================= 客户喜好消费的商品分类模型表 =================
订单中 商品类目表 GDM层（临时表）
SQL目的：统计用户订单中所消费的商品分类情况，即可得知用户偏向于消费何种分类的商品
没有时间分区，但是每次都会先 drop 临时表，再 CREATE 临时表 as select ...
订单中 商品类目表 GDM层 gdm.itcast_gdm_user_buy_category_temp（临时表）
订单中 商品类目表 GDM层 = 订单 主要信息表 FDM层（时间分区） + 订单中商品信息表 FDM层（时间分区）
-------------------------------
购物车中 商品类目表 GDM层（临时表）
SQL目的：统计用户购物车中成功支付消费的商品分类情况，即可得知用户偏向于消费何种分类的商品
没有时间分区，但是每次都会先 drop 临时表，再 CREATE 临时表 as select ...
购物车中 商品类目表 GDM层 gdm.itcast_gdm_user_cart_category_temp（临时表）
购物车中 商品类目表 GDM层 = 购物车中商品信息表 FDM层（时间分区） + 订单中商品信息表 FDM层（时间分区）
-------------------------------
商品类目码表 GDM层（1级/2级/3级分类详细）
商品类目码表 GDM层 gdm.itcast_gdm_category_code
-------------------------------
客户消费商品的 每级分类的 类目详细表（订单+购物车） GDM层（临时表）（客户喜好消费的商品分类）
SQL目的：根据三级分类ID得出二级分类和一级分类的ID和名称
没有时间分区，但是每次都会先 drop 临时表，再 CREATE 临时表 as select ...
客户消费商品的 每级分类的 类目详细表 GDM层 gdm.itcast_gdm_user_category_total（临时表）
客户消费商品的 每级分类的 类目详细表 GDM层 = 订单中 商品类目表 GDM层（临时表）+ 购物车中 商品类目表 GDM层（临时表）+ 商品类目码表 GDM层
-------------------------------
客户消费商品的 每级分类的 类目总表（订单+购物车） GDM层（客户喜好消费的商品分类）
SQL目的：汇总 用户订单中所消费的商品分类情况 和 用户购物车中成功支付消费的商品分类情况，最终得知用于总体偏向于消费何种分类的商品。
当前该表中的“近30/60/90天的XX”等指标 仅为时间分区中每天的指标数据，因此还必须根据 where dt >= date_add(昨天日期时间, -29/-60/-90) 条件进行统计，
这样才能统计出真正的“近30/60/90天的XX”指标数据。
客户消费商品的 每级分类的 类目总表 GDM层 gdm.itcast_gdm_user_buy_category（时间分区）
客户消费商品的 每级分类的 类目总表 GDM层 = 客户消费商品的 每级分类的 类目详细表 GDM层（临时表） + 订单中 商品类目表 GDM层（临时表） + 购物车中 商品类目表 GDM层（临时表）
================= 订单中 商品类目表 =================
订单中 商品类目表 GDM层（临时表）
SQL目的：统计用户订单中所消费的商品分类情况，即可得知用户偏向于消费何种分类的商品
没有时间分区，但是每次都会先 drop 临时表，再 CREATE 临时表 as select ...
