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Données de test

-- 创建 user_activity 表
DROP TABLE IF EXISTS user_activity ;
CREATE TABLE user_activity (
    user_id STRING,
    activity_start TIMESTAMP,
    activity_end TIMESTAMP
);

-- 插入数据
INSERT INTO user_activity VALUES
('user1', '2024-07-11 08:00:00', '2024-07-11 09:00:00'),
('user2', '2024-07-11 08:30:00', '2024-07-11 09:30:00'),
('user3', '2024-07-11 09:00:00', '2024-07-11 10:00:00'),
('user4', '2024-07-11 09:15:00', '2024-07-11 09:45:00'),
('user5', '2024-07-11 09:30:00', '2024-07-11 10:30:00'),
('user6', '2024-07-11 10:00:00', '2024-07-11 11:00:00'),
('user7', '2024-07-11 08:05:00', '2024-07-11 08:55:00'),
('user8', '2024-07-11 08:45:00', '2024-07-11 09:15:00'),
('user9', '2024-07-11 09:05:00', '2024-07-11 10:05:00'),
('user10', '2024-07-11 09:25:00', '2024-07-11 10:25:00'),
('user11', '2024-07-11 08:10:00', '2024-07-11 09:10:00'),
('user12', '2024-07-11 08:20:00', '2024-07-11 09:20:00'),
('user13', '2024-07-11 08:35:00', '2024-07-11 09:35:00'),
('user14', '2024-07-11 08:50:00', '2024-07-11 09:50:00'),
('user15', '2024-07-11 09:10:00', '2024-07-11 10:10:00'),
('user16', '2024-07-11 09:20:00', '2024-07-11 10:20:00'),
('user17', '2024-07-11 09:40:00', '2024-07-11 10:40:00'),
('user18', '2024-07-11 10:05:00', '2024-07-11 11:05:00'),
('user19', '2024-07-11 10:15:00', '2024-07-11 11:15:00'),
('user20', '2024-07-11 10:25:00', '2024-07-11 11:25:00');
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Énoncé des besoins

Calculez le nombre maximal de personnes en ligne à chaque instant pour un système donné.

Exemple de résultats :

Résultat presse activity_time Ascendant.

dans:

• activity_time Indique le point temporel statistique ;
• max_users Indique le nombre maximal de personnes à ce moment précis.

Réalisation des exigences

select
    date_format(activity_time,'yyyy-MM-dd HH') activity_time,
    max(total_users) max_users
from
    (select
        activity_time,
        sum(flag) over(order by activity_time) total_users
    from
        (select
            activity_start activity_time,
            1 flag
        from
            user_activity
        union all
        select
            activity_end activity_time,
            -1 flag
        from
            user_activity)t1
    )t2
group by
    date_format(activity_time,'yyyy-MM-dd HH');
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Le résultat est le suivant :

Le cœur de cette question est la sous-requête t2 La logique dans :

	select
        activity_time,
        sum(flag) over(order by activity_time) total_users
    from
        (select
            activity_start activity_time,
            1 flag
        from
            user_activity
        union all
        select
            activity_end activity_time,
            -1 flag
        from
            user_activity)t1;
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Tout d’abord, nous sous-requêtons t1 Convertissez les colonnes en lignes, alors pourquoi devez-vous faire cela ? Bien entendu, c’est pour des raisons de commodité statistique.

Pensons-y. Lorsqu'un utilisateur se connecte et entre dans le système, le nombre de personnes dans le système augmentera-t-il ? +1, au contraire, lorsque l'utilisateur quitte, le nombre de personnes va-t-il augmenter ? -1。

Lorsque nous mettons les heures de connexion et de déconnexion dans la même colonne et que nous les trions par heure, pouvons-nous calculer avec précision le nombre de personnes en ligne à chaque instant ? Il s'agit d'une sous-requête ? t2 Ce que nous faisons, c'est effectuer des calculs cumulatifs via des fonctions de fenêtre,t2 Le résultat ressemble à ceci :

2024-07-11 08:00:00     1
2024-07-11 08:05:00     2
2024-07-11 08:10:00     3
2024-07-11 08:20:00     4
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2024-07-11 08:55:00     7
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2024-07-11 09:00:00     7
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2024-07-11 09:20:00     8
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2024-07-11 09:30:00     9
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2024-07-11 11:05:00     2
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Enfin, regroupez et agrégez par points temporels, via max La fonction trouve le nombre maximal de personnes à chaque instant et termine ~