【Hive SQL 每日一题】统计用户连续下单的日期区间

本文涉及的产品
实时计算 Flink 版,5000CU*H 3个月
检索分析服务 Elasticsearch 版,2核4GB开发者规格 1个月
大数据开发治理平台 DataWorks,不限时长
简介: 该SQL代码用于统计用户连续下单的日期区间。首先按`user_id`和`order_date`分组并去除重复,然后使用`row_number()`标记行号,并通过`date_sub`与行号计算潜在的连续日期。接着按用户ID和计算后的日期分组,排除连续订单数少于2的情况,最后提取连续下单的起始和结束日期。输出结果展示了用户连续下单的日期范围。

@[toc]

测试数据

create table test(user_id string,order_date string);

INSERT INTO test(user_id, order_date) VALUES('101', '2021-09-21'),('101', '2021-09-22'),('101', '2021-09-23'),('101', '2021-09-27'),('101', '2021-09-28'),('101', '2021-09-29'),('101', '2021-09-30'),('102', '2021-10-01'),('102', '2021-10-02'),('102', '2021-10-05'),('102', '2021-10-06'),('102', '2021-10-07'),('106', '2021-10-04'),('106', '2021-10-05'),('106', '2021-10-08'),('107', '2021-10-05'),('107', '2021-10-06');

需求说明

统计用户连续下单的日期区间,所以连续的下单日期必须 >= 2,例如:2023-01-01,2023-01-02

分析步骤如下:

  1. user_idorder_date 进行分组,同天的下单日期只保留一条。

  2. 使用 row_number 窗口函数对行号进行标记。

  3. 使用 date_sub 函数与行号标记进行运算,如果数据连续的话,那么运算后的日期必然是一样的。

  4. user_iddate_sub 运算后日期进行分组,过滤数量 < 2 的分组,最大值与最小值日期统计。

需求实现

select
    user_id,
    min(order_date) order_start_date,
    max(order_date) order_end_date
from
    (select
        user_id,
        order_date,
        date_sub(order_date,rn) same_day
    from
        (select
            user_id,
            order_date,
            row_number() over (partition by user_id order by order_date) rn
        from
            test
        group by
            user_id,
            order_date )t1 -- 分组后进行行号标记
       )t2 -- 使用日期和行号进行运算
group by
    user_id,same_day
having
    count(user_id) >= 2;

输出结果

image.png

解决这题的关键是使用 row_number 窗口函数进行行号标记,然后和 date_sub 进行运算,如果日期是连续的,那么运算结果得到的日期就是一致的,如下所示:

date        rn
2023-05-04     1
2023-05-05     2
2023-05-06     3

运算后,日期结果都为 2023-05-03,显然该日期是连续的,利用这一特性完成该需求。

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