1.选择订单量排名前2的商品,并且选出每个商品订单量排名前3的销售方式,模拟数据如下:
name作为商品,count作为对应渠道的订单量,way为渠道
通过excel法线,前两名存在3个:
如果使用limit 2,会漏掉一个商品:(下面order by 应该用降序,写错了,加上desc即可)
也可以加上distinct 和子查询改进,这里考虑使用窗口函数:
select * from
(
select name,dense_rank()over( order by num desc) ranking
from
(select name,sum(count) as num
from 模拟.sid
group by name
order by num desc
) t
) t2
where ranking <=2
找出了排名前2的商品,然后找订单量前3的渠道
select name,way,count,
dense_rank()over(partition by name order by count desc) r2
from 模拟.sid
然后将两个用商品名称连接:
用excel检查没问题:
2.选择num1排名前2中的前3num2,模拟数据:
select id,num1,r1,r2 from
(
select id,num1,
dense_rank()over(order by num1 desc) r1,
dense_rank()over(partition by num1 order by num2 desc) r2
from 模拟.sid2
) a
where r1 <=2
and r2 <=3
用excel检查没问题
注意经典错误:使用xxx where ()in(xxx limit )
补充:
SQL去重:
假设table表中有字段a、b、c,现需要对字段a、b进行去重,在SQL中通常有三种方法能够实现去重的功能:
1) DISTINCT 关键字 使用DISTINCT去重的方法很简单,在查询数据时在字段前增加DISTINCT关键字既可对字段内容进行去重。如下代码将输出table表中字段a和b的组合不重复的数据: SELECT DISTINCT a,b FROM table;
2) GROUP BY关键字 使用GROUP BY进行去重的方法和DISTINCT类似,仅需在查询语句末端增加GROUP BY即可,而且能够对分组数据进行筛选。 SELECT a, b FROM table GROUP BY a, b;
3) 窗口函数 使用窗口函数进行去重时,比DISTINCT和GROUP BY稍微复杂些,可以采用窗口函数+over(partition by 去重字段)的方式。去重方式如下: — 窗口函数+over(partition by 去重字段),其中窗口函数可采用row_number SELECT a, b FROM( SELECT *, row_number() over(partition by a, b order by c) rank_id FROM table ) A WHERE rank_id = 1;
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