SELECT * FROM (with t1 as ( SELECT`year`,`week`, targeting ,customersearchterm from amazon_ods.ad_sp_searchterm_delta_wk assdw WHERE shop = 'happytools' --店铺筛选 AND campaignname in (SELECT campaignname from amazon_ods.ad_sp_advertised_delta_wk asadw WHERE asin in ('B09ZKF58VV','B09ZKBGNNN ')) --asin筛选 AND year = 2023 AND campaignname not in (SELECT campaignname from amazon_ods.jianlou_campaigns jc WHERE shop = 'happytools') --剔除捡漏 AND campaignname not LIKE 'JL%' AND campaignname NOT LIKE '捡漏%' and campaignname NOT LIKE '0.1%' AND campaignname NOT LIKE 'ALL%' AND customersearchterm not like 'b0%' ) SELECT t1.*,t2.impression_share,t2.impression_rank,t2.impressions, if(t2.impression_share = 0, null,round(toFloat64((t2.impressions))/toFloat64((t2.impression_share)),2)) as "市场总曝光（估算）" from t1 left join (SELECT `year` , `week` ,customer_searchterm as customersearchterm,impression_rank ,impression_share, targeting ,matchtype ,impressions ,clicks ,spend ,sales ,orders ,shop from amazon_ods.ad_sp_impression_share_delta_wk asisdw WHERE shop = 'happytools' AND `year` = 2023)as t2 on t1.customersearchterm = t2.customersearchterm AND t1.`year` = t2.`year` AND t1.`week` = t2.`week` ORDER BY `week` desc,`市场总曝光（估算）` desc) AS t2 LEFT JOIN (select `year` ,`week` ,searchterm as customersearchterm,search_frequency_rank , concat(cast((one_click_share +two_click_share +three_click_share ) as varchar(12)),'%') as "点击占比", concat(cast((one_conversion_share+two_conversion_share+three_conversion_share) as varchar(12)),'%') as "转化占比" ,one_clicked_asin,two_clicked_asin,three_clicked_asin from amazon_ods.aba_searchterm_ca_delta_wk ascdw and `year` =year(now()) and `week` >=week(now())-8 ) AS t3 WHERE t2.customersearchterm =t3.customersearchterm AND t2.`year` = t3.`year` AND t2.`week` = t3.`week`

这是一个 SQL 查询语句，它的作用是从 Amazon 广告数据仓库中查询出满足一定条件的数据，并进行关联、排序等操作，最终输出结果。具体来说，它查询了店铺为 'happytools'，ASIN 分别为 'B09ZKF58VV' 和 'B09ZKBGNNN' 的广告活动的搜索词，剔除了捡漏活动和特定命名规则的活动，关联了另一个表中的印象排名、印象份额、印象数等数据，并计算出一个市场总曝光的估算值。同时，它还关联了另一个表中的搜索频率排名、点击占比、转化占比等数据，并输出最终结果。

相关问题

targeting_pa_processors.pdf

targeting_pa_processors.pdf是一个关于针对功率放大器处理器的文件。在这个文件中，主要包括了关于如何设计和优化功率放大器处理器的信息。

该文件首先介绍了功率放大器处理器的基本原理和结构，包括功率放大器的工作原理、所需的技术指标和设计要求等内容。接着，通过分析市场需求和竞争现状，该文件提供了针对不同应用场景的功率放大器处理器设计方案，并探讨了不同方案的优劣势和适用范围。

在文件的后半部分，重点介绍了通过软件和硬件优化来提高功率放大器处理器性能和功耗效率的方法。同时，还介绍了一些最新的技术和趋势，例如深度学习和人工智能在功率放大器处理器设计中的应用，以及功率放大器处理器在5G通信和物联网设备中的应用等。

总的来说，targeting_pa_processors.pdf是一份涵盖了功率放大器处理器设计和优化方方面面的文件，对于从事半导体或通信领域的工程师和研究人员来说都具有一定的参考价值。通过这份文件，读者可以了解到当前功率放大器处理器的发展趋势和应用前景，为自己的设计和研究工作提供一些启发和帮助。

targeting s+ (version 31 and above) requires that one of flag_immutable or f

目标为s（版本31及以上）需要flag_immutable或f之一。

在目标为s版本31及以上的情况下，flag_immutable或f是必需的。这是因为flag_immutable和f是用于标记或声明变量为不可变的操作。在编写代码时，我们需要确保在目标为s（版本31及以上）的情况下，使用flag_immutable或f来正确地声明和操作变量。

flag_immutable 和 f 是编程语言中用于控制变量属性的标志。flag_immutable 用于声明变量为不可改变的，意味着变量的值在声明后不能被修改。而 f 是另一种用于标记变量的属性的标志，它可能表示一些其他的属性或特性，具体取决于编程语言的实现。

通过在目标为s（版本31及以上）的情况下使用flag_immutable或f，我们可以确保代码的正确执行。也就是说，我们可以避免在代码中对已声明为不可变的变量进行修改，或正确处理f标志所指示的其他属性。这有助于提高代码的可读性、可维护性和安全性。

总之，针对目标为s（版本31及以上）的要求，我们需要使用flag_immutable或f之一来正确地声明和操作变量，以确保代码在高版本的环境中顺利运行。