大数据sql题 用户id,房间号入住,离店时间 分析每个时间段,有客人在住的房间数量

对于大数据场景下的分析每个时间段，有客人在住的房间数量，可以使用以下 Hive SQL 语句：

SELECT 
    DATE_FORMAT(check_in_time, 'yyyy-MM-dd HH:mm') AS datetime,
    COUNT(*) AS occupied_rooms
FROM checkin
WHERE check_out_time > UNIX_TIMESTAMP()
GROUP BY DATE_FORMAT(check_in_time, 'yyyy-MM-dd HH:mm');

其中，`checkin` 表是包含用户 ID、房间号、入住时间、离店时间等信息的表。以上 SQL 语句通过 `DATE_FORMAT` 函数将入住时间转换为指定的时间格式，并使用 `GROUP BY` 子句按照时间段进行分组统计，最终得到每个时间段有客人在住的房间数量。

需要注意的是，离店时间需要转换为 UNIX 时间戳进行比较。另外，为了提高查询效率，可以考虑对表进行分区、索引等优化操作。

您可以根据实际情况来调整 SQL 语句中的列名和表名，以及时间格式的设置。

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sql题 旅店房间饱满情况 分析每个时间段,有客人在住的房间数量

如果您想要分析每个时间段，有客人在住的房间数量，可以使用以下 SQL 语句：

SELECT 
    DATE_FORMAT(check_in_date, '%Y-%m-%d %H:%i') AS datetime,
    COUNT(*) AS occupied_rooms
FROM room
WHERE guest_name IS NOT NULL
GROUP BY DATE_FORMAT(check_in_date, '%Y-%m-%d %H:%i');

其中，`room` 表是包含房间信息的表，包括房间号、客人姓名、入住日期、退房日期等信息。以上 SQL 语句通过 `DATE_FORMAT` 函数将入住日期转换为指定的时间格式，并使用 `GROUP BY` 子句按照时间段进行分组统计，最终得到每个时间段有客人在住的房间数量。

您可以根据实际情况来调整 SQL 语句中的列名和表名。此外，为了提高查询效率，可以考虑对表进行索引等优化操作。

大数据sql题 旅店房间饱满情况

对于大数据场景下的旅店房间饱满情况统计，可以使用以下 Hive SQL 语句：

SELECT 
    COUNT(*) AS total_rooms, 
    SUM(CASE WHEN guest_name IS NOT NULL THEN 1 ELSE 0 END) AS occupied_rooms,
    SUM(CASE WHEN guest_name IS NULL THEN 1 ELSE 0 END) AS vacant_rooms,
    SUM(CASE WHEN guest_name IS NOT NULL AND check_out_date < NOW() THEN 1 ELSE 0 END) AS overdue_rooms
FROM room
WHERE dt = '20211201';

其中，`room` 表是包含房间信息的表，包括房间号、客人姓名、入住日期、退房日期等信息；`dt` 列为日期分区键，用于按照日期进行分区，以提高查询效率。

以上 SQL 语句通过 `SUM` 函数和 `CASE WHEN` 语句来计算以下信息：

- `total_rooms`：总房间数；
- `occupied_rooms`：已经入住的房间数；
- `vacant_rooms`：空闲房间数；
- `overdue_rooms`：已经过期（即已经到了退房日期但客人仍未退房）的房间数。

您可以根据实际情况来调整 SQL 语句中的列名和表名，以及日期分区键的值。此外，为了提高查询效率，可以考虑对表进行分区、索引等优化操作。