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| 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 |
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| ## 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。 |
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| **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。 |
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| **输入表（全名 + 简要描述）**： |
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| - `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） |
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| （各表结构与字段含义请自行连接数据库查询确认） |
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| **处理规则**： |
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| 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)` |
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| 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)` |
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| 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） |
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| 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） |
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| 5. 最终 `group_id` 字段取值：`ifnull(t4_group_id, group_id)` |
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| **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） |
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| **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 |
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