220622_preview，知识点10：DWS层搭建--销售主题宽表--step1--字段抽取

220622_preview

知识点10：DWS层搭建--销售主题宽表--step1--字段抽取

表关系

一切的前提是，先了解原始数据的结构和关系。

对于销售主题宽表来说，其当中的指标和维度字段分别来源于DWB层：订单明细宽表、店铺明细宽表、商品明细宽表。

比如商圈、店铺等维度来自于店铺明细宽表；大中小分类来自于商品明细宽表；而成交额等指标需要依赖订单明细宽表。

字段抽取

关联之后，字段非常多，但是并不意味着每一个字段都是销售主题宽表统计需要的；

因此需要根据销售主题宽表的计算指标和维度，把相关的字段抽取出来

知识点11：DWS层搭建--销售主题宽表--step2--row_number去重(可选)

使用row_number分组去重的时候需要注意：

1、对于城市、商圈、店铺等维度的成交额计算，根据订单order_amount汇总求和即可；

2、而对于品牌、大类、中类、小类等维度成交额计算，需要根据goods_id计算。

知识点12：DWS层搭建--销售主题宽表--step3--grouping sets分组

• 使用CTE表达式针对上面抽取字段、分组去重的结果进行引导

  with  temp as (
      select 抽取字段、row_number去重)   

  注意，到这一步为止，temp表的数据已经和之前的我们创建的简易模型、复杂模型差不多了。

  后面的技术主要就是case when+grouoing判断。

• 根据业务需求进行维度组合，使用grouping sets进行分组。

知识点13：DWS层搭建--销售主题宽表--step4--维度字段判断

提示：可以根据待插入的目标表yp_dws.dws_sale_daycount的字段顺序，把结果返回。

--思考：还有什么方式可以精准的识别8个分组？？
--注意：在使用grouping sets的时候 为了可以快速便捷的区分每条数据是根据谁进行的分组计算，
--可以有意识的在表中添加类似分组ID 或者分组type这样的字段
--使用 1 2 3 4 或者具体的字段类标识 数据属于哪一个分组的

知识点14：DWS层搭建--销售主题宽表--step5--销售收入统计

    --指标计算 注意每个指标都对应着8个分组维度的计算

--对于重复的数据 之前使用row_number标记之后 在sum求和之前 使用if进行判断  为1的保留

知识点15：DWS层搭建--销售主题宽表--step6--金额指标统计

知识点16：DWS层搭建--销售主题宽表--step7--订单量指标统计

知识点17：DWS层搭建--销售主题宽表--最终完整版sql实现

Day07_DWS层建设实战-2

注意：建表操作需要在hive中执行，presto不支持hive的建表语法。

知识点03：DWS层搭建--商品主题宽表--需求分析