关于sql:复杂SQL查询和可视化报表构建

场景介绍 AnalyticDB MySQL 数据开发流程。
更多 AnalyticDB MySQL 相干至阿里云体验实验室

指标是让云上数据仓库用户及开发者通过简略的步骤体验基于 AnalyticDB MySQL 版和 DMS 构建云原生数据仓库的次要流程，流动将通过实例的开明、构造与数据的初始化、报表的开发、报表可视化等环节，用 3 个具体的利用场景来体验 AnalyticDB MySQL 版在新批发场景下的交互查问和 ETL 计算速度，以及通过 DMS 进行数据仓库数据报表开发的流程。

场景中提供的数据集是一个批发场景的模仿数据，包含客户信息、订单记录、货物信息、国家地区信息等内容，数据总量 10GB，最大数据表记录数为 5999 万条。

云原生数据仓库 AnalyticDB MySQL 版是一种反对高并发低延时查问的新一代云原生数据仓库，高度兼容 MySQL 协定以及 SQL:2003 语法规范，能够对海量数据进行即时的多维分析透视和业务摸索，疾速构建企业云上数据仓库。查看产品详情。

数据管理 DMS 是基于阿里巴巴团体十余年的数据库服务平台的云版本，提供免装置、免运维、即开即用、多种数据库类型与多种环境对立的 web 数据库治理终端；能够为企业用户疾速复制搭建与阿里团体等同平安、高效、标准的数据库 DevOps 研发流程、数仓开发解决方案。查看产品详情。

场景化数据查问剖析

地址：https://dms.aliyun.com/
门路：全副性能 -SQLConsole- 单库查问
场景化 SQL 脚本如下：

#### 1）统计半年内寰球各地区销售金额形成。0.5 秒, 用饼状图图展现。select
    r_name   // 地区
  ,sum(o_totalprice) totalprice     // 交易金额
from
  (
    select
      r_name,
      o_totalprice
    from
      customer
      ,orders
      ,nation
      ,region
    where
      c_custkey = o_custkey
      and c_nationkey=n_nationkey
      and n_regionkey=r_regionkey
    and o_orderdate < date '1993-09-23'  // 谓词过滤：指定工夫
    and o_orderdate > date '1993-03-23'
  ) a
  group by  r_name
  order by r_name ;
  
  
 #### 2）统计某类目商品每天订单量以及订单金额，依照日期排序。1 秒。用折现图展现
select  
    o_orderdate,   // 下单日期
    count(distinct o_orderkey), // 订单数
    sum(l_extendedprice*(1-l_discount)) as revenue  // 订单金额 
from  
    customer,orders,lineitem 
where  
    c_mktsegment = 'MACHINERY'     // 谓词过滤
    and c_custkey = o_custkey  
    and l_orderkey = o_orderkey  
    and o_orderdate < date '1995-03-23'
    and o_orderdate > date '1995-02-23' // 谓词过滤 指定工夫
    and l_shipdate > date '1995-03-23'  
    and l_shipdate < date '1996-03-23'
group by // 分组操作   
    o_orderdate // 订单日期   
order by 
    o_orderdate;
    
    
#### 3）统计某个地区整机供货商支出。1 秒，用柱状图展现。select
        n_name,   // 地区
        sum(l_extendedprice * (1 - l_discount)) as revenue  // 支出 
from
        customer,
        orders,
        lineitem,
        supplier,
        nation,
        region   // 六表连贯  
where
        c_custkey = o_custkey
        and l_orderkey = o_orderkey
        and l_suppkey = s_suppkey
        and c_nationkey = s_nationkey
        and s_nationkey = n_nationkey
        and n_regionkey = r_regionkey
        and r_name = 'EUROPE'  // 谓词过滤：指定地区
        and o_orderdate >= date '1996-01-01'  // 谓词过滤：指定工夫
        and o_orderdate < date '1996-01-01' + interval '1' year
        and l_shipdate > date '1996-02-23'  
          and l_shipdate < date '1996-03-23'
group by
        n_name
order by   // TopN：按支出降序排序，留神分组和排序子句不同  
        revenue desc
limit 10

