每日一题-71(每个帖子的评论数)

本文介绍了一种SQL查询方法,用于统计每个帖子的评论数量。首先筛选出所有帖子的ID,接着通过左连接找到对应的评论ID,并使用GROUP BY对帖子ID进行分组,最后用COUNT函数计算各帖子的评论数。

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题71:

根据下表编写 SQL 语句以查找每个帖子的评论数。
在这里插入图片描述
其中:上表没有主键, 所以可能会出现重复的行;每行可以是一个帖子或对该帖子的评论;如果是帖子的话,parent_id 就是 null;对于评论来说,parent_id 就是表中对应帖子的 sub_id。
解题思路:
(1)首先我们需要找到所有帖子的 id,通过题目我们知道所有帖子的 parent_id 为 null,因此我们可以使用 WHERE 查询找到所有的帖子;
(2)然后根据找到的帖子的 post_id 找到对应的 sub_id,采用左连接;
(3)将上一步得到的表使用 GROUP BY 将所有的 post_id 分为一组,使用 COUNT(sub_id) 计算数量;
(4)注意最后需要对 post_id 进行排序。

SELECT post_id, COUNT(sub_id) AS number_of_comments
FROM (
    SELECT DISTINCT post.sub_id AS post_id, sub.sub_id AS sub_id
    FROM Submissions post
    LEFT JOIN Submissions sub
    ON post.sub_id = sub.parent_id
    WHERE post.parent_id is null
) T
GROUP BY post_id
ORDER BY post_id ASC;

