编写SQL脚本，仅基于订单数据表计算22年10月31日-22年11月11日活动期间新客和老客的购买人数、支付金额、各个品类及货品购买人数和购买金额；其中新客指22年10月30日前365天无购买行为消费者；老客指22年10月30日前365天有购买行为消费者，且在D11有购买行为

根据题目描述，我们需要对订单数据表进行筛选和计算。假设订单数据表名为orders，包含以下字段：

- order_id: 订单编号
- customer_id: 客户编号
- product_id: 商品编号
- category_id: 商品类别编号
- order_time: 下单时间
- payment: 支付金额

下面是SQL脚本：

-- 计算新客购买人数和支付金额
SELECT COUNT(DISTINCT o.customer_id) AS new_customer_num, SUM(o.payment) AS new_customer_payment
FROM orders o
LEFT JOIN (
  -- 找到22年10月30日前有购买行为的客户编号
  SELECT DISTINCT customer_id
  FROM orders
  WHERE order_time < '2022-10-30'
    AND order_time >= DATEADD(day, -365, '2022-10-30')
) old_c ON o.customer_id = old_c.customer_id
WHERE o.order_time >= '2022-10-31'
  AND o.order_time <= '2022-11-11'
  AND old_c.customer_id IS NULL;

-- 计算老客购买人数和支付金额
SELECT COUNT(DISTINCT o.customer_id) AS old_customer_num, SUM(o.payment) AS old_customer_payment
FROM orders o
INNER JOIN (
  -- 找到22年10月30日前有购买行为，且在D11有购买行为的客户编号
  SELECT DISTINCT customer_id
  FROM orders
  WHERE order_time < '2022-10-30'
    AND order_time >= DATEADD(day, -365, '2022-10-30')
    AND EXISTS (
      SELECT 1
      FROM orders
      WHERE customer_id = orders.customer_id AND order_time = '2022-11-11'
    )
) old_c ON o.customer_id = old_c.customer_id
WHERE o.order_time >= '2022-10-31'
  AND o.order_time <= '2022-11-11';

-- 计算各个品类和货品的购买人数和支付金额
SELECT category_id, product_id, COUNT(DISTINCT o.customer_id) AS customer_num, SUM(o.payment) AS payment
FROM orders o
LEFT JOIN (
  -- 找到22年10月30日前有购买行为的客户编号
  SELECT DISTINCT customer_id
  FROM orders
  WHERE order_time < '2022-10-30'
    AND order_time >= DATEADD(day, -365, '2022-10-30')
) old_c ON o.customer_id = old_c.customer_id
WHERE o.order_time >= '2022-10-31'
  AND o.order_time <= '2022-11-11'
  AND old_c.customer_id IS NULL
GROUP BY category_id, product_id;

说明：

- 在第一条和第二条SQL语句中，我们使用了LEFT JOIN和INNER JOIN分别筛选出新客和老客，其中LEFT JOIN保留了没有匹配到老客的订单（即新客），而INNER JOIN只保留了匹配到老客的订单。
- 在第三条SQL语句中，我们使用了GROUP BY对商品类别和商品编号进行分组，然后计算每组的购买人数和支付金额。
- 在所有SQL语句中，我们使用了日期函数DATEADD和日期比较操作符来筛选出活动期间的订单和22年10月30日前的订单。