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面试题：2025年每日销售额及年初至今（YTD）累计销售额计算

1. 题目背景与要求

在电商和零售行业中，实时监控每日 GMV（商品交易总额）以及当年的累计销售额（Year-to-Date, 简称 YTD）是运营和财务部门最核心的数据需求之一。

请编写 SQL，基于给定的每日销售明细表，计算 2025 年每天的 GMV，以及截止到当天（2025年初至当天）的累计销售额。

2. 示例数据

输入表：sales_records（每日销售明细表）

期望输出结果：

注：2024-12-31 的数据不应参与 2025 年的累计计算。

3. SQL 解答

SELECT 
    sales_date,
    sales_amount AS daily_gmv,
    SUM(sales_amount) OVER (
        ORDER BY sales_date 
        ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW
    ) AS ytd_gmv
FROM 
    sales_records
WHERE 
    sales_date >= '2025-01-01' 
    AND sales_date <= '2025-12-31'
ORDER BY 
    sales_date;

4. 深度解析与面试应对指南

在面试中，这道题表面上考察的是窗口函数，但面试官更看重候选人对执行顺序、性能优化和边界条件的理解。

核心考点一：窗口函数 SUM() OVER () 的使用

• 计算累计值：累计计算（Running Total / Cumulative Sum）的标准解法是使用窗口函数。
• 语法拆解：
  • ORDER BY sales_date：指定按照日期先后顺序进行累加。
  • ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW：明确定义窗口范围为从第一行（起点）到当前行。
  • 面试官可能会问：如果不写 ROWS BETWEEN... 会怎么样？
    • 解答：如果不写，默认的窗口范围是 RANGE BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW。在有重复日期的极端情况下，RANGE 会把相同日期的值加和后再计算，而 ROWS 则是逐行计算。明确写出 ROWS 执行效率更高，且逻辑更严谨。

核心考点二：过滤条件（WHERE）与窗口函数的执行顺序

这是本题最容易出错的地方。SQL 的执行顺序是：FROM -> WHERE -> SELECT (及窗口函数) -> ORDER BY。

• 如果我们先在 WHERE 中过滤了 sales_date >= '2025-01-01'，那么进入窗口函数的数据只包含 2025 年及以后的数据。
• 因此，UNBOUNDED PRECEDING（起点）自然变成了 2025-01-01，完美实现了“年初至今（YTD）”的累计，而不会把 2024 年的 5000.00 元算进来。
• 避坑指南：千万不要使用子查询先算全局累计再用 WHERE 过滤日期，那样会导致 2025 年的数据包含了 2024 年的底数，不符合 “YTD（年初至今）” 的定义。

核心考点三：性能优化（Index 索引）

如果面试官追问：“如果这个表有几千万行数据，如何优化这个查询？”

• 索引优化：确保在 sales_date 列上有索引。
• 范围查询优势：在 WHERE 子句中，我们使用了 sales_date >= '2025-01-01' AND sales_date <= '2025-12-31'，这种范围写法（Range Query）可以直接利用索引快速定位数据。
• 反面教材：避免写成 WHERE YEAR(sales_date) = 2025。因为对索引列使用函数（如 YEAR()）会导致索引失效，触发全表扫描。