SQL 业务报表生成是需求理解、数据建模、SQL 开发到交付的闭环流程；需先明确指标口径并固化注释，再分层建模（ODS/DWD/DWS），最后用 WITH 拆解编写健壮可读 SQL。
SQL 业务报表生成不是简单写几条查询语句，而是一套从需求理解、数据建模、SQL 开发到结果交付的闭环流程。掌握完整逻辑，才能稳定输出准确、可维护、能复用的报表。
明确报表目标与指标口径
这是最容易跳过却最关键的第一步。很多 SQL 报错或结果偏差，根源不在语法，而在“不知道该算什么”。比如“月活跃用户数”，需确认：是否去重？按登录行为还是订单行为定义“活跃”？时间窗口是自然月还是滚动 30 天？是否剔除测试账号？
建议做法：
- 和业务方一起写下指标定义文档（哪怕只有一句话），包含计算逻辑、数据源、过滤条件、例外规则
- 用口语化例子验证理解，如：“张三 3 月 1 日、3 月 5 日各登录一次，算 1 个 MAU 还是 2 个？”
- 把口径固化在 SQL 注释里，例如：— MAU：按 user_id 去重，行为类型 =login，时间范围为当月 1 日 00:00 至月末最后一日 23:59
梳理数据链路与分层建模
直接从原始日志或业务库查报表，短期快，长期痛。系统化做法是构建轻度汇总层（DWD）和应用层（DWS）。
典型分层逻辑：
- ODS 层：贴源同步，不做清洗，保留原始字段和时间戳
- DWD 层 ：清洗、脱敏、统一 编码 （如将“北京”“北京市”归一为“110000”）、补全维度（如通过 user_id 关联出城市、 会员 等级）
- DWS 层：按主题宽表聚合，例如“dws_user_monthly_summary”含：月份、user_id、login_cnt、order_amt、is_vip 等字段，供报表直接 JOIN 使用
好处是：报表 SQL 变短、性能提升、口径统一、新人接手成本低。
编写健壮可读的报表 SQL
不只是“跑出来”，更要“看得懂、改得动、查得清”。避免写成“一坨长 SQL”。
实用技巧：
- 用 WITH 子句拆解逻辑块，每段起有意义别名，如WITH raw_orders AS (…), paid_users AS (…)
- 日期条件优先用 BETWEEN 或>= AND
- 关键过滤加注释，例如— 排除退款订单：status != ‘refunded’
- 数值类字段统一 COALESCE 处理 NULL，避免 SUM 结果为 NULL 影响下游
接入调度与异常监控
报表不是执行一次就结束。系统化必须考虑自动化与可观测性。
最小可行闭环：
- 用 Airflow/DolphinScheduler 等工具定时调度，设置依赖（如“销售报表”依赖“订单 DWS 表生成完成”）
- SQL 末尾加校验逻辑，例如SELECT COUNT(*) AS row_cnt FROM ${table} WHERE ds = ‘${biz_date}’; — 若为 0 需告警
- 关键指标做环比 / 同比波动阈值判断，超±30% 自动飞书 / 邮件提醒
- 保留最近 7 天历史快照，便于问题回溯（比如今天数据突降，对比昨天明细差在哪）
基本上就这些。不复杂但容易忽略——真正卡住人的，往往不是 JOIN 怎么写，而是“到底要算什么”没对齐，或者“数据从哪来”没理清。把逻辑链条一环环扣实，SQL 报表就能从救火式输出，变成可持续交付的业务资产。