订单中 商品类目表 GDM层 gdm.itcast_gdm_user_buy_category_temp（临时表）
订单中 商品类目表 GDM层 = 订单 主要信息表 FDM层（时间分区） + 订单中商品信息表 FDM层（时间分区）
-------------------------------
订单中客户购买情况 临时表 GDM 层（对 FDM 层数据 进行统计一些指标数据）
--计算订单中客户购买情况
drop table if exists gdm.itcast_gdm_user_buy_category_temp;
SQL目的：统计用户订单中所消费的商品分类情况，即可得知用户偏向于消费何种分类的商品
CREATE TABLE gdm.itcast_gdm_user_buy_category_temp AS
SELECT
a.user_id,
'' first_category_id, //一级类目ID （一开始初始化为空字符串，可根据三级类目ID/名称可分别获取到一级和二级类目ID/名称）
'' first_category_name,//一级类目名称
'' second_category_id,//二级类目ID
'' second_catery_name,//二级类目名称
b.third_cart third_category_id,//三级类目ID
b.third_cat_name third_category_name,//三级类目名称
SUM(
CASE
WHEN a.dat_30 = 1 //dat_30 = 1表示该订单是在30天之内
THEN b.goods_amount //满足上述条件之后，返回订单中所有商品的数量，最终SUM操作后便得到了近30天购物类目次数
END
) month1_category_cnt, --近30天购物类目次数
SUM(
CASE
WHEN a.dat_30 = 1 //dat_30 = 1表示该订单是在30天之内
//curr_price表示每个商品的单价，不存在则返回0；goods_amount获取到当前商品的数量；
//然后curr_price*goods_amount得到该商品的购买总金额，最终SUM操作后便得到了近30天购物类目金额
THEN COALESCE(b.curr_price,0) * COALESCE(b.goods_amount,0) //coalesce(字段, '') 如果字段列的值为null空的话，则替换为 0
END
) month1_category_amt, --近30天购物类目金额
SUM(
CASE
WHEN a.dat_90 = 1
THEN b.goods_amount
END
) month3_category_cnt, --近90天购物类目次数
SUM(
CASE
WHEN a.dat_90 = 1
THEN COALESCE(b.curr_price, 0) * COALESCE(b.goods_amount, 0)
END
) month3_category_amt, --近90天购物类目金额
SUM(
CASE
WHEN a.dat_180 = 1
THEN b.goods_amount
END
) month6_category_cnt, --近180天购物类目次数
SUM(
CASE
WHEN a.dat_180 = 1
THEN COALESCE(b.curr_price, 0) * COALESCE(b.goods_amount, 0)
END
) month6_category_amt, --近180天购物类目金额
//下面的累计购物类目次数和累计购物类目金额都不做时间判断，直接累计所购买商品类目的数量和累计所购买商品的总金额
SUM(b.goods_amount) total_category_cnt, --累计购物类目次数
SUM(COALESCE(b.curr_price, 0) * COALESCE(b.goods_amount, 0)) total_category_amt, --累计购物类目金额
MAX(a.order_date) last_category_time, --最后一次购买类目时间
DATEDIFF(MAX(a.order_date), '2017-01-01') last_category_ago, --最后一次购买类目距今天数 //前面的日期参数减去后面的日期参数
FROM_UNIXTIME(UNIX_TIMESTAMP()) dw_date // 作为操作时间：返回 Unix时间戳(Unix timestamp)，表示将 Unix 时间戳字符串进行格式化
FROM
(SELECT a.*,
(CASE //如果order_date订单时间 大于等于“2017-01-01减去29天”并且小于等于“2017-01-01”的话，那么表示该订单便是（dat_30）近30天标识，那么便返回1
WHEN order_date >= DATE_SUB('2017-01-01', 29)
AND order_date <= '2017-01-01'
THEN
1
END
) dat_30, --近30天标识
(CASE //如果order_date订单时间 大于等于“2017-01-01减去89天”并且小于等于“2017-01-01”的话，那么表示该订单便是（dat_90）近90天标识，那么便返回1
WHEN order_date >= DATE_SUB('2017-01-01', 89)
AND order_date <= '2017-01-01'
THEN
1
END
) dat_90, --近90天标识
(CASE //如果order_date订单时间 大于等于“2017-01-01减去179天”并且小于等于“2017-01-01”的话，那么表示该订单便是（dat_180）近180天标识，那么便返回1
WHEN order_date >= DATE_SUB('2017-01-01', 179)
AND order_date <= '2017-01-01'
THEN
1
END
) dat_180 --近180天标识
FROM fdm.itcast_fdm_order a //订单宽表
WHERE dt = '2017-01-01'
) a
JOIN (SELECT * FROM fdm.itcast_fdm_order_goods WHERE dt = '2017-01-01') b //订单商品表
ON (a.user_id = b.user_id)
GROUP BY a.user_id, b.third_cart, b.third_cat_name; //以用户ID、三级分类ID、三级分类名称一起作为分组条件
========================== 购物车中 商品类目表 ====================
购物车中 商品类目表 GDM层（临时表）
SQL目的：统计用户购物车中成功支付消费的商品分类情况，即可得知用户偏向于消费何种分类的商品
没有时间分区，但是每次都会先 drop 临时表，再 CREATE 临时表 as select ...
