【题目】

下面是某公司每天的营业额，表名为“日销”。“日期”这一列的数据类型是日期类型（date）。

请找出所有比前一天（昨天）营业额更高的数据。（前一天的意思，如果“当天”是1月，“昨天”（前一天）就是1号）

例如需要返回一下结果：

【解题思路】

1.交叉联结

首先我们来复习一下之前课程《从零学会sql》里讲过的交叉联结（corss join）的概念。

使用交叉联结会将两个表中所有的数据两两组合。如下图，是对表“text”自身进行交叉联结的结果：

直接使用交叉联结的业务需求比较少见，往往需要结合具体条件，对数据进行有目的的提取，本题需要结合的条件就是“前一天”。

2.本题的日销表交叉联结的结果（部分）如下。这个交叉联结的结果表，可以看作左边三列是表a，右边三列是表b。

红色框中的每一行数据，左边是“当天”数据，右边是“前一天”的数据。比如第一个红色框中左边是“当天”数据（2号），右边是“前一天”的数据（1号）。

题目要求，销售额条件是：“当天” > “昨天”（前一天）。所以，对于上面的表，我们只需要找到表a中销售额（当天）大于b中销售额（昨天）的数据。

3.另一个需要着重去考虑的，就是如何找到 “昨天”（前一天），这里为大家介绍两个时间计算的函数

daffdate(日期1, 日期2)：
得到的结果是日期1与日期2相差的天数。
如果日期1比日期2大，结果为正；如果日期1比日期2小，结果为负。

例如：日期1（2019-01-02），日期2（2019-01-01），两个日期在函数里互换位置，就是下面的结果

另一个关于时间计算的函数是：

timestampdiff(时间类型, 日期1, 日期2)
这个函数和上面diffdate的正、负号规则刚好相反。
日期1大于日期2，结果为负，日期1小于日期2，结果为正。

在“时间类型”的参数位置，通过添加“day”, “hour”, “second”等关键词，来规定计算天数差、小时数差、还是分钟数差。示例如下图：

【解题步骤】

1.将日销表进行交叉联结

2.选出上图红框中的“a.日期比b.日期大一天”

可以使用“diffdate(a.日期, b.日期) = 1”或者“timestampdiff(day, a.日期, b.日期) = -1”，以此为基准，提取表中的数据，这里先用diffdate进行操作。

代码部分：

elect *
from 日销 as a cross join 日销 as b 
     on datediff(a.日期, b.日期) = 1;

得到结果：

3.找出a中销售额大于b中销售额的数据

where a.销售额（万元） > b.销售额（万元）

得到结果：

4.删掉多余数据

题目只需要找销售额大于前一天的ID、日期、销售额，不需要上表那么多数据。所以只需要提取中上表的ID、日期、销售额（万元）列。

结合一开始提到的两个处理时间的方法，最终答案及结果如下：

select a.ID, a.日期, a.销售额（万元）
from 日销 as a cross join 日销 as b 
     on datediff(a.日期, b.日期) = 1
where a.销售额（万元） > b.销售额（万元）;

或者

elect a.ID, a.日期, a.销售额（万元）
from 日销 as a cross join 日销 as b 
     on timestampdiff(day, a.日期, b.日期) = -1
where a.销售额（万元） > b.销售额（万元）;

【本题考点】

1）考察逻辑思维能力，可以使用课程《分析方法》中的逻辑树分析方法将复杂问题拆解成一个一个可以解决的子问题

2）考察多表联结

3）针对时间的处理语句是在业务中经常用到的，需要熟练掌握。

4）尤其考察对不同sql数据格式处理的掌握程度，

【举一反三】

下面是气温表，名为weather，date列的数据格式为date，请找出比前一天温度更高的ID和日期

参考答案：

elect a.ID, a.date
from weather as a cross join weather as b 
     on datediff(a.date, b.date) = 1
where a.temp > b.temp;

或者：

elect a.ID, a.date
from weather as a cross join weather as b 
     on timestampdiff(day, a.date, b.date) = -1
where a.temp > b.temp;

得到结果。

我是猴子，中科院硕士/前IBM高级软件工程师/豆瓣8分《数据分析思维》作者，我在知乎知学堂上线了一个数据分析课程，结合IBM项目经验和国内互联网大厂一线业务案例，讲解常用模型+逻辑框架，还有常用数据分析工具带练+业务实操带练，数据分析技能和思维两条腿走路，让你成为真正的数据分析师，而不是数据处理工具人。

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