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我有三个存储客户、客户访问商店和商店评论的表：

客户
ID
BirthDate...等。

CustomerVisits
Customer_ID
Store_ID
VisitDate

评论
Store_ID
Customer_ID
Rating

我需要在一条（希望如此）一条 SQL 语句中获得每家商店的所有时间访客数、每家商店最近 30 天内的访客数、每家商店的平均顾客年龄和每家商店的平均评论分数。我需要能够使用像 where Store_ID IN (1,2,3) 这样的 IN 子句同时为多个商店执行此操作。我知道我可以创建一个临时表并循环通过 store_ids，运行多个选择，但如果可能的话，我宁愿在单个选择中执行此操作。

提前致谢！

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您可以在子查询中执行每个计数，如下所示：

SELECT  Stores.Store_ID,
        review.AvgRating,
        cv.VisitsLast20days,
        cv.TotalVisits,
        cv.AvgCustomerAge
FROM    Stores
        LEFT JOIN
        (   SELECT  Store_ID, [AvgRating] = AVG(Rating)
            FROM    Reviews
            GROUP BY Store_ID
        ) review
            ON review.Store_ID = Stores.Store_ID
        LEFT JOIN
        (   SELECT  CustomerVisits.Store_ID,
                    [VisitsLast30Days] = COUNT(CASE WHEN CustomerVisits.VisitDate >= DATEADD(DAY, -30, CURRENT_TIMESTAMP) THEN 1 END),
                    [TotalVisits] = COUNT(*),
                    [AvgCustomerAge] = AVG(DATEDIFF(DAY, Customer.BirthDate, CURRENT_TIMESTAMP)) / 365.25
            FROM    CustomerVisits
                    INNER JOIN Customer
                        ON Customer.Customer_ID = CustomerVisits.Customer_ID
            GROUP BY CustomerVisits.Store_ID
        ) cv
            ON cv.Store_ID = Stores.Store_ID;

我假设您有一个名为 stores 的表来执行此操作，并在假设并非每个商店都有访问或评论的情况下使用 LEFT JOIN。

我还使用了一种相当粗略的方法来计算客户的平均年龄，但考虑到它只是一个平均值，实际上并没有计算出个人的准确年龄，我怀疑它会对结果产生不利影响

于 2013-03-06T13:50:55.803 回答
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尝试：

select s.Store_ID,
       count(distinct v.Customer_ID) all_time_visitors,
       count(distinct case when datediff(d, v.VisitDate, getdate()) <= 30 then v.Customer_ID end) 30day_visitors,
       avg(datediff(yy, c.BirthDate, getdate())) avg_customer_age,
       max(r.avg_rating) avg_rating
from Stores s
left join CustomerVisits v on s.Store_ID = v.Store_ID
left join Customers c on v.Customer_ID = c.Customer_ID
left join (select Store_ID, avg(Rating) avg_rating
           from Reviews
           group by Store_ID) r on s.Store_ID = r.Store_ID
where s.Store_ID in (1,2,3) /*amend as required*/
group by s.Store_ID
于 2013-03-06T14:06:48.880 回答