假设某电商销售数据有如下几张表：
Brand（品牌表）
| bid | name |
|---|---|
| 1 | 品牌1 |
| ... | ... |
Category（品类表）
| cid | name |
|---|---|
| 1 | 食品 |
| ... | ... |
Monthlysales（月度销量统计表）
| month | bid | cid | platform | sales |
|---|---|---|---|---|
| 2019-12-01 | 1 | 1 | 1 | 1000 |
| ... | ... | ... | ... | ... |
其中，
month：date 类型，存储的是每个月的第一天；
bid：对应 Brand.bid；
cid：对应 Category.cid；
platform：对应不同的电商平台，有 2 种：1，2；
sales：销售额；
主键为 (month, paltform, bid, cid)，一行数据对应一个月一个平台一个 bid 的一个 cid 的销售额。
基于上面的描述，我们可以创建以下示例表和模拟数据（使用 MySQL 数据库）：
create table brand(bid int auto_increment primary key, name varchar(50));insert into brand(name) values ('品牌1');insert into brand(name) values ('品牌2');insert into brand(name) values ('品牌3');insert into brand(name) values ('品牌4');insert into brand(name) values ('品牌5');create table category(cid int auto_increment primary key, name varchar(10));insert into category(name) values ('食品');insert into category(name) values ('手机');insert into category(name) values ('服饰');insert into category(name) values ('图书');insert into category(name) values ('电脑');create table monthlysales(month date, bid int, cid int, platform int,sales int);alter table monthlysales add constraint pk_monthlysales primary key(month, platform, bid, cid);insert into monthlysaleswith recursive dt as (select date '2019-01-01' as vunion allselect v + interval '1' month from dt where v < date '2019-12-01'),platform(pid) as (values row(1), row(2))select v, bid, cid, pid, 1000 + round((rand(1) * 500))from dtcross join brandcross join categorycross join platform;
为了生成示例数据，我们使用了递归形式的通用表表达式（WITH子句），相关语法可以参考这篇文章。另外，rand(1) 函数确保了结果的可复现。
问题 1
对于指定的 cid 范围（cid 列表：1，3，5），查询 2019 年每个平台上每个 bid 对应每个 cid 的累计销售额，输出格式如下：
| bid | brand_name | cid | category_name | platform | total_sales |
请写出 SQL。
解析
这个题目比较简单，就是按照品牌、品类以及平台分组再加上 sum 函数统计销售额；同时关联其他表获取品牌和品类名称。
select b.bid, b.name brand_name, c.cid, c.name category_name, s.platform, sum(s.sales) total_salesfrom monthlysales sjoin brand b on (b.bid = s.bid)join category c on (c.cid = s.cid)where b.bid in (1, 3, 5)and s.month between date '2019-01-01' and date '2019-12-01'group by b.bid, b.name, c.cid, c.name, s.platform;bid|brand_name |cid|category_name |platform|total_sales|---|------------|---|---------------|--------|-----------|1|品牌1 | 1|食品 | 1| 15115|1|品牌1 | 2|手机 | 1| 15441|1|品牌1 | 3|服饰 | 1| 14869|1|品牌1 | 4|图书 | 1| 15516|1|品牌1 | 5|电脑 | 1| 14971|...
