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这两天一直在看《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：
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:
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:
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:
这里着重注意不等性 Join 的表达:
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。
工作刚开始的那几年，我一直热衷于编码，求多没求精，想来也是唏嘘。刷题固然重要，但刻意积累，才是最快地精通技艺的方法呢！真希望20岁时有人告诉我这些。
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