第17题：查询当天阅读最多的 100 篇文章
需求列表
第2题 查询当天阅读最多的 100 篇文章
上述结果上传 HIVE 表 t_log_clean ，字段分别为 ftime uid postid ， 请计算 2020 年 1 月 1日 当天阅读最多的 100 篇文章
思路分析
- 筛选出指定日期的数据：我们可以使用 where 子句来过滤出 ftime 字段等于 ‘2020-01-01’ 的数据，这样就只保留了当天的日志记录。
- 统计每篇文章的阅读次数：我们可以使用 group by 子句和 count 函数来对 postid 字段进行分组和计数，这样就得到了每篇文章当天的阅读次数。
- 按照阅读次数降序排序：我们可以使用 order by 子句和 desc 关键字来对阅读次数进行降序排序，这样就把阅读最多的文章排在前面。
- 取出前 100 篇文章：我们可以使用 limit 子句和 100 参数来限制返回的结果集数量，这样就只保留了前 100 篇文章。
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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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;