对于 2019 年的判断，最好不要使用 year(month) 函数，因为这样会导致索引失效。另外，关于各种数据库中的分组汇总和聚合函数可以参考这篇文章。
问题 2
查询 2019 年有 5 个以上（包含 5 个）不同 cid 的单月单平台销售额大于等于 1480 的品牌列表，以及对应的不同 cid 数量，输出格式如下：
| bid | brand_name | cid_count |
解析
这个问题和上面的问题差不多，主要是按照品牌分组统计；但是在分组统计之后，还需要过滤一下统计的数量。
select b.bid, b.name brand_name, count(distinct s.cid) cid_countfrom monthlysales sjoin brand b on (b.bid = s.bid)where s.month between date '2019-01-01' and date '2019-12-01'and s.sales >= 1480group by b.bid, b.namehaving cid_count >= 5;bid|brand_name |cid_count|---|------------|---------|4|品牌4 | 5|
其中，count() 函数用于统计各种品牌单月在单平台上不同 cid 的数量；having 最终返回数量大于等于 5 的品牌。
问题 3
查询 2019 年只在平台 1 上有销售额的品牌中（排除平台为 2 时销售累计额大于 0 的品牌），平台 1 累计销售额最大的 Top 3 品牌以及对应的销售额，输出格式如下：
| bid | brand_name | total_sales_p1|
解析
同样是先进行分组统计，获取每个品牌在平台 1 上的累计销售额；然后加上排序和数量限定操作返回 Top 3 结果。
select b.bid, b.name brand_name, sum(s.sales) total_sales_p1from monthlysales sjoin brand b on (b.bid = s.bid)where s.month between date '2019-01-01' and date '2019-12-01'and s.platform = 1group by b.bid, b.namehaving total_sales_p1 > 0order by total_sales_p1 desclimit 3;bid|brand_name |total_sales_p1|---|------------|--------------|3|品牌3 | 76464|1|品牌1 | 75912|4|品牌4 | 74931|
其中，ORDER BY用于按照累计销售额从高到低进行排序；`LIMIT`用于返回前 3 条记录。
问题 4
查询 2019 年在两个平台中分别同时都能进入销售额 Top 3 的品牌以及对应的全平台累计销售额，输出格式如下：
| bid | brand_name | total_sales_all|
解析
这个问题至少有两种解决办法：基于问题 3 中的解决方法分别获取平台 1 和平台 2 上的 Top 3 品牌，然后使用一个连接查询；或者使用 MySQL 8.0 中的窗口函数。
第一种方法的实现如下：
select top3_p1.bid, top3_p1.brand_name, top3_p1.total_sales_p1 + top3_p2.total_sales_p2 as total_sales_allfrom (select b.bid, b.name brand_name, sum(s.sales) total_sales_p1from monthlysales sjoin brand b on (b.bid = s.bid)where s.month between date '2019-01-01' and date '2019-12-01'and s.platform = 1group by b.bid, b.namehaving total_sales_p1 > 0order by total_sales_p1 desclimit 3) top3_p1join (select b.bid, b.name brand_name, sum(s.sales) total_sales_p2from monthlysales sjoin brand b on (b.bid = s.bid)where s.month between date '2019-01-01' and date '2019-12-01'and s.platform = 2group by b.bid, b.namehaving total_sales_p2 > 0order by total_sales_p2 desclimit 3) top3_p2on (top3_p1.bid = top3_p2.bid)order by total_sales_all desc;bid|brand_name |total_sales_all|---|------------|---------------|1|品牌1 | 153579|3|品牌3 | 152819|4|品牌4 | 150860|
其中，top3_p1 代表了平台 1 上的 Top 3 品牌和累计销售额；op3_p2 代表了平台 2 上的 Top 3 品牌和累计销售额。
如果使用的 MySQL 8.0 版本，我们可以利用窗口函数计算排名：
with sales2019 as (select bid, platform, sum(sales) salesfrom monthlysaleswhere month between date '2019-01-01' and date '2019-12-01'group by bid, platform),top3 as (select * from (select bid, platform, sum(sales) over (partition by bid) total_sales_all,rank() over (partition by platform order by sales desc) as rkfrom sales2019) t where rk <= 3)select p1.bid, b.name brand_name, p1.total_sales_allfrom top3 p1join top3 p2 on (p1.bid = p2.bid)join brand b on (b.bid = p1.bid)where p1.platform = 1and p2.platform = 2;bid|brand_name |total_sales_all|---|------------|---------------|1|品牌1 | 153579|3|品牌3 | 152819|4|品牌4 | 150860|
其中，sales2019 代表了 2019 年各种品牌在不同平台上的销售额；top3 基于 sales2019 计算不同平台上的 Top 3 品牌和累计销售额；这里使用了两个窗口函数（OVER子句是窗口函数的标识），sum() 用于获取品牌的累计销售额，rank() 用于计算不同平台上的销售额排名。
除此之外，WITH语句比第一种方法语义上更加清晰；而且从性能角度来说也会更好，因为它只需要访问 monthlysales 表一次。
总结
总的来说，这几道题目都是高频的 SQL 数据分析问题。依次考察了GROUP BY分组加聚合函数、HAVING过滤和DISTINCT去重、ORDER BY排序加上LIMIT子句实现 Top-N 排行榜，以及窗口函数的使用。
