该 SQL 语句的主要功能是从 `py_factor_back_data_monthly` 表中筛选出符合特定条件的数据，并对这些数据进行分组排序，最终选取每组中的第一条数据，再按照 `dataValue` 字段升序排序，取前 `
param.rankCount` 条记录。下面是对该 SQL 语句的详细解释：
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. **子查询部分**：
```sql
SELECT *, @rn := IF(@prev = CONCAT(indic_id, '_', data_name, '_', period_date), @rn + 1, 1) AS rn, @prev := CONCAT(indic_id, '_', data_name, '_', period_date)
FROM py_factor_back_data_monthly, (SELECT @rn := 0, @prev := NULL) AS vars
WHERE create_date = '
${
param.todayNormDate}'
AND period_date = '
${
param.latestPeriodDate}'
AND data_name = '
${
param.dataName}'
AND `type` =
${
param.type}
AND delta =
${
param.delta}
AND fb_interval =
${
param.rebalancingInterval}
<andEqual field="eco_id" value="
param.ecoId" match="?
param.ecoId != empty"/>
ORDER BY indic_id, data_name, period_date, data_value ASC
```
- 该子查询从 `py_factor_back_data_monthly` 表中筛选数据。
- `(SELECT @rn := 0, @prev := NULL) AS vars` 初始化两个用户变量 `@rn` 和 `@prev`，`@rn` 用于记录每组内的行号，`@prev` 用于记录上一行的分组标识。
- `WHERE` 子句用于筛选满足特定条件的记录，这些条件包括 `create_date`、`period_date`、`data_name`、`type`、`delta`、`fb_interval` 等，部分条件使用了动态参数 `
${
param.xxx}`。`<andEqual>` 标签可能是某种框架（如 MyBatis）的动态 SQL 标签，用于根据 `
param.ecoId` 是否为空动态添加 `eco_id` 的筛选条件。
- `ORDER BY indic_id, data_name, period_date, data_value ASC` 对筛选后的记录按照 `indic_id`、`data_name`、`period_date` 和 `data_value` 进行升序排序。
- `@rn := IF(@prev = CONCAT(indic_id, '_', data_name, '_', period_date), @rn + 1, 1)` 是一个条件赋值语句，用于计算每组内的行号。如果当前行的分组标识（`CONCAT(indic_id, '_', data_name, '_', period_date)`）与上一行相同，则 `@rn` 加 1；否则，`@rn` 重置为 1。
- `@prev := CONCAT(indic_id, '_', data_name, '_', period_date)` 用于更新 `@prev` 为当前行的分组标识。
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. **外层查询部分**：
```sql
SELECT <import fenixId = "Base_Column_List"/>
FROM (
...) AS filtered_data
WHERE rn = 1
ORDER BY dataValue ASC
LIMIT
${
param.rankCount}
```
- `SELECT <import fenixId = "Base_Column_List"/>` 可能是某种框架（如 Fenix）的导入标签，用于导入预定义的列列表。
- `FROM (
...) AS filtered_data` 从子查询的结果集中选取数据。
- `WHERE rn = 1` 筛选出每组中的第一条记录。
- `ORDER BY dataValue ASC` 对筛选后的记录按照 `dataValue` 进行升序排序。
- `LIMIT
${
param.rankCount}` 限制结果集的记录数为 `
param.rankCount` 条。
综上所述，该 SQL 语句的目的是从 `py_factor_back_data_monthly` 表中筛选出满足特定条件的数据，对这些数据进行分组排序，选取每组中的第一条记录，再按照 `dataValue` 升序排序，最终返回前 `
param.rankCount` 条记录。
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