背景说明：
以下表记录了用户每天的蚂蚁森林低碳生活领取的记录流水。
table_name：user_low_carbon
seq（key） user_id data_dt low_carbon
流水号 用户 日期 减少碳排放（g）
xxxxx01 u_001 2017/1/1 10
xxxxx02 u_001 2017/1/2 150
xxxxx03 u_001 2017/1/2 110
xxxxx04 u_001 2017/1/2 10
xxxxx05 u_001 2017/1/4 50
xxxxx06 u_001 2017/1/4 10
xxxxx07 u_001 2017/1/6 45
xxxxx08 u_001 2017/1/6 90
xxxxx09 u_002 2017/1/1 10
xxxxx10 u_002 2017/1/2 150
xxxxx11 u_002 2017/1/2 70
xxxxx12 u_002 2017/1/3 30
xxxxx13 u_002 2017/1/3 80
xxxxx14 u_002 2017/1/4 150
xxxxx14 u_002 2017/1/5 101
xxxxx15 u_002 2017/1/6 68
xxxxx16 u_002 2017/1/6 120
蚂蚁森林植物换购表，用于记录申领环保植物所需要减少的碳排放量
table_name: plant_carbon
plant_id plant_name low_carbon
植物编号 植物名 换购植物所需要的碳
p001 梭梭树 17900
p002 沙柳 19680
p003 樟子树 146210
p004 胡杨 215680
----题目
1、蚂蚁森林植物申领统计
问题：假设2017年1月1日开始记录低碳数据（user_low_carbon），假设2017年10月1日之前满足申领条件的用户都申领了一颗p004-胡杨，
剩余的能量全部用来领取“p002-沙柳” 。
统计在10月1日累计申领“p002-沙柳” 排名前10的用户信息；以及他比后一名多领了几颗沙柳。
得到的统计结果如下表样式：
user_id plant_count less_count(比后一名多领了几颗沙柳)
u_101 1000 100
u_088 900 400
u_103 500 …
2、蚂蚁森林低碳用户排名分析
问题：查询user_low_carbon表中每日流水记录，条件为：
用户在2017年，连续三天（或以上）的天数里，
每天减少碳排放（low_carbon）都超过100g的用户低碳流水。
需要查询返回满足以上条件的user_low_carbon表中的记录流水。
例如用户u_002符合条件的记录如下，因为2017/1/2~2017/1/5连续四天的碳排放量之和都大于等于100g：
seq（key） user_id data_dt low_carbon
xxxxx10 u_002 2017/1/2 150
xxxxx11 u_002 2017/1/2 70
xxxxx12 u_002 2017/1/3 30
xxxxx13 u_002 2017/1/3 80
xxxxx14 u_002 2017/1/4 150
xxxxx14 u_002 2017/1/5 101
备注：统计方法不限于sql、procedure、python,java等数据准备
plant_carbon
p001 梭梭树 17
p002 沙柳 19
p003 樟子树 146
p004 胡杨 215user_low_carbon 简单处理 把流水号去掉了
u_001 2017/1/1 10
u_001 2017/1/2 150
u_001 2017/1/2 110
u_001 2017/1/2 10
u_001 2017/1/4 50
u_001 2017/1/4 10
u_001 2017/1/6 45
u_001 2017/1/6 90
u_002 2017/1/1 10
u_002 2017/1/2 150
u_002 2017/1/2 70
u_002 2017/1/3 30
u_002 2017/1/3 80
u_002 2017/1/4 150
u_002 2017/1/5 101
u_002 2017/1/6 68
u_003 2017/1/1 20
u_003 2017/1/2 10
u_003 2017/1/2 150
u_003 2017/1/3 160
u_003 2017/1/4 20
u_003 2017/1/5 120
u_003 2017/1/6 20
u_003 2017/1/7 10
u_003 2017/1/7 110
u_004 2017/1/1 110
u_004 2017/1/2 20
u_004 2017/1/2 50
u_004 2017/1/3 120
u_004 2017/1/4 30
u_004 2017/1/5 60
u_004 2017/1/6 120
u_004 2017/1/7 10
u_004 2017/1/7 120
u_005 2017/1/1 80
u_005 2017/1/2 50
u_005 2017/1/2 80
u_005 2017/1/3 180
u_005 2017/1/4 180
u_005 2017/1/4 10
u_005 2017/1/5 80
u_005 2017/1/6 280
u_005 2017/1/7 80
u_005 2017/1/7 80
u_006 2017/1/1 40
u_006 2017/1/2 40
u_006 2017/1/2 140
u_006 2017/1/3 210
u_006 2017/1/3 10
u_006 2017/1/4 40
u_006 2017/1/5 40
u_006 2017/1/6 20
u_006 2017/1/7 50
u_006 2017/1/7 240
u_007 2017/1/1 130
u_007 2017/1/2 30
u_007 2017/1/2 330
u_007 2017/1/3 30
