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テストデータ

-- 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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ニーズの表明

特定のシステムの各時点におけるオンラインのピーク人数を計算します。

結果の例:

リザルトプレス activity_time 上昇。

で：

• activity_time 統計的な時点を示します。
• max_users その時点での最高ピーク時の人数を示します。

要件の実現

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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出力は次のとおりです。

この質問の核心はサブクエリです t2 ロジックは次のとおりです。

	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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まず、サブクエリを実行します t1 列を行に変換しますが、なぜこれを行う必要があるのでしょうか?もちろん、これは統計上の便宜のためです。

考えてみましょう。ユーザーがログインしてシステムに入ると、システム内の人数は増加しますか? +1、逆にユーザーが退場すると人が増えるのか？ -1。

ログイン時間とログアウト時間を同じ列に入れて時間順に並べ替えると、各瞬間のオンライン人数を正確に計算できますか?これはサブクエリです。 t2 私たちが行うことは、ウィンドウ関数を使用して累積計算を実行することです。t2 結果は次のようになります。

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 08:35:00     6
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2024-07-11 09:00:00     7
2024-07-11 09:00:00     7
2024-07-11 09:05:00     8
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2024-07-11 09:15:00     8
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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 09:50:00     7
2024-07-11 10:00:00     7
2024-07-11 10:00:00     7
2024-07-11 10:05:00     7
2024-07-11 10:05:00     7
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2024-07-11 10:15:00     7
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2024-07-11 10:25:00     6
2024-07-11 10:25:00     6
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2024-07-11 10:40:00     4
2024-07-11 11:00:00     3
2024-07-11 11:05:00     2
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最後に、時点ごとにグループ化して集計します。 max この関数は、各時点での最大ピーク人数を見つけて完了します~