题解 | 统计每个产品的销售情况

统计每个产品的销售情况

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-- 步骤1:过滤2023年订单,关联客户+产品,生成年龄区间,计算每月销量(用于单月最高销量)
WITH order_2023 AS (
    SELECT 
        o.order_id,
        o.product_id,
        o.customer_id,
        o.quantity,
        o.order_date,
        -- 提取订单月份(用于计算单月销量)
        DATE_FORMAT(o.order_date, '%Y-%m') AS order_month,
        c.customer_age,
        p.unit_price,
        -- 生成年龄区间(严格按题目要求:61+,不是60+!)
        IF(
            c.customer_age > 60,
            '61+',
            CONCAT(((c.customer_age-1) DIV 10)*10 + 1, '-', ((c.customer_age-1) DIV 10 + 1)*10)
        ) AS age_range
    FROM orders o
    JOIN customers c ON o.customer_id = c.customer_id
    JOIN products p ON o.product_id = p.product_id
    -- 核心过滤:只保留2023年的订单
    WHERE o.order_date >= '2023-01-01' AND o.order_date <= '2023-12-31'
),
-- 步骤2:计算每个产品的单月销量(用于求单月最高销量)
product_monthly_quantity AS (
    SELECT 
        product_id,
        order_month,
        SUM(quantity) AS monthly_quantity
    FROM order_2023
    GROUP BY product_id, order_month
),
-- 步骤3:提取每个产品的单月最高销量
product_max_monthly AS (
    SELECT 
        product_id,
        MAX(monthly_quantity) AS max_monthly_quantity
    FROM product_monthly_quantity
    GROUP BY product_id
),
-- 步骤4:按产品+年龄区间统计购买量总和,排序取销量最高的区间(销量相同取更小区间)
product_age_quantity AS (
    SELECT 
        product_id,
        age_range,
        SUM(quantity) AS age_total_quantity,
        -- 排序规则:销量降序 → 区间升序(小区间优先)
        ROW_NUMBER() OVER(
            PARTITION BY product_id 
            ORDER BY SUM(quantity) DESC, age_range ASC
        ) AS rn
    FROM order_2023
    GROUP BY product_id, age_range
),
-- 步骤5:提取每个产品的主要年龄区间(rn=1)
product_main_age AS (
    SELECT 
        product_id,
        age_range AS customer_age_group
    FROM product_age_quantity
    WHERE rn = 1
),
-- 步骤6:计算每个产品的总销量、总销售额等基础指标
product_base_stat AS (
    SELECT 
        product_id,
        SUM(quantity) AS total_quantity,
        -- 总销售额=总销量×单价(单价唯一,用MAX取)
        ROUND(SUM(quantity) * MAX(unit_price), 2) AS total_sales,
        ROUND(MAX(unit_price), 2) AS unit_price,
        -- 月均销售额=总销售额/12
        ROUND((SUM(quantity) * MAX(unit_price)) / 12, 2) AS avg_monthly_sales
    FROM order_2023
    GROUP BY product_id
)
-- 最终聚合:关联所有指标,按题目要求排序
SELECT 
    pbs.product_id,
    pbs.total_sales,
    pbs.unit_price,
    pbs.total_quantity,
    pbs.avg_monthly_sales,
    pmm.max_monthly_quantity,
    pma.customer_age_group
FROM product_base_stat pbs
JOIN product_max_monthly pmm ON pbs.product_id = pmm.product_id
JOIN product_main_age pma ON pbs.product_id = pma.product_id
-- 严格按题目排序:总销售额降序 → 产品ID升序
ORDER BY 
    pbs.total_sales DESC,
    pbs.product_id ASC;

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01-28 16:12
中南大学 Java
几年前还没有chatgpt的时候,刷题真的是很痛苦。刷不出来只能看题解,题解有几个问题:第一个是每次看的写题解的人都不一样,很难有一个统一的思路;第二个也是最重要的是,题解只提供了作者自己的思路,但是没有办法告诉你你的思路哪里错了。其实很少有错误的思路,我只是需要被引导到正确的思路上面去。所以传统题解学习起来非常困难,每次做不出来难受,找题解更难受。但是现在chatgpt能做很多!它可以这样帮助你&nbsp;-1.&nbsp;可以直接按照你喜欢的语言生成各种解法的题解和分析复杂度。2.&nbsp;把题和你写的代码都发给它,它可以告诉你&nbsp;你的思路到底哪里有问题。有时候我发现我和题解非常接近,只是有一点点🤏想错了。只要改这一点点就是最优解。信心倍增。3.&nbsp;如果遇到不懂的题解可以一行一行询问为什么要这样写,chatgpt不会嫌你烦。有时候我觉得自己的range写错了,其实那样写也没错,只是chat老师的题解有一点优化,这个它都会讲清楚。4.&nbsp;它可以帮你找可以用同类型解法来做的题。然后它可以保持解法思路不变,用一个思路爽刷一个类型的题。如果题目之间思路又有变化,它会告诉你只有哪里变了,其他的地方还是老思路。5.&nbsp;它也可以直接帮你总结模板,易错点。经过chat老师的指导,我最大的改变是敢刷题了。之前刷题需要先找某一个人写的算法题repo,然后跟着某一个人他的思路刷他给的几个题。如果想写别的题,套用思路失败了,没有他的题解,也不知道到底哪里错了;看别人的题解,思路又乱了。这个问题在二分查找和dp类型的题里面特别常见。但是现在有chat老师,他会针对我的代码告诉我我哪里想错了,应该怎么做;还按照我写代码的习惯帮我总结了一套属于我的刷题模板。每天写题全是正反馈!
明天不下雨了:那我建议可以用 chatgpt atlas 或者 dia 去刷,也可以用 chrome 加个 ai 插件去刷 左边刷题右边 chat 效果很好
AI时代的工作 VS 传...
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开发转测第二人:没实习的话,两个项目吧,八股也要准备一下,这个时间点有点小晚了
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