u_007 2017/1/4 530
u_007 2017/1/5 30
u_007 2017/1/6 230
u_007 2017/1/7 130
u_007 2017/1/7 30
u_008 2017/1/1 160
u_008 2017/1/2 60
u_008 2017/1/2 60
u_008 2017/1/3 60
u_008 2017/1/4 260
u_008 2017/1/5 360
u_008 2017/1/6 160
u_008 2017/1/7 60
u_008 2017/1/7 60
u_009 2017/1/1 70
u_009 2017/1/2 70
u_009 2017/1/2 70
u_009 2017/1/3 170
u_009 2017/1/4 270
u_009 2017/1/5 70
u_009 2017/1/6 70
u_009 2017/1/7 70
u_009 2017/1/7 70
u_010 2017/1/1 90
u_010 2017/1/2 90
u_010 2017/1/2 90
u_010 2017/1/3 90
u_010 2017/1/4 90
u_010 2017/1/4 80
u_010 2017/1/5 90
u_010 2017/1/5 90
u_010 2017/1/6 190
u_010 2017/1/7 90
u_010 2017/1/7 90
u_011 2017/1/1 110
u_011 2017/1/2 100
u_011 2017/1/2 100
u_011 2017/1/3 120
u_011 2017/1/4 100
u_011 2017/1/5 100
u_011 2017/1/6 100
u_011 2017/1/7 130
u_011 2017/1/7 100
u_012 2017/1/1 10
u_012 2017/1/2 120
u_012 2017/1/2 10
u_012 2017/1/3 10
u_012 2017/1/4 50
u_012 2017/1/5 10
u_012 2017/1/6 20
u_012 2017/1/7 10
u_012 2017/1/7 10
u_013 2017/1/1 50
u_013 2017/1/2 150
u_013 2017/1/2 50
u_013 2017/1/3 150
u_013 2017/1/4 550
u_013 2017/1/5 350
u_013 2017/1/6 50
u_013 2017/1/7 20
u_013 2017/1/7 60
u_014 2017/1/1 220
u_014 2017/1/2 120
u_014 2017/1/2 20
u_014 2017/1/3 20
u_014 2017/1/4 20
u_014 2017/1/5 250
u_014 2017/1/6 120
u_014 2017/1/7 270
u_014 2017/1/7 20
u_015 2017/1/1 10
u_015 2017/1/2 20
u_015 2017/1/2 10
u_015 2017/1/3 10
u_015 2017/1/4 20
u_015 2017/1/5 70
u_015 2017/1/6 10
u_015 2017/1/7 80
u_015 2017/1/7 60第一题
/*
regexp_replace 日期的格式 2017/1/4 是不能用日期函数的 要是 2017-1-4 regexp_replace(data_dt,'/','-')
datediff 日期取差值
date_sub 日期与数字相减
date_add 日期与数字相加
floor数学函数 floor() 向下取整
*/
1、先查出所有用户在10月1日前的能量总和
select
user_id,
sum(low_carbon) sum_carbon
from user_low_carbon
where datediff(regexp_replace(data_dt,'/','-'),"2017-10-1")<0
group by user_id ; t1
2、查出胡杨 ，沙柳各需要的
select
low_carbon
from plant_carbon
where plant_id = 'p004' ; t2
select
low_carbon
from plant_carbon
where plant_id = 'p002' ;t3
3、查出 沙柳数的前11名
select
user_id,
floor((sum_carbon-t2.low_carbon)/(t3.low_carbon)) treecount
from
t1,t2,t3
order by treecount desc
limit 11 ;t4
4、查出 前一名比后一名多多少棵,取前10名
select
user_id,
treecount,
(treecount - lead(treecount)over(order by treecount desc))
from
t4
limit 10
//结合
select
user_id,
treecount,
(treecount - lead(treecount)over(order by treecount desc))
from
(
select
user_id,
floor((sum_carbon-t2.low_carbon)/(t3.low_carbon)) treecount
from
(
select
user_id,
sum(low_carbon) sum_carbon
from user_low_carbon
where datediff(regexp_replace(data_dt,'/','-'),"2017-10-1")<0
group by user_id
)t1,
(
select
low_carbon
from plant_carbon
where plant_id = 'p004'