购物车中 商品类目表 GDM层 gdm.itcast_gdm_user_cart_category_temp（临时表）
购物车中 商品类目表 GDM层 = 购物车中商品信息表 FDM层（时间分区） + 订单中商品信息表 FDM层（时间分区）
-------------------------------
购物车中类目表 临时表 GDM 层（对 FDM 层数据 进行统计一些指标数据）
1.SQL目的：统计用户购物车中成功支付消费的商品分类情况，即可得知用户偏向于消费何种分类的商品
2.版本一：（上课时使用的版本）只统计近180天之内加入购物车中的商品，并且要求该购物车中的商品最终是成功支付的
create table 表名 as select ... from (select * from 购物车中商品信息表 where dt=昨天 and 前第30天 <= add_time <= 昨天)
left join (select * from 订单中商品信息表 where dt=昨天 group by 商品ID,三级类目ID)
on 商品ID group by 用户ID,三级分类ID
3.版本二：（推荐实际使用的版本）统计“只要加入购物车中后并且成功支付的”商品
create table 表名 as select ... from (select * from 购物车中商品信息表 where dt=昨天)
left join (select * from 订单中商品信息表 where dt=昨天 group by 商品ID,三级类目ID)
on 商品ID group by 用户ID,三级分类ID
--购物车中类目情况
drop table if exists gdm.itcast_gdm_user_cart_category_temp;
create table gdm.itcast_gdm_user_cart_category_temp as
select
a.user_id, //用户ID
b.third_cart, //三级类目ID
sum(
case //如果加入购物车时间add_time 大于等于“2017-01-01减去29天”并且小于等于“2017-01-01”的话，那么表示该订单便是近30天标识，那么便返回1，否则返回0
when to_date (add_time) >= date_sub('2017-01-01', 29)
and to_date (add_time) <= '2017-01-01'
then 1 //满足条件返回1
else 0 //不满足条件返回0
end
) month1_cart_category_cnt, --近30天的购物车类目次数
sum(
case //如果加入购物车时间add_time 大于等于“2017-01-01减去89天”并且小于等于“2017-01-01”的话，那么表示该订单便是近90天标识，那么便返回1，否则返回0
when to_date (add_time) >= date_sub('2017-01-01', 89)
and to_date (add_time) <= '2017-01-01'
then 1
else 0
end
) month3_cart_category_cnt, --近90天的购物车类目次数
sum(
case //如果加入购物车时间add_time 大于等于“2017-01-01减去179天”并且小于等于“2017-01-01”的话，那么表示该订单便是近180天标识，那么便返回1，否则返回0
when to_date (add_time) >= date_sub('2017-01-01', 179)
and to_date (add_time) <= '2017-01-01'
then 1
else 0
end
) month6_cart_category_cnt, --近180天的购物车类目次数
count(1) total_category_cnt --累计所有购物车类目次数
from
(select * from
fdm.itcast_fdm_order_cart //购物车订单表
where dt = '2017-01-01' //add_time 表示加入购物车时间；to_date表示转换为日期时间然后用于时间比用途
and to_date (add_time) >= date_sub('2017-01-01', 179) //表示当前时间2017-01-01减去197天，然后比较加入购物车时间add_time大于“2017-01-01减去197天”
and to_date (add_time) <= '2017-01-01'//表示购物车时间add_time小于当前时间2017-01-01，从而计算出加入加入购物车时间是否在当前时间的180天之内
) a
left join
(select goods_id, third_cart
from fdm.itcast_fdm_order_goods //订单商品表
where dt = '2017-01-01'
group by goods_id, third_cart //以商品ID 和 三级类目ID 一起来分组
) b
on (a.goods_id = b.goods_id) //以商品ID作为连接条件
group by user_id, b.third_cart ; //以用户ID 和 三级类目ID 一起来分组
====================== 商品类目码表 =====================
商品类目码表 GDM层（1级/2级/3级分类详细）