<think>好的,用户现在问的是开发一个健身社交App需要注意的问题。之前他们问过关于Android的ACTIVITY_RECOGNITION权限,现在可能是在扩展之前的项目,或者开始一个新的健身社交应用开发。我需要结合之前的回答,尤其是权限和据使用方面的内容,同时扩展到更广泛的问题。 首先,用户可能是一个开发者或者产品经理,正在规划或开发这样的应用。他们需要全面的指导,不仅包括技术问题,还有用户体验、法律合规等方面。之前的回答已经涉及了权限申请、据获取和隐私问题,这里需要进一步扩展。 接下来,我需要考虑健身社交App的核心功能,比如用户资料、运动据追踪、社交互动等。每个功能都有需要注意的问题。例如,据准确性对健身应用至关重要,否则用户会失去信任。社交功能需要处理用户生成内容(UGC)的审核,防止不良信息。 隐私和据安全是重点。之前提到过ACTIVITY_RECOGNITION权限,现在可能需要处理更多用户据,如位置、健康指标等,必须符合GDPR、CCPA等法规。据加密和安全存储也是关键,防止泄露。 法律合规方面,特别是不同地区的隐私法,需要明确告知用户据用途,并获得同意。此外,支付功能如果涉及订阅或应用内购买,需要遵守各平台的规定,比如苹果App Store和Google Play的政策。 用户体验方面,应用需要直观易用,同时保持吸引力。社交功能要促进互动,但也要避免骚扰。通知管理也很重要,过多的推送可能导致用户卸载应用。 技术架构方面,后端需要处理高并发,尤其是用户增长后的扩展性。据同步和实时更新对社交功能很重要,比如动态、点赞和评论。第三方服务集成,如地图、支付、社交登录等,需要注意接口的稳定性和安全性。 市场竞争分析,了解现有竞品的优缺点,找到差异化定位。例如,是否专注于某个细分领域,如跑步、瑜伽,或者提供独特的社交功能。 商业模式需要考虑盈利方式,如订阅制、广告、增值服务等,同时平衡用户体验,避免过多广告影响使用。 文化和伦理问题,比如促进健康生活方式,避免过度竞争导致用户压力。内容审核机制要到位,防止不当内容。 测试与迭代方面,需要多阶段测试,收集用户反馈持续优化。特别是运动据记录的准确性,可能需要实际测试不同设备和环境。 最后,维护与支持,建立有效的用户反馈渠道,及时修复问题,保持更新。社区管理也很重要,维护积极健康的氛围。 总结下来,需要涵盖功能设计、隐私安全、法律合规、用户体验、技术实现、市场定位、商业模式、文化伦理、测试维护等多个方面,确保全面且可行的开发策略。</think>开发健身社交App需要综合考量技术实现、用户体验、法律合规等多个维度,以下是关键注意事项的分层解析: --- ### **一、核心功能设计** 1. **运动据精准度** - 集成多传感器据融合算法(加速度计/GPS/心率等) - 校准设备差异:不同手机/穿戴设备的测量误差补偿 - 示例公式:步计算需过滤无效震动 $$ \text{有效步} = \sum_{t=1}^n f(a_t) \quad \text{其中 } f(a_t) = \begin{cases} 1 & \text{if } a_t > \text{阈值} \\ 0 & \text{其他} \end{cases} $$ 2. **社交互动机制** - 动态分享支持**多模态内容**(运动轨迹地图+心率曲线+视频) - 设计防骚扰规则:限制非好友的评论/私信频率 --- ### **二、隐私与据安全** 1. **权限管理** - 必须权限:`ACTIVITY_RECOGNITION`(运动识别)、`ACCESS_FINE_LOCATION`(轨迹记录) - 敏感权限的渐进式申请(先功能后权限) ```kotlin // 仅在用户尝试记录运动时请求定位权限 fun startTracking() { if (hasLocationPermission()) { // 开始记录 } else { requestPermissions(arrayOf(ACCESS_FINE_LOCATION), REQUEST_CODE) } } ``` 2. **据合规** - 遵循GDPR/CCPA:提供据导出与删除入口 - 用户健康据加密传输(TLS 1.3+ AES-256) --- ### **三、法律合规要点** 1. **用户协议** - 明确据使用范围:禁止转售运动据给第三方 - 声明内容审核规则:删除涉及身体羞辱的帖子 2. **支付与订阅** - 应用内购买需符合平台规则(Google Play/App Store) - 自动续费订阅的显著提醒(Google要求提前3天通知) --- ### **四、用户体验优化** 1. **新手引导设计** - 动态演示运动记录流程(3步以内完成首次记录) - 社交冷启动策略:预填充虚拟用户动态 2. **防沉迷机制** - 连续运动2小时推送休息提醒 - 成就系统避免诱导过度运动(如单日步上限10万步) --- ### **五、技术架构挑战** 1. **实时社交功能** - 使用WebSocket实现运动直播互动 - 消息队列处理点赞/评论高峰(如Kafka分流) 2. **离线支持** - 本地缓存未同步的运动据(SQLite + Room) - 冲突解决策略:最后修改时间优先 --- ### **六、运营风险控制** 1. **内容审核系统** - 图像识别过滤违规图片(TensorFlow Lite模型) - 关键词屏蔽列表动态更新(每日同步云端规则) 2. **反作弊机制** - 检测异常运动据:$$ \text{速度} = \frac{\Delta \text{距离}}{\Delta t} \quad \text{过滤 } v > 45 \text{km/h} \text{(超人类极限)} $$ - 禁止第三方修改器连接(检测Root/Xposed) --- ### **七、商业模式设计** 1. **盈利模式平衡** - 免费用户:基础功能+广告(Banner/激励视频) - 订阅用户:去除广告+高级分析报告 2. **合作伙伴集成** - 同步据到Apple Health/Google Fit - 运动品牌商城API对接(佣金分成模式) --- ### **典型避坑案例** - **某App因过度索权被下架**:要求获取通讯录权限用于"寻找好友",违反最小权限原则 - **社交功能导致用户流失**:未设置隐私保护,用户运动据被陌生人随意查看 --- **开发路线建议**:采用MVP(最小可行产品)模式,优先实现核心运动记录+基础社交功能,通过A/B测试逐步扩展模块,重点关注用户留存率与日均运动时长指标。
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