每天一道大厂SQL题【Day07】教育领域SQL实战
大家好，我是Maynor。相信大家和我一样，都有一个大厂梦，作为一名资深大数据选手，深知SQL重要性，接下来我准备用100天时间，基于大数据岗面试中的经典SQL题，以每日1题的形式，带你过一遍热门SQL题并给出恰如其分的解答。
一路走来，随着问题加深，发现不会的也愈来愈多。但底气着实足了不少，相信不少朋友和我一样，日积月累才是最有效的学习方式！
本题共有10道小题,有基础的小伙伴可直接从第8题开始写~
每日语录
今天说早安，她温柔的回了一句傻B，我好开心，她肯定一直在关心我。不然怎么会说我是傻baby呢?
第7题：电商购买金额统计实战
1.1 需求
现有图书管理数据库的三个数据模型如下： 图书（数据表名：BOOK）
| 序号 | 字段名称 | 字段描述 | 字段类型 |
|---|---|---|---|
| 1 | BOOK_ID | 总编号 | 文本 |
| 2 | SORT | 分类号 | 文本 |
| 3 | BOOK_NAME | 书名 | 文本 |
| 4 | WRITER | 作者 | 文本 |
| 5 | OUTPUT | 出版单位 | 文本 |
| 6 | PRICE | 单价 | 数值（保留小数点后2位） |
读者（数据表名：READER）
| 序号 | 字段名称 | 字段描述 | 字段类型 |
|---|---|---|---|
| 1 | READER_ID | 借书证号 | 文本 |
| 2 | COMPANY | 单位 | 文本 |
| 3 | NAME | 姓名 | 文本 |
| 4 | SEX | 性别 | 文本 |
| 5 | GRADE | 职称 | 文本 |
| 6 | ADDR | 地址 | 文本 |
借阅记录（数据表名：BORROW LOG）
| 序号 | 字段名称 | 字段描述 | 字段类型 |
|---|---|---|---|
| 1 | READER_ID | 借书证号 | 文本 |
| 2 | BOOK_ID | 总编号 | 文本 |
| 3 | BORROW_DATE | 借书日期 | 日期 |
（1） 创建图书管理库的图书、读者和借阅三个基本表的表结构。请写出建表语句。
（2） 找出姓李的读者姓名（NAME）和所在单位（COMPANY）。
（3） 查找“高等教育出版社”的所有图书名称（BOOK_NAME）及单价（PRICE），结果按单价降序排序。
（4） 查找价格介于10元和20元之间的图书种类(SORT）出版单位（OUTPUT）和单价（PRICE），结果按出版单位（OUTPUT）和单价（PRICE）升序排序。
（5） 查找所有借了书的读者的姓名（NAME）及所在单位（COMPANY）。
（6） 求”科学出版社”图书的最高单价、最低单价、平均单价。
（7） 找出当前至少借阅了2本图书（大于等于2本）的读者姓名及其所在单位。
（8） 考虑到数据安全的需要，需定时将“借阅记录”中数据进行备份，请使用一条SQL语句，在备份用户bak下创建与“借阅记录”表结构完全一致的数据表BORROW_LOG_BAK.井且将“借阅记录”中现有数据全部复制到BORROW_L0G_ BAK中。
（9） 现在需要将原Oracle数据库中数据迁移至Hive仓库，请写出“图书”在Hive中的建表语句（Hive实现，提示： 列分隔符|；数据表数据需要外部导入：分区分别以month＿part、day＿part 命名）
（10） Hive中有表A，现在需要将表A的月分区 201505 中 user＿id为20000的user＿dinner字段更新为bonc8920，其他用户user＿dinner字段数据不变，请列出更新的方法步骤。（Hive实现，提示：Hlive中无update 语法，请通过其他办法进行数据更新）
实现
数据准备
(1)-- 创建图书表book
CREATE TABLE test_sql.book(book_id string,`SORT` string, book_name string, writer string, OUTPUT string, price decimal(10,2));INSERT INTO TABLE test_sql.book VALUES ('001','TP391','信息处理','author1','机械工业出版社','20'); INSERT INTO TABLE test_sql.book VALUES ('002','TP392','数据库','author12','科学出版社','15');INSERT INTO TABLE test_sql.book VALUES ('003','TP393','计算机网络','author3','机械工业出版社','29'); INSERT INTO TABLE test_sql.book VALUES ('004','TP399',' 微 机 原 理 ','author4',' 科 学 出 版 社 ','39'); INSERT INTO TABLE test_sql.book VALUES ('005','C931','管理信息系统','author5','机械工业出版社','40'); INSERT INTO TABLE test_sql.book VALUES ('006','C932','运筹学','author6','科学出版社','55');– 创建读者表reader
