1.前言

最近面试数据分析岗，两家公司都问到了这个题目，一个是用SQL查询每家店铺销售额前三的商品，一个是用Python统计每家店铺销售额前三的商品；而且在leetcode的数据库题库中，“部门工资前三高的所有员工”属于同样的类型，在所有题目中出现频率排名第一，今天先进行SQL解题方法的复盘总结。

2. 题目

sales表包含所有的订单信息，每个订单有对应的订单id orderid，店铺id shopid，商品id goodid，销售数量 salenum，销售单价 price，下单日期 orderdate；

shop表包含店铺信息，店铺id shopid，店铺名称 shopname；

goods表包含商品信息，商品id goodsid，商品名称 goodsname；

1）基础版题目：编写一个SQL查询，找出每个店铺在2020年Q1销售额（销售数据*销售数量）排名前三的商品。例如，根据上述给定的表，查询结果应返回：

2）进阶版题目：编写一个SQL查询，找出每个店铺在距今三个月内销售额（销售数据*销售数量）排名前三的商品，分列展示。例如，根据上述给定的表，查询结果应返回：

附建表语句和插入数据语句：

3.使用窗口函数解题

注：MySQL从8.0版本开始支持窗口函数。

      既然要分组统计每个店铺、每个商品的数据，先回忆一下具有分组统计功能的group by 和 partition by的区别：group by具有汇总的功能，只保留参与分组的字段和聚合函数的结果; 而partition by 能够保留全部数据，只对其中某些字段做分组统计，常与排序函数连用（注意将聚合函数用在partition后的结果集上时，聚合函数是逐条累积计算值的，具体可参考博客：https://www.cnblogs.com/hello-yz/p/9962356.html）。

基础版题目解题思路：

1.使用where筛选2020年 Q1的订单数据；

2.因为一个店铺中的同一个商品可能会存在多条订单记录，所以使用groupby聚合得到每个店铺中每个商品的销售额sumprice；

3.通过使用row_number() over (partition by ……)，对每个店铺内的商品销售额进行降序排序，得到每个店铺内商品的销售额排名sumprice_rank；

4.将查询的结果与shop表和goods表join，得到shopname和goodsname，再在外层使用where sumprice_rank '2020-01-01' AND orderdate '2020-01-01' and orderdate