本文介绍: 现有各直播间的用户访问记录表(live_events)如下,表中每行数据表达的信息为,一个用户何时进入了一个直播间,又在何时离开了该直播间。
现有各直播间的用户访问记录表(live_events)如下,表中每行数据表达的信息为,一个用户何时进入了一个直播间,又在何时离开了该直播间。
user_id (用户id) |
live_id (直播间id) |
in_datetime (进入直播间的时间) |
out_datetime (离开直播间的时间) |
---|---|---|---|
100 | 1 | 2021-12-1 19:30:00 | 2021-12-1 19:53:00 |
100 | 2 | 2021-12-1 21:01:00 | 2021-12-1 22:00:00 |
101 | 1 | 2021-12-1 19:05:00 | 2021-12-1 20:55:00 |
现要求统计各直播间最大同时在线人数,期望结果如下:
live_id <int> (直播id) |
max_user_count <int> (最大人数) |
---|---|
1 | 4 |
2 | 3 |
3 | 2 |
— 1.计算逻辑
对于同时在线人数问题,可以把数据进行处理后,然后将出入时间变成一个字段,同时打上标记为1或-1表示进入离开直播间,同时使用sum()函数累加这个字段,最大值为峰值人数
— 1.对数据进行处理
in_datetime dt, out_datetime dt 设置为时间日期字段,同时打上进入出去标记1,-1
— 2.union成一个字段
select
live_id,
in_datetime dt,
1 flag
from live_events
union all
select
live_id,
out_datetime,
-1
from live_events
— 3.使用sum over()开窗函数累加人数
按照直播间分区并按照时间进行排序
sum(flag) over(partition by live_id order by dt asc) as ct
–4. 求最大的人数
按照直播间分组,求最大人数
max(ct) as max_user_count
group by live_id
— 5.最终SQL
select
live_id,
max(ct) as max_user_count
from
(
select
live_id,
dt,
sum(flag) over(partition by live_id order by dt asc) as ct
from
(
select
live_id,
in_datetime dt,
1 flag
from live_events
union all
select
live_id,
out_datetime,
-1
from live_events
)t1
)t2
group by live_id
原文地址:https://blog.csdn.net/qq_44835418/article/details/135963196
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