当前代码为取一段时间区间内的指标数据，可以取周一至周日的日期，但是我想看周维度的数据，例如当前可以取w6（2025.2.10-2025.2.16）一周的数据，而我想看w6（2025.2.10-2025.2.16） W7（2025.2.17-2025.2.23） W8（2025.2.24-2025.3.2） W9（2025.3.3-2025.3.9） W10（2025.3.10-2025.3.16）对应的指标数据，请帮我用sql实现：SELECT MAX(avg_daily_order_cnt) AS avg_daily_order_cnt, MAX(avg_daily_shop_cnt) AS avg_daily_shop_cnt, MAX(merchants_with_shops_xiaoyu_3) AS merchants_with_shops_xiaoyu_3, MAX(merchants_with_shops_dayu_3) AS merchants_with_shops_dayu_3, MAX(new_shop_count) AS new_shop_count FROM ( -- 表1：计算平均每日订单数和平均每日门店数 SELECT ROUND(AVG(wd_cnt)/10000,1) AS avg_daily_order_cnt, CEIL(AVG(shop_cnt)) AS avg_daily_shop_cnt , null AS merchants_with_shops_xiaoyu_3, null AS merchants_with_shops_dayu_3, null AS new_shop_count FROM( SELECT a.dt, COUNT(DISTINCT a.shop_id) AS shop_cnt, COUNT(DISTINCT a.trade_order_id) AS wd_cnt FROM ( SELECT a.dt, a.order_id, a.trade_order_id, a.trade_order_source, a.shop_id, b.channel_id, CASE WHEN b.channel_id IN (100002,100003,100004) AND get_json_object(d.ext_info, '$.createSource') = 2 THEN 1 ELSE 0 END AS is_app_h5 FROM mart_peisong.fact_dap_waybill_snap a LEFT JOIN mart_peisong.fact_dap_order_snap b ON a.order_id = b.id LEFT JOIN mart_peisong.fact_dap_delivery_order_snap d ON a.delivery_id = d.id AND d.valid = 1 WHERE a.dt between $$begindatekey and $$enddatekey AND a.status = 50 AND a.special_type IN (0, 3, 4, 7) UNION ALL SELECT dt, id AS order_id, trade_order_id, trade_order_source,

<think>好的，我现在需要帮助用户解决如何用SQL按周统计多个业务指标的问题。首先，我需要明确用户的需求。用户提到的指标包括每周的时间范围（如W6-W10）以及avg_daily_order_cnt、avg_daily_shop_cnt等，这些可能需要从订单表或商家表中聚合计算。 接下来，我得考虑如何按周分组。通常，在SQL中可以使用WEEK函数来提取日期所在的周数，但不同数据库的周数计算方式可能不同，比如MySQL的WEEK模式可能需要设置。用户希望结果中的周显示为W6-W10这样的范围，所以需要将开始日期和结束日期格式化为字符串。例如，使用MIN和MAX获取每周的起止日期，然后用CONCAT或字符串函数组合成W6-W10的形式。 然后是各个指标的计算。比如avg_daily_order_cnt可能需要先按天统计订单数，再取周内的平均值。同样，avg_daily_shop_cnt可能也是类似的处理。而merchants_with_shops_xiaoyu_3和merchants_*dayu_3可能需要统计商家店铺数量小于3和大于3的数量，这里可能用到CASE语句或COUNT配合条件判断。new_shop_count则是每周新增店铺的数量，可能需要根据创建日期来统计。 需要注意的地方包括：确保日期字段的正确使用，处理跨年的周数（比如第52周和第1周的年份不同），以及不同数据库函数的差异。例如，MySQL和PostgreSQL在日期处理上有些不同，用户使用的数据库类型可能会影响具体的函数写法。此外，如果周数是从年初开始计算的，可能需要将年份和周数结合，避免跨年周的问题。 还有，用户可能需要按周分组后的结果按周的顺序排列，所以需要ORDER BY周的开始日期或周数。另外，表之间的连接关系，比如订单表和商家表是否需要JOIN，这取决于数据存储的结构。如果指标来自不同的表，可能需要使用子查询或CTE来分别计算后再合并。 可能的错误点包括：周数计算不正确导致分组错误，日期格式化的问题，以及聚合函数的使用错误。例如，计算每日平均时，如果没有正确按天先聚合，直接对周的所有记录取平均会导致错误的结果。此外，处理NULL值也需要考虑，特别是新增店铺数可能在某些周没有数据的情况。 最后，生成示例SQL时，要确保语法正确，并且注释清楚每个步骤，方便用户理解和调整。同时，提醒用户根据实际表结构和数据库类型调整函数和别名，以及索引的使用以优化查询性能。</think>### 分步说明 以下是按周统计多个业务指标的SQL实现方法，以MySQL为例： 1. **基础日期处理** 使用`WEEK()`函数获取周编号，结合`YEAR()`处理跨年问题： ```sql SELECT YEAR(date_column) AS year, WEEK(date_column, 3) AS week_number, -- 设置mode=3（ISO周，周一作为周起始日） MIN(date_column) AS week_start, MAX(date_column) AS week_end FROM orders GROUP BY year, week_number ``` 2. **构建周范围标识** 使用`CONCAT`和`DATE_FORMAT`生成`W6-W10`格式： ```sql CONCAT('W', week_number, '-W', week_number) AS week_range -- 示例需替换为实际范围 ``` 3. **完整查询结构** 假设存在订单表`orders`和商家表`merchants`： ```sql SELECT CONCAT('W', WEEK(date_field, 3)) AS week_range, CONCAT(DATE_FORMAT(MIN(date_field), '%m/%d'), '-', DATE_FORMAT(MAX(date_field), '%m/%d')) AS date_range, AVG(daily_orders) AS avg_daily_order_cnt, AVG(daily_shops) AS avg_daily_shop_cnt, COUNT(CASE WHEN shop_count < 3 THEN 1 END) AS merchants_with_shops_xiaoyu_3, COUNT(CASE WHEN shop_count > 3 THEN 1 END) AS merchants_with_shops_dayu_3, SUM(new_shops) AS new_shop_count FROM ( -- 子查询1：每日订单数统计 SELECT DATE(order_time) AS date_field, COUNT(DISTINCT order_id) AS daily_orders FROM orders GROUP BY DATE(order_time) ) daily_orders LEFT JOIN ( -- 子查询2：商家店铺状态 SELECT DATE(stat_date) AS date_field, merchant_id, COUNT(shop_id) AS shop_count FROM merchants GROUP BY DATE(stat_date), merchant_id ) merchant_stats USING (date_field) LEFT JOIN ( -- 子查询3：每日新增店铺 SELECT DATE(create_time) AS date_field, COUNT(shop_id) AS new_shops FROM shops GROUP BY DATE(create_time) ) new_shops USING (date_field) GROUP BY WEEK(date_field, 3) ORDER BY WEEK(date_field, 3); ``` ### 关键点说明 1. **日期范围处理** - 使用`WEEK(date, mode)`时需注意[模式选择](https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/date-and-time-functions.html#function_week)[^2] - 跨年周处理需结合`YEARWEEK()`函数 2. **性能优化建议** - 为`date_field`、`order_time`、`create_time`等字段建立索引 - 使用物化视图预计算每日数据 3. **跨数据库适配** - PostgreSQL使用`EXTRACT(WEEK FROM date_field)` - Oracle使用`TO_CHAR(date_field, 'IW')`获取ISO周