用 MySQL 8.0 窗口函数计算同比环比，轻松驾驭数据分析

利用 MySQL 窗口函数计算同比环比，提升业务分析能力

在数据驱动的业务决策中，同比和环比分析扮演着举足轻重的角色，帮助企业准确评估业务增长情况和趋势。通过比较当前数据与过去时间段的数据，我们可以洞悉业务的长期和短期变化。

然而，手动计算同比环比不仅耗时，而且容易出错。因此，掌握高效的计算方法至关重要。MySQL 8.0 中的窗口函数为我们提供了强大的工具，使同比环比计算变得轻松而高效。

窗口函数的优势

窗口函数允许我们对同一行数据中其他行的值进行操作，从而进行复杂的计算。与传统的 SQL 查询相比，窗口函数具有以下优势：

• 简洁高效： 减少了冗长的子查询和嵌套语句，使代码更加简洁易读。
• 易于理解和维护： 窗口函数语法清晰易懂，维护和修改更加方便。
• 高性能： 窗口函数由 MySQL 优化器处理，性能优异，即使在处理大量数据时也能保持快速响应。

如何利用窗口函数计算同比环比

同比计算

SELECT
    DATE_FORMAT(sale_date, '%Y-%m') AS sale_month,
    SUM(sales_amount) AS sales_amount,
    (SUM(sales_amount) - LAG(SUM(sales_amount), 12, 0) OVER (ORDER BY sale_date)) / LAG(SUM(sales_amount), 12, 0) OVER (ORDER BY sale_date) AS同比增长率
FROM sales_data
GROUP BY sale_month;

此查询通过使用 LAG() 窗口函数计算 12 个月前的 sales_amount，并将其与当前 sales_amount 进行比较，计算出同比增长率。

环比计算

SELECT
    DATE_FORMAT(sale_date, '%Y-%m') AS sale_month,
    SUM(sales_amount) AS sales_amount,
    (SUM(sales_amount) - LAG(SUM(sales_amount), 1, 0) OVER (ORDER BY sale_date)) / LAG(SUM(sales_amount), 1, 0) OVER (ORDER BY sale_date) AS环比增长率
FROM sales_data
GROUP BY sale_month;

此查询与同比计算类似，但使用 LAG() 窗口函数计算 1 个月前的 sales_amount，从而计算出环比增长率。

常见问题解答

1. 什么是同比增长率？
   同比增长率表示当前时期与去年同期相比的增长百分比。

2. 什么是环比增长率？
   环比增长率表示当前时期与上一个月相比的增长百分比。

3. 窗口函数的 OVER() 子句有何作用？
   OVER() 子句指定窗口函数应用于数据集中的哪些行。在同比和环比计算中，我们使用 ORDER BY sale_date 对数据进行分组，然后在每个组内应用窗口函数。

4. 为什么使用 LAG() 函数？
   LAG() 函数用于获取指定行之前指定行数的值。在同比计算中，我们使用 LAG(SUM(sales_amount), 12, 0) 来获取 12 个月前的 sales_amount；在环比计算中，我们使用 LAG(SUM(sales_amount), 1, 0) 来获取 1 个月前的 sales_amount。

5. 如何使用计算出的同比和环比增长率？
   同比和环比增长率为业务分析提供了宝贵见解。通过跟踪这些增长率，企业可以识别增长趋势、季节性波动和业务决策的影响。