dataworks中quick bi 数据集里这个的sql是什么？

在DataWorks中使用Quick BI创建数据集时，SQL的编写方式取决于具体的数据分析需求。以下是基于知识库资料的详细说明和示例：

1. 通过参数SQL实现占比计算

如果需要在Quick BI中实现占比计算（例如按城市维度汇总销售额，并计算占所属省份销售额的比值），可以使用以下SQL结构：

SELECT 
    a.city,
    SUM(a.fenzi) / SUM(b.fenmu) AS ratio
FROM 
    (
        SELECT 
            province, 
            city, 
            SUM(order_amt) AS fenzi
        FROM 
            zhanbi_test
        WHERE 
            $expr{date:date_para}
            AND $expr{province:province_para}
            AND $expr{city:city_para}
        GROUP BY 
            province, city
    ) a
LEFT JOIN 
    (
        SELECT 
            province, 
            SUM(order_amt) AS fenmu
        FROM 
            zhanbi_test
        WHERE 
            $expr{date:date_para}
            AND $expr{province:province_para}
            AND $expr{city:city_para}
        GROUP BY 
            province
    ) b 
ON a.province = b.province
GROUP BY 
    a.city;

关键点： - $expr{} 是Quick BI中的参数化语法，用于动态传递日期、省份、城市等筛选条件。 - fenzi 表示分子（城市销售额），fenmu 表示分母（省份总销售额）。 - 需要在数据集的参数设置中将日期字段转换为日期类型。

2. 通过参数SQL实现累计计算

如果需要实现累计计算（例如月累计），可以参考以下SQL：

SELECT 
    a.mon_date, 
    AVG(a.order_num) AS order_num, 
    SUM(b.order_num) AS add_num
FROM 
    (
        SELECT 
            DATE_FORMAT(report_date, '%Y/%m') AS mon_date, 
            COUNT(DISTINCT order_id) AS order_num, 
            MAX(DATE_FORMAT(report_date, '%Y/%m')) AS max_mon_date
        FROM 
            company_sales_record_copy
        WHERE 
            $expr{report_date:month_date}
        GROUP BY 
            DATE_FORMAT(report_date, '%Y/%m')
    ) a
LEFT JOIN 
    (
        SELECT 
            DATE_FORMAT(report_date, '%Y/%m') AS mon_date, 
            COUNT(DISTINCT order_id) AS order_num
        FROM 
            company_sales_record_copy
        WHERE 
            $expr{report_date:month_date}
        GROUP BY 
            DATE_FORMAT(report_date, '%Y/%m')
    ) b 
ON a.mon_date >= b.mon_date
GROUP BY 
    a.mon_date;

关键点： - DATE_FORMAT(report_date, '%Y/%m') 用于将日期格式化为年/月。 - a.mon_date >= b.mon_date 实现了累计逻辑。 - $expr{} 参数化语法允许用户动态选择时间范围。

3. 常见问题与注意事项

• 字段类型转换：如果字段为Unix时间戳且存储为文本或数值类型，需使用 from_unixtime 函数进行转换。例如：

  SELECT from_unixtime(unix_timestamp_field) AS standard_datetime
  FROM your_table;
  

• 聚合函数限制：维度计算字段不允许使用 SUM、AVG 等聚合函数，若需聚合，请保存为度量字段。
• 空值处理：可以在数据集或仪表板中设置空值展示样式。

4. SQL报错排查

如果在Quick BI中执行SQL时出现报错（如 Incorrect syntax near the keyword 'ORDER'），可能的原因包括： - SQL语法不符合目标数据库的要求（如SQL Server对关键字的敏感性）。 - 参数化语法未正确配置。

建议检查SQL语句是否符合目标数据库的规范，并确保 $expr{} 参数化语法正确使用。

以上是针对DataWorks中Quick BI数据集SQL的详细说明和示例。根据具体业务需求，您可以调整SQL逻辑以满足分析目标。