商品类目码表 GDM层 gdm.itcast_gdm_category_code
-------------------------------
商品类目码表
--------商品类目码表（外部表）--------
create database if not exists gdm;
create external table if not exists gdm.itcast_gdm_category_code(
third_category_id bigint, -- 三级分类ID
third_category_name string,-- 三级分类名称
second_category_id bigint, -- 二级分类ID
second_catery_name string, -- 二级分类名称
first_category_id bigint, -- 一级分类ID
first_category_name string -- 一级分类名称
)row format delimited fields terminated by ','
lines terminated by '\n'
location '/business/itcast_gdm_category_code';
//把数据添加到商品类目码表（外部表）中
load data local inpath '/root/source_data/itcast_gdm_category_code.txt' overwrite into table gdm.itcast_gdm_category_code;
=============== 客户消费商品的 每级分类的 类目详细表 ==============
客户消费商品的 每级分类的 类目详细表（订单+购物车） GDM层（临时表）（客户喜好消费的商品分类）
SQL目的：根据三级分类ID得出二级分类和一级分类的ID和名称
没有时间分区，但是每次都会先 drop 临时表，再 CREATE 临时表 as select ...
客户消费商品的 每级分类的 类目详细表 GDM层 gdm.itcast_gdm_user_category_total（临时表）
客户消费商品的 每级分类的 类目详细表 GDM层 = 订单中 商品类目表 GDM层（临时表）+ 购物车中 商品类目表 GDM层（临时表）+ 商品类目码表 GDM层
-------------------------------
用户所购买商品的所有类目总表 GDM层（临时表）：购物车中类目表 临时表 + 订单中客户购买情况 临时表 + 类目码表
drop table if exists gdm.itcast_gdm_user_category_total;
SQL目的：根据三级分类ID得出二级分类和一级分类的ID和名称
create table gdm.itcast_gdm_user_category_total as
select
a.user_id,
b.first_category_id,//一级类目ID
b.first_category_name,//一级类目名称
b.second_category_id,//二级类目ID
b.second_catery_name,//二级类目名称
a.third_category_id,//三级类目ID
b.third_category_name //三级类目名称
from
(select user_id, third_category_id //三级类目ID
from gdm.itcast_gdm_user_buy_category_temp //订单中客户购买情况 临时表
union all //合并
select user_id, third_cart //三级类目ID
from gdm.itcast_gdm_user_cart_category_temp //购物车中类目表 临时表
) a
left join gdm.itcast_gdm_category_code b //类目码表：可根据三级类目ID得到对应的一级、二级的类目ID/类目名称
on ( a.third_category_id = b.third_category_id ) //以三级类目ID作为连接条件
//以用户ID、一级的类目ID和类目名称、二级的类目ID和类目名称、三级的类目ID和类目名称 一起作为分组条件
group by a.user_id, b.first_category_id, b.first_category_name, b.second_category_id, b.second_catery_name, a.third_category_id, b.third_category_name ;
====================== 客户喜好消费的商品分类模型表 =====================
客户消费商品的 每级分类的 类目总表（订单+购物车） GDM层（客户喜好消费的商品分类）
SQL目的：汇总 用户订单中所消费的商品分类情况 和 用户购物车中成功支付消费的商品分类情况，最终得知用于总体偏向于消费何种分类的商品。
当前该表中的“近30/60/90天的XX”等指标 仅为时间分区中每天的指标数据，因此还必须根据 where dt >= date_add(昨天日期时间, -29/-60/-90) 条件进行统计，
这样才能统计出真正的“近30/60/90天的XX”指标数据。
客户消费商品的 每级分类的 类目总表 GDM层 gdm.itcast_gdm_user_buy_category（时间分区）
