Quick B的SQL传参建模功能提供基于SQL的数据加工处理能力，减轻了IT支撑人员的工作量。在即席查询SQL中，我们用物理字段显示别名来表示参数的占位符，配置完占位符后，就可以在查询控件中进行参数绑定。在的传参建模中，本质透传的是逻辑条件，执行过程中会将物理字段:显示别名来表示参数的占位符，配置完占位符后，就可以在查询控件中进行参数绑定。在QuickBI的SQL传参建模中，本质透传的是逻辑条件，执行过程中会将“{物理字段:显示别名}”替换为“物理字段 > 查询值 ” 或 “物理字段 = 查询值 ” 或 “物理字段 in (查询值A、查询值B、查询值C) ” 或 “物理字段>= 查询值A and物理字段<= 查询值B”。下面我们来看看，哪些场景会用到Quick B的SQL传参建模功能吧！
场景一：任意时间段内的用户购买行为分析
- 场景描述：在零售行业往往需要分析用户的活跃度和客户的忠诚度，那么通过分析任意时间段内用户购买频率是常用的分析思路。
- 基于SQL传参如何实现：
1) SQL建模，这个场景就是典型的二次聚合分析，而且任意时间段，需要作用到子查询中，SQL建模语句如下：
select
sum(case when buy_cnt = 1 then 1 else 0 end ) as buy_cut_1,
sum(case when buy_cnt = 2 then 1 else 0 end ) as buy_cut_2,
sum(case when buy_cnt >2 and buy_cnt<=5 then 1 else 0 end ) as buy_cut_2_5,
sum(case when buy_cnt >5 and buy_cnt<=10 then 1 else 0 end ) as buy_cut_5_10,
sum(case when buy_cnt >10 and buy_cnt<=20 then 1 else 0 end ) as buy_cut_10_20,
sum(case when buy_cnt >20 then 1 else 0 end ) as buy_cut_up_20
from
(SELECT a.customer_name,
count(a.order_id) as buy_cnt
from company_sales_record_copy a
WHERE ${a.report_date : date_test } /定义查询时间参数/
group by a.customer_name
) b
2) 参数设置，在Quick BI中SQL传参本质上传逻辑条件，SQL传参需要选择为“日期-年月日”，供查询控件中识别数据类型。
3) 点击“创建数据集”，构建“任意时间多次购买客户数”数据集
4) 仪表板配置，以交叉表配置为例。选择对应SQL传参建模数据集，拖拽选择需要展现的字段。如下所示：
5) 查询项绑定配置，选择SQL参数项作为查询条件项，设置查询项与图表组件的关联关系和筛选项展现形式。如下图所示：
6) 数据验证：点击查询进行数据验证和SQL准确性验证。Quick BI的SQL引擎根据查询条件配置和SQL传参建模进行参数绑定。如下图所示:
通过以上六步操作，就可以很好的实现SQL传参建模的全流程穿越，以此来支撑多次聚合的复杂分析场景。
场景二、销售库存类数据分析（SQL建模供参考）
1．场景描述：在零售行业分析任意时间段的库存和销量数据是比较常用的需求，通过该数据分析甄别某个商品近期销售情况和库存？针对这样的场景，如何构建Quick BI的SQL传参建模？
1） 数据样例，后台数据具体字段包括（统计日期、省份、城市、期初库存、进货量、出货量、期末库存等）：
2） 需要实现结果说明，基于以上数据，假设需要分析20190801~20190820浙江杭州的销售库存数据，需要给出的结果为:（期初库存取汇总开始时间的期初库存值，期末库存取汇总结束时间的期末库存值，进货朗、出货量采用sum汇总），另外时间为筛选区间。
3） Quick BI中SQL建模语句如下（供参考）：
SELECT QBI_T_1_.COL_2 AS '省份',
QBI_T_1_.`COL_3` AS '城市',
sum( case when QBI_T_1_.COL_1 = start_date then QBI_T_1_.COL_4else 0 end) as '期初库存',
SUM(QBI_T_1_.COL_5) AS '进货量',
SUM(QBI_T_1_.COL_6) AS '出货量',
SUM(case when QBI_T_1_.COL_1 = end_date then QBI_T_1_.COL_7 else 0 end ) as '期末库存'
FROM quickbi_test.QBI_0808_1566542575222 AS QBI_T_1_ /每日库存销量表/
left join (
select min(a.COL_1) as start_date,
max(a.COL_1) as end_date
FROM quickbi_test.QBI_0808_1566542575222 AS a /每日库存销量表/
where ${a.COL_1:report_date} /查询项中绑定的SQL传参/
) b /*获取待汇总的统计时间*/
on (
QBI_T_1_.COL_1 >= start_date
and QBI_T_1_.COL_1 <= end_date
)
group by QBI_T_1_.COL_2,
QBI_T_1_.`COL_3`阿里巴巴数据中台团队，致力于输出阿里云数据智能的最佳实践，助力每个企业建设自己的数据中台，进而共同实现新时代下的智能商业！
阿里巴巴数据中台解决方案，核心产品：
Dataphin，以阿里巴巴大数据核心方法论OneData为内核驱动，提供一站式数据构建与管理能力；
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本文作者：潘炎峰
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