CREATE TABLE test_sql.reader (reader_id string,company string, name string, sex string, grade string, addr string);INSERT INTO TABLE test_sql.reader VALUES ('0001','阿里巴巴','jack','男','vp','addr1');INSERT INTO TABLE test_sql.reader VALUES ('0002',' 百 度 ','robin',' 男 ','vp','addr2'); INSERT INTO TABLE test_sql.reader VALUES ('0003',' 腾 讯 ','tony',' 男 ','vp','addr3'); INSERT INTO TABLE test_sql.reader VALUES ('0004',' 京 东 ','jasper',' 男 ','cfo','addr4'); INSERT INTO TABLE test_sql.reader VALUES ('0005','网易','zhangsan','女','ceo','addr5'); INSERT INTO TABLE test_sql.reader VALUES ('0006','搜狐','lisi','女','ceo','addr6');– 创建借阅记录表borrow_log
CREATE TABLE test_sql.borrow_log(reader_id string,book_id string, borrow_date string);INSERT INTO TABLE test_sql.borrow_log VALUES ('0001','002','2019-10-14'); INSERT INTO TABLE test_sql.borrow_log VALUES ('0002','001','2019-10-13'); INSERT INTO TABLE test_sql.borrow_log VALUES ('0003','005','2019-09-14'); INSERT INTO TABLE test_sql.borrow_log VALUES ('0004','006','2019-08-15'); INSERT INTO TABLE test_sql.borrow_log VALUES ('0005','003','2019-10-10'); INSERT INTO TABLE test_sql.borrow_log VALUES ('0006','004','2019-17-13');思路分析
create table as select …9.在Hive中创建表 “book”，该表有以下列：book_id,book_name,price,author,publish_date。导出Oracle数据库中的"图书"数据并存为一个列分隔的文本文件。
10.使用CREATE TABLE AS SELECT语句，将需要修改的数据复制到一个新表中 ,将需要修改的数据加入到新表中,删除原表A的数据,重命名新表为A,添加月分区
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参考答案适用HQL，SparkSQL，FlinkSQL，即大数据组件，其他SQL需自行修改。
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文末SQL小技巧
提高SQL功底的思路。
1、造数据。因为有数据支撑，会方便我们根据数据结果去不断调整SQL的写法。
造数据语法既可以create table再insert into，也可以用下面的create temporary view xx as values语句，更简单。
其中create temporary view xx as values语句，SparkSQL语法支持，hive不支持。
2、先将结果表画出来，包括结果字段名有哪些，数据量也画几条。这是分析他要什么。
从源表到结果表，一路可能要走多个步骤，其实就是可能需要多个子查询，过程多就用with as来重构提高可读性。
3、要由简单过度到复杂，不要一下子就写一个很复杂的。
先写简单的select * from table…,每个中间步骤都执行打印结果，看是否符合预期， 根据中间结果，进一步调整修饰SQL语句，再执行，直到接近结果表。
4、数据量要小，工具要快，如果用hive，就设置set hive.exec.mode.local.auto=true;如果是SparkSQL，就设置合适的shuffle并行度，set spark.sql.shuffle.partitions=4;
后记
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