tasks/offline-compute/MySQL/mysql_019/task.md

metadata

id: offline-compute_MySQL_mysql_019
name: 传感器事件宽表关联用户组帖子分类圈组维度
category: offline-compute/MySQL
timeout_seconds: 1800
modality: pure-text
engine: mysql

Prompt

我需要你生成一段 MySQL 代码，将传感器事件数据关联用户组、帖子、分类和圈组维度，生成帖子事件明细宽表。

业务背景与目标：传感器事件明细表记录了用户在社区中的各种行为（浏览帖子、点赞、收藏、评论等）。需要将事件数据与圈组成员关系、帖子信息、分类信息和圈组信息进行关联，生成一张帖子事件明细宽表，供下游分析使用。

输入表（全名 + 简要描述）：

• internal_platform_db.dwd_knowledge_base_sensors_event_di_mysql_019（传感器事件明细表）
• internal_platform_db.dwv_knowledge_base_groups_users_df_mysql_019（圈组成员关系表）
• internal_platform_db.dwv_kb_posts_df_mysql_019（帖子信息表）
• internal_platform_db.dwv_kb_categories_df_mysql_019（分类信息表）
• internal_platform_db.dwv_knowledge_base_groups_df_mysql_019（圈组信息表）

（各表结构与字段含义请自行连接数据库查询确认）

处理规则：

1. 主表 t1 从 dwd_knowledge_base_sensors_event_di_mysql_019 筛选：

   • concat(year,month,day)='20260608'
   • lower(event) in ('postdetailview','postdigg','postbooknowledge_baseark','postrecommend','commentsend','postcomment')
   • (group_id is not null or show_groups is not null)
   • post_id is not null and post_id != ''
   • 派生字段：
     • time as event_time
     • pc_or_mobile = if(lower(platform_type) in ('ios','android','h5'), 'mobile', 'pc')
     • group_id = ifnull(show_groups, group_id)

2. 左关联 t2（来自 dwv_knowledge_base_groups_users_df_mysql_019）：

   • 筛选条件：concat(year,month,day)='20260608' 且 enabled=1
   • 关联条件：t1.distinct_id = t2.nick 且 t1.group_id = t2.group_id
   • 派生字段：is_group_member = IF(t2.nick is null, 0, 1)

3. 左关联 t3（dwv_kb_posts_df_mysql_019 左关联 dwv_kb_categories_df_mysql_019）：

   • t3 内部 tt1 来自 dwv_kb_posts_df_mysql_019，分区 concat(year,month,day)='20260608'
   • t3 内部 tt2 来自 dwv_kb_categories_df_mysql_019，分区 concat(year,month,day)='20260608'
   • tt1 和 tt2 通过 tt1.category_id = tt2.id 关联
   • t3 与 t1 通过 post_id = id 关联
   • 输出字段：post_authorship（来自 authorship）, posts_category_id（来自 category_id）, posts_category_name（来自 category_name 即 tt2.name）

4. 左关联 t4（来自 dwv_knowledge_base_groups_df_mysql_019）：

   • 筛选条件：concat(year,month,day)='20260608'
   • 关联条件：t1.group_id = t4.code
   • 输出字段：t4_group_id（来自 t4.id）

5. 最终 group_id 字段取值：ifnull(t4_group_id, group_id)

输出要求：

• 目标表：internal_platform_db.dwd_knowledge_base_k_bar_posts_event_di_cand_mysql_019
• 输出字段顺序：event, distinct_id, appname, user_id, event_time, receive_time, os, track_signup_original_id, author_nick, platform_type, target_type, target_id, ip, post_id, show_groups, group_id（解析后）, source_page, source_module, operation_type, pc_or_mobile, is_group_member, post_authorship, posts_category_id, posts_category_name
• 如果目标表不存在，请先按 MySQL InnoDB 标准建表，再写入数据
• 请使用标准 MySQL 语法，不要使用 Hive/Spark SQL 方言（如 INSERT OVERWRITE、STORED AS ORC、PARTITIONED BY 等）

环境与执行说明：

• 你的最终产出必须写入文件 /tmp_workspace/result.py，不能写 result.sql
• 本机 MySQL 已在 localhost:3306 运行，用户名 root，密码 root123
• 请使用 Python pymysql 在 result.py 中执行 SQL（不要用 mysql 命令行）
• 脚本需要包含完整的建表（如目标表不存在）+ 写入数据的逻辑
• 写出 result.py 后，你必须自己执行 python3 /tmp_workspace/result.py 验证它能成功运行并产出正确数据