TikTok OA 最近越来越卷了，尤其是数据、后端、广告相关岗位，SQL 题几乎成了必考项，而且基本都围绕真实的广告业务场景来出题。最近我们刚好带了一场 TikTok OA，结合我们在多场 tiktok面经 和学员辅导中的总结经验，把这套高频 SQL 题型系统性地拆解了一遍，涵盖常见考点、完整解题思路、示例代码以及容易踩的坑，帮大家在 OA 阶段尽量少走弯路。
先搞懂数据基础：表结构与样例数据
要解决这些问题，首先得清楚我们面对的是什么数据。TikTok 这边有个叫ttam_logger的表，专门记录广告主创建广告时的各类操作，字段很清晰：
- date：事件日期，主要用来做数据分区，格式是 YYYYMMDD（比如 20220101 就是 2022 年 1 月 1 日）；
- timestamp：精确到秒的事件时间，比如 2022-01-01 08:00:00；
- advertiser_id：广告主唯一 ID，能区分不同用户；
- event：操作类型，常见的有 enter（进入页面）、next（下一步）、back（返回）、submit（提交）；
- page：操作发生的页面，比如 objective（目标设置页）、adgroup（广告组配置页）、creative（创意设计页）。
给大家放个真实的样例数据，一看就懂：
| date | timestamp | advertiser_id | event | page |
|---|---|---|---|---|
| 20220101 | 2022-01-01 08:00:00 | 1001 | enter | objective |
| 20220101 | 2022-01-01 08:01:30 | 1001 | next | adgroup |
| 20220101 | 2022-01-01 08:02:45 | 1001 | next | creative |
| 20220101 | 2022-01-01 08:05:00 | 1001 | submit | creative |
| 20220101 | 2022-01-01 09:10:00 | 1002 | enter | objective |
| 20220101 | 2022-01-01 09:12:30 | 1002 | back | objective |
| 20220101 | 2022-01-01 09:15:00 | 1002 | submit | adgroup |
| 20220102 | 2022-01-02 10:00:00 | 1003 | enter | objective |
| 20220102 | 2022-01-02 10:20:00 | 1003 | submit | summary |
逐題拆解：思路 + SQL 程式碼，新手也能看懂
問題 1：2022 年 1 月 1 日共產生多少次提交操作？
這道題是送分題，核心就是 “篩選 + 計數”。首先鎖定日期 20220101，再篩選事件型別是 submit 的記錄，最後統計條數就行。
SQL 程式碼：
SELECT SUM(CASE WHEN event = 'submit' THEN 1 ELSE 0 END) AS submit_count
FROM ttam_logger
WHERE date = '20220101';問題 2：2022 年 1 月 8 日 – 1 月 14 日這一週的整體提交率是多少？
提交率不是 “提交次數 / 總事件數”！這裡要注意 TikTok 的業務定義：提交率 = 該周提交事件總數 ÷ 該周獨立會話數。而 “獨立會話” 是按 “廣告主 ID + 日期” 來算的 —— 同一個廣告主同一天的所有操作算一個會話，不管他點了多少次 next 或 back。
解題步驟：
- 統計該周 submit 事件的總次數；
- 統計該周 “advertiser_id+date” 的唯一組合數（即獨立會話數）；
- 兩者相除，保留 4 位小數（業務中通常需要精確到千分位）。
SQL 程式碼：
SELECT
SUM(CASE WHEN event = 'submit' THEN 1 ELSE 0 END) AS week_submit_count,
COUNT(DISTINCT advertiser_id, date) AS unique_sessions,
ROUND(SUM(CASE WHEN event = 'submit' THEN 1 ELSE 0 END) / COUNT(DISTINCT advertiser_id, date), 4) AS submit_rate
FROM ttam_logger
WHERE date BETWEEN '20220108' AND '20220114';問題 3：1 月 8 日 – 14 日提交過的廣告主中，多少人上週（1 月 1 日 – 7 日）也提交過？
這道題考的是 “使用者重合度”，核心是找兩個時間段提交使用者的交集。用 CTE（公共表表示式）先分別提取兩週的提交使用者，再用 JOIN 找共同使用者，最後計數就行，邏輯很清晰。
WITH week1_submitters AS (
-- 上週提交的廣告主（去重）
SELECT DISTINCT advertiser_id
FROM ttam_logger
WHERE date BETWEEN '20220101' AND '20220107'
AND event = 'submit'
),
week2_submitters AS (
-- 本週提交的廣告主（去重）
SELECT DISTINCT advertiser_id
FROM ttam_logger
WHERE date BETWEEN '20220108' AND '20220114'
AND event = 'submit'
)
-- 統計兩週都提交的廣告主數量
SELECT COUNT(DISTINCT week1_submitters.advertiser_id) AS repeat_submit_advertisers
FROM week1_submitters
JOIN week2_submitters
ON week1_submitters.advertiser_id = week2_submitters.advertiser_id;問題 4：某廣告主在指定日期當天在網站上花了多長時間？
這個問題的核心是 “計算單個使用者單日的操作時間跨度”—— 從他當天第一次操作到最後一次操作的時間差。按 advertiser_id 和 date 分組，取每組的最小 timestamp（第一次操作）和最大 timestamp（最後一次操作），再用 TIMESTAMPDIFF 函式計算秒數就行。
SELECT
advertiser_id,
date,
TIMESTAMPDIFF(SECOND, MIN(timestamp), MAX(timestamp)) AS seconds_spent
FROM ttam_logger
GROUP BY advertiser_id, date;實戰小貼士：這些坑要避開
- 日期格式：TikTok 的 date 欄位是 YYYYMMDD 格式，篩選時別寫成 “2022-01-01”，否則會查不到資料；
- 去重時機：統計使用者數或會話數時，一定要先去重（DISTINCT），不然會誇大基數，導致結果錯誤；
- 提交率定義：不同公司對 “提交率” 的定義可能不一樣，面試時如果不確定，一定要先跟面試官確認業務邏輯，再動手寫 SQL；
- 時長單位：TIMESTAMPDIFF 可以選 SECOND（秒）、MINUTE（分鐘）、HOUR（小時），根據需求調整，面試時最好問清楚輸出單位。
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