)t2,
(
select
low_carbon
from plant_carbon
where plant_id = 'p002'
)t3
order by treecount desc
limit 11
)t4
limit 10
第二题
1、首先查出每个用户满足 减少碳排放大于 100g的 user_id data_dt
2、找出满足连续三天的 user_id 和 data_dt（难点）
3、有了满足条件的user_id 和data_dt就能够查到流水了
第一步
select
user_id,
data_dt,
sum(low_carbon) day_sum_carbon
from
user_low_carbon
group by user_id,data_dt
having day_sum_carbon >=100
order by user_id ,data_dt ;t1第二步
方法一，
思路：每个用户，每条记录，和先2条的差要是 2，先一条的是1，后一条的是-1，后两条的是-2
这个方法比较麻烦
select
user_id,
data_dt,
day_sum_carbon,
datediff(regexp_replace(data_dt,'/','-'),regexp_replace(lag(data_dt,2,"1970-1-1")over(partition by user_id order by data_dt),'/','-')) lag2,
datediff(regexp_replace(data_dt,'/','-'),regexp_replace(lag(data_dt,1,"1970-1-1")over(partition by user_id order by data_dt),'/','-')) lag1,
datediff(regexp_replace(data_dt,'/','-'),regexp_replace(lead(data_dt,1,"1970-1-1")over(partition by user_id order by data_dt),'/','-')) lead1,
datediff(regexp_replace(data_dt,'/','-'),regexp_replace(lead(data_dt,2,"1970-1-1")over(partition by user_id order by data_dt),'/','-')) lead2
from
t1 ;t2select
user_id,
data_dt,
day_sum_carbon
from
t2
where
lag2 =2 and lag1= 1
or
lag1 =1 and lead1 = -1
or
lead1=-1 and lead2=-2 ;t3
结果
user_id data_dt day_sum_carbon
u_002 2017/1/2 220
u_002 2017/1/3 110
u_002 2017/1/4 150
u_002 2017/1/5 101
u_005 2017/1/2 130
u_005 2017/1/3 180
u_005 2017/1/4 190
u_008 2017/1/4 260
u_008 2017/1/5 360
u_008 2017/1/6 160
u_008 2017/1/7 120
u_009 2017/1/2 140
u_009 2017/1/3 170
u_009 2017/1/4 270
u_010 2017/1/4 170
u_010 2017/1/5 180
u_010 2017/1/6 190
u_010 2017/1/7 180
u_011 2017/1/1 110
u_011 2017/1/2 200
u_011 2017/1/3 120
u_011 2017/1/4 100
u_011 2017/1/5 100
u_011 2017/1/6 100
u_011 2017/1/7 230
u_013 2017/1/2 200
u_013 2017/1/3 150
u_013 2017/1/4 550
u_013 2017/1/5 350
u_014 2017/1/5 250
u_014 2017/1/6 120
u_014 2017/1/7 290
方法二：
上一种的方法，如果要求连续10天的，那判断要10个，越多越麻烦
举例
1 1 0
3 2 1
4 3 1
5 4 1
8 5 3
9 6 3
10 7 3假如第一列是 日期 ，第二列是一个递增的 数列，后面是差
那么差相等的证明日期是连续的
我们只需要在每一条记录 开窗一样的值有几个 判断大于等于3 就好了
select
user_id,
data_dt,
row_number()over(partition by user_id order by data_dt) no,
sum(low_carbon) day_sum_carbon
from
user_low_carbon
group by user_id,data_dt
having day_sum_carbon >=100 ;t1
select
user_id,
data_dt,
day_sum_carbon,
date_sub(regexp_replace(data_dt,'/','-'),no) sub
from
t1 ;t2
select
user_id,
data_dt,
day_sum_carbon,
count(*) over(partition by user_id ,sub) continue_Days
from t2 ;t3
select
user_id,
data_dt,
day_sum_carbon
from t3
where continue_Days >=3
order by user_id,data_dt这种如果要求连续的日期多，并不会造成判断条件多，简洁点，但是执行的效率并没有前一个高，他3个job，而前面一个2个job
方法三：
写mr来实现