步骤

n个临时表计算，最后聚合取数。

1.组宽表：

筛选，取数（排除重复列），之后所有的表都可以from ‘宽表’，减少重复代码，也不会遗漏筛选条件。

2.审题：

要计算的字段与要求。整理出：需求字段有哪些，哪些直接求，哪些需要子查询的（一般两个及以上聚合函数/窗口函数需要子查询）

产品ID（product_id）：产品的ID。——直接取
总销售额（total_sales）：该产品的2023年总销售额。——1个聚合函数
单价（unit_price）：产品的单价。——直接取
总销量（total_quantity）：该产品的2023年总销售数量。——1个聚合函数
月平均销售额（avg_monthly_sales）：2023年该产品的月均销售额。

——因为本题已经说明销售额总和/12即可，只涉及1个聚合函数，因此可以直接求

但，如果实际业务场景，要求反映实际销售月份的平均水平，需用 AVG(月销售额)（需先聚合计算月销售额），那么就涉及2个聚合函数：avg（），sum()则需要子查询处理。

单月最高销量（max_monthly_quantity）：2023年该产品的最大月销售数量。

计算逻辑：先求每产品每月销量，再取最高。

拆解涉及参数：产品，月份，销量聚合，最大值（聚合）——2个聚合函数，需要子查特殊处理。

因为要求里没说最大值有多个的情况，这里就偷懒用max()，不用窗口函数比大小了

提醒自己：出现求极值/排名top，一般会需要子查询特殊处理，要有菊花一紧的意识。

购买量最多的客户年龄段（customer_age_group）：2023年购买该产品数量最多的顾客的年龄段（1-10，11-20，21-30，31-40，41-50，51-60，61+）

计算逻辑：先求每个产品每年龄段的购买量，再取最多

拆解涉及参数：产品，年龄段，销量聚合，最大值（聚合），两个聚合函数，需要子查特殊处理。

同时这里要求出现相同极值的情况，因此需要用窗口函数，销售额最大所以desc，年龄取小所以升序。大降小升

3.集合上文临时表，最后取数即可

t0:宽表 t1: 一般值 t2:单月最高销量 t3:购买量最多的客户年龄段最后聚合

代码

with kb as(
    select a.*,b.customer_age,c.unit_price
    from orders a join  customers b on a.customer_id=b.customer_id
    join products c on a.product_id=c.product_id
    where year(order_date)='2023'),

t1 as(#一般值
select 
product_id,sum(quantity*unit_price) total_sales,unit_price,
sum(quantity) total_quantity,
round(sum(quantity*unit_price)/12,2) avg_monthly_sales
from kb
group by 1,3),

t2 as(#单月最高销量
select product_id,max(ts) max_monthly_quantity from
(select product_id,month(order_date) m,sum(quantity) ts
from kb
group by 1,2)d
group by 1),

t3 as(#购买量最多的客户年龄段
select
*,dense_rank()over(partition by product_id order by s desc,customer_age_group) rk
from(
    select product_id,sum(quantity) s,
    case when customer_age between 1 and 10 then '1-10'
    when customer_age between 11 and 20 then '11-20'
    when customer_age between 21 and 30 then '21-30'
    when customer_age between 31 and 40 then '31-40'
    when customer_age between 41 and 50 then '41-50'
    when customer_age between 51 and 60 then '51-60'
    when customer_age >61  then '61+' end customer_age_group
from  kb
group by 1,3)e)
#聚合
select
t1.*,t2.max_monthly_quantity,t3.customer_age_group
from t1 left join t2 on t1.product_id=t2.product_id left join t3 on t1.product_id=t3.product_id
where rk=1
order by total_sales desc,product_id

踩过的坑：

t2虽然只要求max，但一定要加产品id，因为最后聚合需要这个作为主键，也不要忘记group by 一下噢。
聚合函数/窗口函数的嵌套使用要小心些

题解 | 统计每个产品的销售情况

步骤

1.组宽表：

2.审题：

3.集合上文临时表，最后取数即可

代码

踩过的坑：