SELECT O.子品牌, O.商品数字ID, COUNT(DISTINCT o.用户id ) AS 新客, SUM(o.商品实付金额) AS 新客_商品实付金额 FROM 天猫官旗有效数据 o LEFT JOIN 天猫官旗有效数据 old_c ON o.用户id = old_c.用户id AND old_c.支付日期 BETWEEN '2021-10-31' AND '2022-10-30' WHERE o.支付日期 >= '2022-10-31' AND o.支付日期 <= '2022-11-11' AND old_c.用户id IS not NULL GROUP BY 1,2 ORDER BY 1,2;

这是一条 SQL 查询语句，用于统计在2022年双11期间购买某天猫官旗店铺下各个子品牌的新客数量和新客购买的商品实付金额。具体的查询逻辑是：

1. 以天猫官旗有效数据表为基础，将它自连接一次并命名为old_c，连接条件是用户id相同且old_c的支付日期在去年的双11期间（2021年10月31日至2022年10月30日）之间；
2. 选择支付日期在今年的双11期间（2022年10月31日至2022年11月11日）的订单，并且old_c的用户id不为空；
3. 按照子品牌和商品数字ID分组，统计新客数量和新客购买的商品实付金额；
4. 按照子品牌和商品数字ID排序。

需要注意的是，这条语句的具体实现可能会依赖于具体的数据库类型和数据表结构。

相关问题

数据量过大，运行较慢 SELECT O.子品牌, O.商品数字ID, COUNT(DISTINCT o.用户id ) AS 新客, SUM(o.商品实付金额) AS 新客_商品实付金额 FROM 天猫官旗有效数据 o LEFT JOIN 天猫官旗有效数据 old_c ON o.用户id = old_c.`用户id` AND old_c.支付日期 BETWEEN '2021-10-31' AND '2022-10-30' WHERE o.支付日期 >= '2022-10-31' AND o.支付日期 <= '2022-11-11' AND old_c.用户id IS NULL GROUP BY 1,2 ORDER BY 1,2;

这是一条SQL语句，用于查询天猫官旗店的新客人数和新客消费金额。具体解释如下：

- SELECT：表示要查询的字段，包括子品牌、商品数字ID、新客人数和新客消费金额。
- COUNT(DISTINCT o.用户id)：表示对o表中不重复的用户ID进行计数，即新客人数。
- SUM(o.商品实付金额)：表示对o表中的商品实付金额进行求和，即新客消费金额。
- FROM：表示从哪些表中查询数据，这里是天猫官旗有效数据表o。
- LEFT JOIN：表示左连接，将o表与old_c表进行连接。
- ON：连接条件，o表中的用户ID等于old_c表中的用户ID，并且old_c表中的支付日期在2021年10月31日到2022年10月30日之间。
- WHERE：表示查询条件，o表中的支付日期在2022年10月31日到2022年11月11日之间，并且old_c表中的用户ID为空，即排除老客。
- GROUP BY：表示分组，按照子品牌和商品数字ID进行分组。
- ORDER BY：表示排序，按照子品牌和商品数字ID进行升序排序。

优化mysql查询；SELECT 子品牌, 商品数字ID, COUNT(DISTINCT o.用户id) AS new_customer_num, SUM(o.商品实付金额) AS new_customer_商品实付金额 FROM 天猫官旗有效数据 o LEFT JOIN 天猫官旗有效数据 old_c ON o.用户id = old_c.用户id AND old_c.支付日期 BETWEEN '2021-10-31' AND '2022-10-30' WHERE o.支付日期 >= '2022-10-31' AND o.支付日期 <= '2022-11-11' AND old_c.用户id IS NULL GROUP BY 子品牌, 商品数字ID with ROLLUP

这个查询的主要目的是统计在 2022 年双十一期间购买某个子品牌下某个商品的新顾客数量和新顾客购买该商品的实付金额。以下是一些优化建议：

1. 索引优化：为了加速查询，可以考虑给 `天猫官旗有效数据` 表的 `支付日期` 和 `用户id` 字段创建联合索引，以及给 `old_c` 表的 `支付日期` 和 `用户id` 字段创建联合索引。同时，根据查询语句中的 `WHERE` 和 `GROUP BY` 条件，可以为 `子品牌` 和 `商品数字ID` 字段单独创建索引。

2. 子查询优化：当前查询中使用了一个子查询，即 `SELECT COUNT(DISTINCT o.用户id) AS new_customer_num, SUM(o.商品实付金额) AS new_customer_商品实付金额 FROM 天猫官旗有效数据 o LEFT JOIN 天猫官旗有效数据 old_c ON o.用户id = old_c.用户id AND old_c.支付日期 BETWEEN '2021-10-31' AND '2022-10-30' WHERE o.支付日期 >= '2022-10-31' AND o.支付日期 <= '2022-11-11' AND old_c.用户id IS NULL`。这个子查询中有两个子查询，其中一个使用了 `LEFT JOIN`，可能会导致性能问题。可以考虑将这个子查询拆分成两个独立的查询，分别计算新顾客数量和新顾客购买的实付金额。

3. ROLLUP 优化：当前查询中使用了 `WITH ROLLUP`，即对 `子品牌` 和 `商品数字ID` 字段进行了汇总。如果数据量很大，这可能会导致性能问题。可以考虑在程序中对查询结果进行汇总，而不是在 SQL 中使用 `WITH ROLLUP`。

综上所述，可以尝试以下 SQL 查询：

SELECT
  子品牌,
  商品数字ID,
  COUNT(DISTINCT o.用户id) AS new_customer_num,
  SUM(o.商品实付金额) AS new_customer_商品实付金额
FROM
  天猫官旗有效数据 o
  LEFT JOIN 天猫官旗有效数据 old_c
    ON o.用户id = old_c.用户id
    AND old_c.支付日期 BETWEEN '2021-10-31' AND '2022-10-30'
WHERE
  o.支付日期 >= '2022-10-31'
  AND o.支付日期 <= '2022-11-11'
  AND old_c.用户id IS NULL
GROUP BY
  子品牌,
  商品数字ID
ORDER BY
  子品牌,
  商品数字ID;

如果数据量很大，可以考虑分页查询，或者在程序中对查询结果进行汇总。