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0 需求描述

1 数据准备

2 问题分析

3 小结

如果觉得本文对你有帮助，想进一步学习SQL语言这门艺术的，那么不妨也可以选择去看看我的博客专栏 ，部分内容如下：

数字化建设通关指南

专栏 原价99，现在活动价59.9，按照阶梯式增长，直到恢复原价。

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0 需求描述

sql"> 我们有如下的用户访问数据userId  visitDate   visitCountu01     2017/1/21        5u02     2017/1/23        6u03     2017/1/22        8u04     2017/1/20        3u01     2017/1/23        6u01     2017/2/21        8U02     2017/1/23        6U01     2017/2/22        4要求使用SQL统计出每个用户的累积访问次数，如下表所示：用户id    月份    小计  累积u01     2017-01  11    11u01     2017-02  12    23u02     2017-01  12    12u03     2017-01  8     8u04     2017-01  3     3

1 数据准备

sql">create table visit as(select stack (8,'u01',    '2017/1/21',    5 ,'u02',    '2017/1/23',    6 ,'u03',    '2017/1/22',    8 ,'u04',    '2017/1/20',    3 ,'u01',    '2017/1/23',    6 ,'u01',    '2017/2/21',    8 ,'u02',    '2017/1/23',    6 ,'u01',    '2017/2/22',    4) as(user_id,visit_time,visit_cnt))；

 

2 问题分析

第一步：求出每个用户每月的访问次数

sql">select user_id, date_format(regexp_replace(visit_time, '/', '-'), 'yyyy-MM') year_month, sum(visit_cnt)                                               visit_cnt
from visit
group by user_id, date_format(regexp_replace(visit_time, '/', '-'), 'yyyy-MM')

 

第二步：利用分析函数在步骤1的基础上求出每月的累计访问次数 

sql">with t1 as(select user_id, date_format(regexp_replace(visit_time, '/', '-'), 'yyyy-MM') year_month, sum(visit_cnt)                                               visit_cntfrom visitgroup by user_id, date_format(regexp_replace(visit_time, '/', '-'), 'yyyy-MM'))select user_id, year_month, visit_cnt, sum(visit_cnt) over (partition by user_id order by year_month) acc_visit_cnt
from t1

 

3 小结

本文给出了一种累计指标的计算方法，主要涉及的知识点如下：

•   （1）regexp_replace函数的使用
•   （2）date_format函数的使用
•   （3）累计指标求解。sum() over()

如果觉得本文对你有帮助，想进一步学习SQL语言这门艺术的，那么不妨也可以选择去看看我的博客专栏 ，部分内容如下：

数字化建设通关指南

专栏 原价99，现在活动价59.9，按照阶梯式增长，直到恢复原价。

 

专栏主要内容：
（1）SQL进阶实战技巧
可以参考如下教程，具体链接如下

SQL很简单，可你却写不好？也许这才是SQL最好的教程

上面链接中的文章及技巧会不定期更新。

（2）数仓建模实战技巧和个人心得
       1）新人入职新公司后应如何快速了解业务？

       2）以业务视角看宽表化建设？

       3)  维度建模 or 关系型建模？

       4）业务模型与数据模型有什么区别？业务阶段的模型该如何建设？

       5）业务指标体系该如何建设？指标体系该如何维护？指标平台应如何建设？指标体系                           该由谁来搭建？

       6）如何优雅设计DWS层？DWS层模型好坏该如何评价？

       7）指标发生异常，该如何排查？应从哪些方面入手寻找问题点？

       8） 数据架构的选择，mpp or hadoop?

       9）数仓团队应如何体现自己的业务价值，讲好数据故事？

       10）BI与大数据有什么关系？BI与信息化、数字化之间有什么关系？BI与报表之间的关                          系？

       11）数据部门如何与业务部门沟通，并规划指引业务需求？

文章不限于以上内容，有新的想法也会及时更新到该专栏。

具体专栏链接如下： 

 ​​​​​​数字化建设通关指南_莫叫石榴姐的博客-CSDN博客