客户消费商品的 每级分类的 类目总表 GDM层 = 客户消费商品的 每级分类的 类目详细表 GDM层（临时表） + 订单中 商品类目表 GDM层（临时表） + 购物车中 商品类目表 GDM层（临时表）
-------------------------------
客户购买类目表：根据用户所购买的商品分析用户都购买了哪些类目
create database if not exists gdm;
SQL目的：汇总 用户订单中所消费的商品分类情况 和 用户购物车中成功支付消费的商品分类情况，最终得知用于总体偏向于消费何种分类的商品
当前该表中的“近30/60/90天的XX”等指标 仅为时间分区中每天的指标数据，因此还必须根据 where dt >= date_add(昨天日期时间, -29/-60/-90) 条件进行统计，
这样才能统计出真正的“近30/60/90天的XX”指标数据。
CREATE TABLE if not exists gdm.itcast_gdm_user_buy_category (
user_id STRING, --客户ID
first_category_id BIGINT, --一级分类ID
first_category_name STRING, --一级分类名称
second_category_id BIGINT, --二分类ID
second_catery_name STRING, --二级分类名称
third_category_id BIGINT, --三级分类ID
third_category_name STRING, --三级分类名称
month1_category_cnt BIGINT, --近30天购物类目次数
month1_category_amt STRING, --近30天购物类目金额
month3_category_cnt BIGINT, --近90天购物类目次数
month3_category_amt STRING, --近90天购物类目金额
month6_category_cnt BIGINT, --近180天购物类目次数
month6_category_amt STRING, --近180天购物类目金额
total_category_cnt BIGINT, --累计购物类目次数
total_category_amt STRING, --累计购物类目金额
month1_cart_category_cnt BIGINT,--近30天购物车类目次数
month3_cart_category_cnt BIGINT,--近90天购物车类目次数
month6_cart_category_cnt BIGINT,--近180天购物车类目次数
total_cart_category_cnt BIGINT, --累计购物车类目次数
last_category_time TIMESTAMP, --最后一次购买类目时间
last_category_ago BIGINT, --最后一次购买类目距今天数
dw_date TIMESTAMP
) partitioned BY (dt STRING) ;
//加载数据
INSERT overwrite TABLE gdm.itcast_gdm_user_buy_category PARTITION (dt = '2017-01-01')
SELECT
t.user_id,
t.first_category_id,
t.first_category_name,
t.second_category_id,
t.second_catery_name,
t.third_category_id,
t.third_category_name,
t1.month1_category_cnt,
t1.month1_category_amt,
t1.month3_category_cnt,
t1.month3_category_amt,
t1.month6_category_cnt,
t1.month6_category_amt,
t1.total_category_cnt,
t1.total_category_amt,
t2.month1_cart_category_cnt,
t2.month3_cart_category_cnt,
t2.month6_cart_category_cnt,
t2.total_category_cnt,
t1.last_category_time,
t1.last_category_ago,
FROM_UNIXTIME(UNIX_TIMESTAMP()) dw_date // 作为操作时间：返回 Unix时间戳(Unix timestamp)，表示将 Unix 时间戳字符串进行格式化
FROM gdm.itcast_gdm_user_category_total t //购物车中类目表 临时表 和 订单中客户购买情况 临时表 所合并的整合表
LEFT JOIN gdm.itcast_gdm_user_buy_category_temp t1 //订单中客户购买情况 临时表
ON (t.user_id = t1.user_id AND t.third_category_id = t1.third_category_id) //三级类目ID作为连接条件
LEFT JOIN gdm.itcast_gdm_user_cart_category_temp t2 //购物车中类目表 临时表
ON (t.user_id = t2.user_id AND t.third_category_id = t2.third_cart) ;//三级类目ID作为连接条件