SQL 进阶指南：掌握这些高阶技巧，让你的数据分析快人一步！

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SQL 进阶指南：掌握这些高阶技巧，让你的数据分析快人一步！

你以为 SQL 只是简单的 SELECT * FROM table？那你可就大错特错了！ 在这个数据驱动的时代，真正的高手早已抛弃低效的查询方式，玩转窗口函数、递归 CTE、动态透视表，甚至用近似计算让百亿级数据秒出结果！ 还在为 SQL 运行慢、分析难、报表卡死而苦恼？ 别担心，这篇文章带你深入 SQL 世界，从业务思维出发，手把手拆解 用户增长、行为分析、订单转化、留存率 等核心场景，让你的数据分析能力直接起飞！

1、窗口函数：跨行计算 & 业务指标构建

场景：计算用户的滚动留存率

在用户分析中，我们希望知道用户注册后，在接下来的几天是否仍然活跃，即计算滚动留存率。

代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制

WITH user_activity AS (
    SELECT user_id, event_date, 
           LEAD(event_date, 1) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY event_date) AS next_active_date
    FROM user_events
)
SELECT event_date, 
       COUNT(DISTINCT user_id) AS active_users,
       COUNT(DISTINCT CASE WHEN next_active_date IS NOT NULL THEN user_id END) * 1.0 / 
       COUNT(DISTINCT user_id) AS retention_rate
FROM user_activity
GROUP BY event_date
ORDER BY event_date;

思维方式：

• 先用 LEAD() 计算每个用户的下一次活跃时间
• 再用 CASE WHEN 统计次日仍然活跃的用户数量

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