Quick B的SQL传参建模功能提供基于SQL的数据加工处理能力,减轻了IT支撑人员的工作量。在即席查询SQL中,我们用物理字段显示别名来表示参数的占位符,配置完占位符后,就可以在查询控件中进行参数绑定。在的传参建模中,本质透传的是逻辑条件,执行过程中会将物理字段:显示别名来表示参数的占位符,配置完占位符后,就可以在查询控件中进行参数绑定。在QuickBI的SQL传参建模中,本质透传的是逻辑条件,执行过程中会将“{物理字段:显示别名}”替换为“物理字段 > 查询值 ” 或 “物理字段 = 查询值 ” 或 “物理字段 in (查询值A、查询值B、查询值C) ” 或 “物理字段>= 查询值A and物理字段<= 查询值B”。下面我们来看看,哪些场景会用到Quick B的SQL传参建模功能吧!
场景一:任意时间段内的用户购买行为分析
1. 场景描述:在零售行业往往需要分析用户的活跃度和客户的忠诚度,那么通过分析任意时间段内用户购买频率是常用的分析思路。
2. 基于SQL传参如何实现:
1) SQL建模,这个场景就是典型的二次聚合分析,而且任意时间段,需要作用到子查询中,SQL建模语句如下:
select
sum(case when buy\_cnt = 1 then 1 else 0 end ) as buy\_cut\_1,
sum(case when buy\_cnt = 2 then 1 else 0 end ) as buy\_cut\_2,
sum(case when buy\_cnt >2 and buy\_cnt<=5 then 1 else 0 end ) as buy\_cut\_2\_5,
sum(case when buy\_cnt >5 and buy\_cnt<=10 then 1 else 0 end ) as buy\_cut\_5\_10,
sum(case when buy\_cnt >10 and buy\_cnt<=20 then 1 else 0 end ) as buy\_cut\_10\_20,
sum(case when buy\_cnt >20 then 1 else 0 end ) as buy\_cut\_up\_20
from
(SELECT a.customer\_name,
count(a.order\_id) as buy\_cnt
from company\_sales\_record\_copy a
WHERE ${a.report\_date : date\_test } /_定义查询时间参数_/
group by a.customer\_name
) b
2) 参数设置,在Quick BI中SQL传参本质上传逻辑条件,SQL传参需要选择为“日期-年月日”,供查询控件中识别数据类型。

3) 点击“创建数据集”,构建“任意时间多次购买客户数”数据集

4) 仪表板配置,以交叉表配置为例。选择对应SQL传参建模数据集,拖拽选择需要展现的字段。如下所示:

5) 查询项绑定配置,选择SQL参数项作为查询条件项,设置查询项与图表组件的关联关系和筛选项展现形式。如下图所示:

6) 数据验证:点击查询进行数据验证和SQL准确性验证。Quick BI的SQL引擎根据查询条件配置和SQL传参建模进行参数绑定。如下图所示:

通过以上六步操作,就可以很好的实现SQL传参建模的全流程穿越,以此来支撑多次聚合的复杂分析场景。
场景二、销售库存类数据分析(SQL建模供参考)
1.场景描述:在零售行业分析任意时间段的库存和销量数据是比较常用的需求,通过该数据分析甄别某个商品近期销售情况和库存?针对这样的场景,如何构建Quick BI的SQL传参建模?
1) 数据样例,后台数据具体字段包括(统计日期、省份、城市、期初库存、进货量、出货量、期末库存等):

2) 需要实现结果说明,基于以上数据,假设需要分析20190801~20190820浙江杭州的销售库存数据,需要给出的结果为:(期初库存取汇总开始时间的期初库存值,期末库存取汇总结束时间的期末库存值,进货朗、出货量采用sum汇总),另外时间为筛选区间。

3) Quick BI中SQL建模语句如下(供参考):
SELECT QBI\_T\_1\_.`COL_2` AS '省份',
```
QBI_T_1_.`COL_3` AS '城市',
```

sum( case when QBI\_T\_1\_.COL\_1 = start\_date then QBI\_T\_1\_.`COL_4`else 0 end) as '期初库存',
SUM(QBI\_T\_1\_.`COL_5`) AS '进货量',
SUM(QBI\_T\_1\_.`COL_6`) AS '出货量',
SUM(case when QBI\_T\_1\_.COL\_1 = end\_date then QBI\_T\_1\_.`COL_7` else 0 end ) as '期末库存'
FROM `quickbi_test`.`QBI_0808_1566542575222` AS QBI\_T\_1\_ /_每日库存销量表_/
left join (
select min(a.`COL_1`) as start\_date,
max(a.`COL_1`) as end\_date
FROM `quickbi_test`.`QBI_0808_1566542575222` AS a /_每日库存销量表_/
where ${a.`COL_1`:report\_date} /_查询项中绑定的SQL传参_/
```
) b /*获取待汇总的统计时间*/
```

on (
```
QBI_T_1_.COL_1 >= start_date
```

and QBI\_T\_1\_.COL\_1 <= end\_date
```
)
```

group by QBI\_T\_1\_.`COL_2`,
```
QBI_T_1_.`COL_3`
```

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Dataphin,以阿里巴巴大数据核心方法论OneData为内核驱动,提供一站式数据构建与管理能力;
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