数据开发

将查问剖析的数据存储到新的表中，后续对于相干数据的查问剖析就能够用一个简略的 SQL 来实现

地址：https://dms.aliyun.com/?#to=d…
门路：全副性能 - 数据工厂 - 工作编排，新建工作流实例，抉择“单实例 SQL”节点来创立工作。
工作配置好之后，点击试运行即可运行。
同时咱们能够抉择点击空白处进行周期调度运行的配置。
工作节点 SQL 脚本如下：

#### 1）统计半年内寰球各地区销售金额形成。0.5 秒, 用饼状图图展现。create table sum_region_price as 
select
    r_name   // 地区
  ,sum(o_totalprice) totalprice     // 交易金额
from
  (
    select
      r_name,
      o_totalprice
    from
      customer
      ,orders
      ,nation
      ,region
    where
      c_custkey = o_custkey
      and c_nationkey=n_nationkey
      and n_regionkey=r_regionkey
    and o_orderdate < date '1993-09-23'  // 谓词过滤：指定工夫
    and o_orderdate > date '1993-03-23'
  ) a
  group by  r_name
  order by r_name ;
  
  
 #### 2）统计某类目商品每天订单量以及订单金额，依照日期排序。1 秒。用折现图展现
 
 create table items_revenue as 
select  
    o_orderdate,   // 下单日期
    count(distinct o_orderkey) as order_num, // 订单数
    sum(l_extendedprice*(1-l_discount)) as revenue  // 订单金额 
from  
    customer,orders,lineitem 
where  
    c_mktsegment = 'MACHINERY'     // 谓词过滤
    and c_custkey = o_custkey  
    and l_orderkey = o_orderkey  
    and o_orderdate < date '1995-03-23'
    and o_orderdate > date '1995-02-23' // 谓词过滤 指定工夫
    and l_shipdate > date '1995-03-23'  
    and l_shipdate < date '1996-03-23'
group by 
    o_orderdate 
order by 
    o_orderdate;
    
    
#### 3）统计某个地区整机供货商支出。1 秒，用柱状图展现。create table region_seller_cash as 
select
        n_name,   // 地区
        sum(l_extendedprice * (1 - l_discount)) as revenue  // 支出 
from
        customer,
        orders,
        lineitem,
        supplier,
        nation,
        region   // 六表连贯  
where
        c_custkey = o_custkey
        and l_orderkey = o_orderkey
        and l_suppkey = s_suppkey
        and c_nationkey = s_nationkey
        and s_nationkey = n_nationkey
        and n_regionkey = r_regionkey
        and r_name = 'EUROPE'  // 谓词过滤：指定地区
        and o_orderdate >= date '1996-01-01'  // 谓词过滤：指定工夫
        and o_orderdate < date '1996-01-01' + interval '1' year
        and l_shipdate > date '1996-02-23'  
          and l_shipdate < date '1996-03-23'
group by
        n_name
order by   // TopN：按支出降序排序，留神分组和排序子句不同  
        revenue desc

数据可视化

将数据开发的报表进行可视化报表图形化出现
数据可视化拜访地址：https://dms.aliyun.com/?#to=d…
举荐步骤：

进入 dms：https://dms.aliyun.com
通过 SQLConsole 将下列 sql 逐条执行查问后，点击数据可视化即可进入图表编辑界面。
SQL 脚本如下：

#### 1）统计半年内寰球各地区销售金额形成。0.5 秒, 用饼状图图展现。select * from sum_region_price;

  
 #### 2）统计某类目商品每天订单量以及订单金额，依照日期排序。1 秒。用折现图展现
 
 select * from items_revenue;
 
    
    
#### 3）统计某个地区整机供货商支出。1 秒，用柱状图展现。select * from  region_seller_cash;

在该界面点击右上角的“配置新看板”按钮，即可将该图表主动保留并退出到仪表盘中。

顺次制作四个图表，放入新建中的仪表盘中即可失去下图成果。

关于sql:复杂SQL查询和可视化报表构建

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