数据分析踩坑（一）：sql数据关联及聚合原则

在对两表进行关联及聚合运算时，经常出现结果不一致的情况，对原因进行了分析，发现问题出在了先关联再聚合，还是先聚合再关联上，基于sqlite进行了测试。

结论为当涉及两表关联聚合计算时，应填充空值、分别聚合计算至没有结果表外的维度后，再进行结果表的关联和计算。

数据准备

table t1:

month	dimension1	metrics1
202305	a	4752
202305	b	6659
202305	c	325

table t2:

month	dimension1	dimension2	metrics2
202305	b	p1	239
202305	a	p1	51
202305	b	p2	3
202305	c	p3	9
202305	b	p3	176
202305	a	p3	25

目标：
在month、dimension2维度下，对metrics1、metrics2求和，并求sum(metrics2)/sum(metrics1)。

先关联再聚合

select 
    t1.month, 
    t2.dimension2, 
    sum(t1.metrics1) metrics1, 
    sum(t2.metrics2) metrics2, 
    round(cast(sum(t2.metrics2) as real)/cast(sum(t1.metrics1) as real) * 1000000, 0) pct
from t1 join t2
    on t1.month = t2.month
    and t1.dimension1 = t2.dimension1
group by t1.month, t2.dimension2;

输出结果：

month	dimension2	metrics1	metrics2	pct
202305	p1	11411	290	25414.0
202305	p2	6659	3	451.0
202305	p3	11736	210	17894.0

先聚合再关联

with a as (
select 
	month, 
	sum(metrics1) metrics1
from t1
group by month
),
b as (
select 
	month, 
	dimension2, 
	sum(metrics2) metrics2
from t2
group by month, dimension2
)

select 
	b.month, 
	b.dimension2, 
	a.metrics1, 
	b.metrics2,
	round(cast(b.metrics2 as real)/cast(a.metrics1 as real) * 1000000, 0) pct
from a join b
	on a.month = b.month;

输出结果：

month	dimension2	metrics1	metrics2	pct
202305	p1	11736	290	24710.0
202305	p2	11736	3	256.0
202305	p3	11736	210	17894.0

分析和总结

dimension1维度用不到，先关联再聚合时，t2表中并不是每个dimension2维度都有对应的dimension1维度，导致关联获取的数据不全，影响最终结果，先聚合再关联避免了这个问题。

版本记录

2024-01-19，初稿。