【面试题】某游戏数据后台设有“登录日志”和“登出日志”两张表。 “登录日志”记录各玩家的登录时间和登录时的角色等级。 “登出日志”记录各玩家的登出时间和登出时的角色等级。 其中，“角色id”字段唯一识别玩家。 游戏开服前两天（2022-08-13至2022-08-14）的角色登录和登出日志如下 一天中，玩家可以多次登录登出游戏，请使用SQL分析出以下业务问题： 玩家在开服首日（2022-08-13）等级分布情况，即每个等级停留的角色数。（如玩家没有登出日志，则使用登录日志的等级信息。） 【解题思路】 计算玩家在开服首日（2022-08-13）等级分布情况即为计算2022-08-13各等级停留的角色数。 可以看到，这里存在一个筛选条件—日期为2022-08-13。因此，在查询时，我们需要从表中筛选出2022-08-13的数据，即： 那么从哪个表中取数进行筛选呢？ 根据题意：如玩家没有登出日志，则使用登录日志的等级信息，也就是说我们既需要从“登出日志”取数，也需要从“登录日志”取数。那么，我们可以把“登出日志”和“登录日志”两张表联结成一张表使用。 如何联结呢？ 首先，我们需要理解“各等级停留”的含义。根据题意再结合“停留”一次的字面含义可以知道，某日“各等级停留”表示玩家当日最后一次登出游戏时的等级。 又因为玩家每次登出时间必然在其对应的登录时间后，且在玩家没有登出日志时使用登录日志的等级信息，所以，不管玩家登录还是登出，各玩家当日在游戏中最后一次时间下的等级即为停留等级。 也就是说，我们可以把“登出日志”和“登录日志”纵向联结，然后再通过联结后的表对每个玩家按登录或登出时间进行排序，从而筛选出每个玩家最后一次时间下的等级。 “登出日志”和“登录日志”字段数和字段含义一致，因此将“登出日志”和“登录日志”纵向联结可以使用union all子句。 另外，为了提高查询速度，在联结前我们就可以分别对“登出日志”和“登录日志”进行日期的筛选。 “登出日志”和“登录日志”纵向联结的SQL的书写方法： 查询结果如下： 纵向联结后，在联结的表（设为临时表a）的基础上对每个玩家按时间排序，找出每个玩家最后一次时间下的等级。 对每个玩家按时间排序即是分组排序，使用排序窗口函数即可实现。即：以角色id进行分组（partition by 角色id），以时间进行排序（order by 时间），获取每个玩家下的每个时间的排名。 为了方便地筛选出最后一次时间，我们对时间采用降序排序（order by 时间 desc），因为降序排序时，最后一次时间的排名总是1，这样我们直接筛选出排名为1的数据即可得到最后一次时间下的数据。 排序窗口函数有rank()、dense_rank()、row_number()三种，那么我们选用哪一种排序窗口函数呢？ rank()、dense_rank()、row_number()三者的区别在于： rank()函数：生成重复不连续的排序编码； dese_rank()函数：生成重复且连续的排序编码； row_number()函数：生成连续不重复的排序编码。 我们的目的是获取最后一次时间的排名，由于采用降序排序，不管使用哪种排序窗口函数，最后一次时间的排名总会是1。 因此，这三种排序窗口函数都可以使用，选择其一即可，在此，我们选择rank()函数。 这样，对每个玩家按时间排序的SQL语句为： 其中，a为前面纵向联结的表，将其带入后，SQL的书写方法： 查询结果如下： 将上述查询结果设为临时表b，从该临时表中筛选出排名为1（where 排名 = 1）的数据即可得到玩家的停留等级信息。 SQL的书写方法： 将临时表b的具体SQL语句带入，完整的SQL的书写方法： 查询结果如下： 最后，我们来计算各等级停留的角色数。 计算各等级停留的角色数分为两步： 第一步，对各停留的角色等级进行分组； 第二步，分组后，计算各等级的角色数。 可以看到，这其实是一个分组汇总问题，而计算数量可以使用具有计数功能的聚合函数—count()函数。 因此，我们使用group by子句组合count()函数计算各等级停留的角色数。 SQL的书写方法： 查询结果如下： 案例数据下载途径：