if exists check_t; create table check_t ( sno string comment '流水号', uid string, is_risk_apply bigint, is_pass_rule bigint, is_obtain_qutoa bigint, quota decimal(30,6), update_time string ) partitioned by (ds string comment '日期分区'); --动态分区需要设置 set hive.exec.dynamic.partition=true; set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict; insert overwrite table check_t partition (ds) select sno, uid, is_risk_apply, is_pass_rule, is_obtain_qutoa, quota, update_time, ds from check_view;
-- 创 建 借 据 表 create table debt( duebill_id string comment '借据号', uid string, prod_type string, putout_date string, putout_amt decimal(30, 6), balance decimal(30, 6), is_buliang int, overduedays int )partitioned by (ds string comment '日期分区'); --资料提供了一个34899条借据数据的文件 --下面补充如何将文件的数据导入到分区表中。需要一个中间普通表过度。 drop table if exists webank_db.debt_temp; create table webank_db.debt_temp( duebill_id string comment '借据号', uid string, prod_type string, putout_date string, putout_amt decimal(30, 6), balance decimal(30,6), is_buliang int, overduedays int, ds string comment '日期分区' ) row format delimited fields terminated by 't'; load data local inpath '/root/debt.txt' overwrite into table webank_db.debt_temp; --动态分区需要设置 set hive.exec.dynamic.partition=true; set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict; insert overwrite table webank_db.debt partition (ds) select * from webank_db.debt_temp; --技巧:如果查询debt表,由于分区数太多,导致查询很慢。 -- 开发阶段,我们可以事先将表缓存起来,并且降低分区数比如为6,那么查缓存表大大提升了开发效率。 -- 上线阶段,再用实际表替换缓存表。 --首次缓存会耗时慢 cache table cache_debt as select /+ coalesce(6) / from debt; --第二次使用缓存会很快 select count(*) from cache_debt; select ds,count(1) from cache_debt group by ds;
思路分析
随机观察2个借据的情况
*select* * *from* cache_debt *where* duebill_id='u001-1' *order by* ds; *select* * *from* cache_debt *where* duebill_id='u005-2' *order by* ds;
分3个大步骤:
步骤1:形成临时表1_每月的总发放金额
发放月份 | 发放金额 |
2019-10 | aa |
2019-11 | bb |
2019-12 | cc |
2020-01 | dd |
2020-02 | ee |
2020-03 | ff |
2020-04 | gg |
2020-05 | hh |
步骤2:形成临时表2_发放后第几个月末时的不良余额
发放后第几个月末时的不良余额(元) | ||||||||
发放月份 | 1月后 | 2月后 | 3月后 | 4月后 | 5月后 | 6月后 | 7月后 | 8月后 |
2019-10 | a1 | a2 | a3 | a4 | a5 | a6 | a7 | a8 |
2019-11 | b1 | b2 | b3 | b4 | b5 | b6 | b7 | b8 |
2019-12 | c1 | c2 | c3 | c4 | c5 | c6 | c7 | c8 |
2020-01 | d1 | d2 | d3 | d4 | d5 | d6 | d7 | d8 |
2020-02 | e1 | e2 | e3 | e4 | e5 | e6 | e7 | e8 |
2020-03 | f1 | f2 | f3 | f4 | f5 | f6 | f7 | f8 |
2020-04 | g1 | g2 | g3 | g4 | g5 | g6 | g7 | g8 |
2020-05 | h1 | h2 | h3 | h4 | h5 | h6 | h7 | h8 |
步骤3:用上面的临时表1关联临时表2,用临时表2的每个值除以临时表的总金额。
发放后第几个月末时的不良余额占发放金额的比例 | |||||||||
发放月份 | 发放金额 | 1月后 | 2月后 | 3月后 | 4月后 | 5月后 | 6月后 | 7月后 | 8月后 |
2019-10 | aa | a1/aa | a2/aa | a3/aa | a4/aa | a5/aa | a6/aa | a7/aa | a8/aa |
2019-11 | bb | b1/bb | b2/bb | b3/bb | b4/bb | b5/bb | b6/bb | b7/bb | b8/bb |
2019-12 | cc | c1/cc | c2/cc | c3/cc | c4/cc | c5/cc | c6/cc | c7/cc | c8/cc |
2020-01 | dd | d1/dd | d2/dd | d3/dd | d4/dd | d5/dd | d6/dd | d7/dd | d8/dd |
2020-02 | ee | e1/ee | e2/ee | e3/ee | e4/ee | e5/ee | e6/ee | e7/ee | e8/ee |
2020-03 | ff | f1/ff | f2/ff | f3/ff | f4/ff | f5/ff | f6/ff | f7/ff | f8/ff |
2020-04 | gg | g1/gg | g2/gg | g3/gg | g4/gg | g5/gg | g6/gg | g7/gg | g8/gg |
2020-05 | hh | h1/hh | h2/hh | h3/hh | h4/hh | h5/hh | h6/hh | h7/hh | h8/hh |
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
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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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微众银行源数据表附录:
- 核额流水表
字段名 | 字段意义 | 字段类型 |
ds | 日期分区,样例格式为20200101,每个分区有全量流水 | string |
sno | 每个ds内主键,流水号 | string |
uid | 户id | string |
is_risk_apply | 是否核额申请(核额漏斗第一步)取值0和1 | bigint |
is_pass_rule | 是否通过规则(核额漏斗第二步)取值0和1 | bigint |
is_obtain_qutoa | 是否授信成功(核额漏斗第三步)取值0和1 | bigint |
quota | 授信金额 | decimal(30,6) |
update_time | 更新时间样例格式为2020-11-14 08:12:12 | string |
- 借据表
字段名 | 字段意义 | 字段类型 |
ds | 日期分区,样例格式为20200101每个分区有全量借据 | string |
duebilid | 借据号(每个日期分区内的主键) | string |
uid | 用户id | string |
prod_type | 产品名称仅3个枚举值XX贷YY贷ZZ贷 | string |
putout_date | 发放日期样例格式为2020-10-10 00:10:30 | bigint |
putout_amt | 发放金额 | decimal(30,6) |
balance | 借据余额 | decimal(30,6) |
is_buliang | 状态-是否不良取值0和1 | bigint |
overduedays | 逾期天数 | bigint |
- 模型输出表
字段名 | 字段意义 | 字段类型 |
ds | 日期分区,样例格式为20200101增量表部分流水记录可能有更新 | string |
sno | 流水号,主键 | string |
create time | 创建日期样例格式为2020-10-10 00:10:30与sno唯一绑定,不会变更 | string |
uid | 用户id | string |
content | son格式key值名称为V01~V06,value值取值为0和1 | string |
create_time | 更新日期样例格式为2020-10-1000:10:30 | string |
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;