加餐06｜SQL实战：快消场景的数据查询与优化

陈旸

你好，我是陈博士。今天我们来看下麦当劳如何通过数据查询与分析来优化其业务运营。
麦当劳每天处理大量的交易，涉及数以百万计的顾客订单。有效的数据分析不仅有助于理解顾客消费行为和偏好，还能够为管理层提供决策支持。
针对该场景，我整理了 5 张数据表以及对应的查询问题。针对这些查询问题，你可以了解到这些 SQL 该如何撰写。
数据表订单表 orders
订单明细表 order_details
产品表 products
门店表 stores
会员表 (members)
问题设定我从门店分析、销售分析、产品分析、会员分析、订单分析、组合分析等维度设置了一些常见的查询问题，一起来看一下。
门店分析各城市门店数量分布
 SELECT city, COUNT(*) as store_count
FROM stores
GROUP BY city
ORDER BY store_count DESC
LIMIT 10;
 
// 说明：使用 GROUP BY 对城市进行分组，COUNT(*) 统计各城市门店数量，ORDER BY 和 LIMIT 限制结果，展示门店数量最多的前10个城市。
查找最近 30 天新开业的门店
SELECT store_name, city, address, created_time
FROM stores
WHERE created_time >= DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 30 DAY)
ORDER BY created_time DESC;
 
// 说明：使用 DATE_SUB 和 CURDATE() 函数计算最近30天的时间范围，WHERE 子句筛选新开业的门店，ORDER BY 按创建时间降序排列。

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解释
总结

1. 麦当劳通过数据查询与分析优化业务运营，处理大量交易，涉及数以百万计的顾客订单，有效数据分析有助于理解顾客消费行为和为管理层提供决策支持。 2. 通过SQL查询，可以进行门店分析，如统计各城市门店数量分布、查找最近30天新开业的门店、统计各省份的门店数量，以及销售分析，如统计最近30天各门店的销售额、统计各支付方式的使用比例、按小时统计订单量分布等。 3. 产品分析方面，可以查询销量TOP10的产品、各品类销售占比等，而会员分析则包括会员等级分布、最近30天新增会员数、会员消费行为分析。 4. 订单分析方面，可以进行订单完成率统计、平均订单处理时间、各时段订单量和金额分布等。 5. 通过SQL还可以进行组合分析，如查找经常一起购买的产品组合，以及会员消费升级分析，比较首次消费和最近一次消费的情况。 6. SQL中使用的函数和语句，如DATE_SUB、CURDATE()、JOIN、GROUP BY、SUM、COUNT、ROUND、CASE等，对于数据分析和优化具有重要作用。 7. SQL的灵活运用可以帮助快消行业的从业人员进行数据分析，优化业务运营，为决策提供支持。

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