每天一道大厂SQL题【Day15】微众银行真题实战(五)

简介: 每天一道大厂SQL题【Day15】微众银行真题实战(五)

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 即可。

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:

  1. 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
  1. 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
  1. 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;

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