写不好 SQL？

前两天在看《推荐系统实战》。书中提到基于用户行为推荐算法的时候，提到一个场景，其实用 SQL 来解，也非常容易。

已知场景是这样的，某视频网站收集了用户观影数据：

{    "电影":"你好，李焕英",    "上市日期":"2021-02",    "观影者":{        {"姓名":"小林", "年龄":22,"购买日期":"2021-02-18","票价":98,"地址":"陆家嘴星美影院"},         {"姓名":"小李", "年龄":21,"购买日期":"2021-02-16","票价":92,"地址":"万达星美影院"},          {"姓名":"小北", "年龄":24,"购买日期":"2021-02-19","票价":96,"地址":"五角场星美影院"},           {"姓名":"小民", "年龄":22,"购买日期":"2021-02-18","票价":98,"地址":"陆家嘴星美影院"}            }，        "电影":"速度与激情9",    "上市日期":"2021-05",    "观影者":{        {"姓名":"小林", "年龄":22,"购买日期":"2021-05-20","票价":98,"地址":"陆家嘴星美影院"},         {"姓名":"小李", "年龄":21,"购买日期":"2021-05-21","票价":92,"地址":"万达星美影院"},          {"姓名":"小北", "年龄":24,"购买日期":"2021-05-22","票价":96,"地址":"五角场星美影院"}             }        ...}

网站需要根据品味和观影历史，向用户推荐其他影片。

两个人的品味是否相近，依据年龄是否相仿，并不能最好地做出判断。但如果两人观影记录重叠，品味相近的概率就大很多。基于此，就可以互相推荐对方还未看过的电影了。

这个时候，用什么样的编程方式，来计算观影重叠，就值得商榷了。

有人说用Python, 轻便简易；有人说用 Java,库多不愁；还有人说c++, 性能贼快。

作为 SQL 博主，当然推荐 SQL, 这种集合类计算，SQL 是把快刃。对于举棋不定的朋友，你一定是缺少数据建模思维，正所谓：心中有模型，则SQL自然成！

为什么我一直推荐金融，财会，产品的朋友，都要学一学SQL, 学一学集合理论，原因就在这。SQL 理念有助于你理解现实中的思维逻辑，成为5分钟看透世界本质的人。

所有工作中遇到的逻辑分析难题，都可以借助SQL来完成。下面这段话，建议你读三遍：

SQL 在手，人无我有。数据再大，我用SQL!

注意：SQL 在这里，一定要读 "色扣"。

那么怎么培养自己的数据建模思维呢？如下详细来说。

依据上面的观影日志记录，经过 ETL 裁剪，可得到观影记录如下:

ETL(Extract Transform Load) , 负责把数据转换成SQL可操作的格式。

此时，推荐问题就转换成了：哪两个人的观影重叠次数最多。

最终，问题就化解为简单的SQL题， Group by .... Order By... 模式:

SELECT  观看者1， 观看者2，COUNT(DISTINCT 电影) AS 电影数量FROM tblUserFilmsGROUP BY 观看者1， 观看者2ORDER BY 观看者1，COUNT(DISTINCT 电影) DESC 

由此可推导，与他/她同好的人，可能还喜欢对方的其他爱好。

那么，怎么才能生成如下两两组合，求观影重叠次数的数据模型呢？

很显然，要把原始数据打散，打平，破除原先不符合三范式的结构:

这个时候，最小粒度的数据模型就出来了，影片 + 观看者，没有有重复记录，也没有粘连的记录。

实现这一步，最常规的思维就是拆字符串， 可以自定义函数实现，也可以利用系统自带的函数。比如SQL Server中就有 string_split函数:

select    act.Film,    usr.*from    dbo.UserFilms act    OUTER APPLY (        SELECT            *        FROM            String_Split(act.Watcher, ",") tmp    ) usr        

最后一步，是真正揭开本次算法的关键，也是我平常运用最多的一个思维，无中生有。

单列观影者，怎么才能组合成双列观影者呢？

很多教材，都有涉及 Join 这个主题。大多数一直在强调相等性 join, 对于不等性和半等性 Join, 重视不多。所以很多初学者自然不知道，Join 其实可以用 <> 来连接:

;with base_query as (    select        act.Film,        usr.*    from        dbo.UserFilms act        OUTER APPLY (            SELECT                *            FROM                String_Split(act.Watcher, ",") tmp        ) usr),base_query_com as (    select        act.Film,        act.value as Watcher,        act1.value as Watcher2    from        base_query act        inner join base_query act1 on act1.Film = act.Film        and act1.value <> act.value)select    Watcher,    Watcher2,    COUNT(DISTINCT Film) as Filmsfrom    base_query_comgroup by    Watcher,    Watcher2order by    Watcher,    Films DESC    

这里着重注意不等性 Join 的表达:

  inner join base_query act1 on act1.Film = act.Film        and act1.value <> act.value

最终，顺利完成两两聚合求最多的运算：

这个例子在平时工作中，非常具有典型性。用图再展示下一步步的思考流程：

在这里，有两步模型的转换值得记录：打破范式约束（打散粘连的字符串）和 不等性 Join.

每一步模型的转换，都可以沉淀出来一个套路，累积这些套路，你将会有一个强大的兵器库，来拆解各类逻辑问题。

End.

作者：Lenis

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