提取近一年内每个月交易量均超过100笔的商家

本文介绍了一种SQL查询方法,用于筛选出在过去一年中每月交易量均超过100笔的商家。通过使用窗口函数和分组统计,确保了查询结果的准确性。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

提取近一年内每个月交易量均超过100笔的商家:

SELECT TRN_MON,STORE_NAME,TRN_CNT 

FROM

(SELECT SUBSTR(TRN_DATE,0,6) TRN_MON,                        ----交易月份

STORE_NAME,                                                                     ----交易商家

SUM(TRN_STORE) TRN_CNT,                                ----交易笔数

COUNT(SUBSTR(TRN_DATE,0,6)) OVER(PARTITION BY STORE_NAME) MON_CNT       

---交易笔数 > 100的月份数量

FROM STORE_TRN

WHERE TRN_DATE BETWEEN '20170701' AND '20180630'                     ----近一年内

GROUP BY STORE_NAME                                          ----根据商家进行分组统计

HAVING SUM(TRN_STORE)  > 100)                ----交易笔数 > 100

WHERE MON_CNT =12                     ----近一年内共有12个月交易笔数 > 100    

### 关于2019年的二手商品交易统计数据 尽管当前提供的引用并未直接提及2019年与数据库相关的二手商品交易统计详情,但从般性的行业趋势来看,2019年全球范围内二手商品交易平台逐渐兴起,许多国家和地区都出现了显著的增长。然而具体到数据库中的交易数量和金额,则需要依赖特定的数据源来获取更精确的信息。通常情况下,这类数据可能存储在电子商务平台的内部数据库中,或者由市场研究机构发布年度报告进行总结[^4]。 如果假设存在这样的数据库记录,那么其结构可能会包括如下字段:交易ID、商品类别、买卖双方信息、成交价格以及时间戳等属性。这些信息能够被用于分析不同时间段内的交易活跃度变化规律及其经济价值体现。 ### 新能源汽车充电相关数据分析 对于新能源车领域而言,在2019年间中国已经成为世界上最大的电动车市场之,并伴随着大量公共及私人充电桩设施部署完成。根据已知资料提到的内容可知: - **充电量预测建模**方面强调利用多维脱敏后的实际运行状况来进行未来段时间内每个小时级别的电力消耗估算工作 [^1]; - 同时也指出了像车主邦这样专注于构建线上线下相结合模式的企业正在积极促进整个产业生态系统的健康发展,它们不仅连接起众多品牌供应商而且扩展至跨区域的服务网络建设当中去 [^2]。 虽然上述两条信息主要集中在技术实现层面而非具体的量化指标上,但是可以推测出随着越来越多车型投入商业化运作再加上政策扶持力度不断加大等因素共同作用下必然会导致总体用电需求呈现逐年上升态势。 至于确切数目——即截至某年底为止累计安装了多少根可供使用的终端设备数目的官方公布版本往往来自于政府主管部门定期发布的白皮书文件之中;而关于单个站点平每日耗电量水平则需依靠实地测量所得结果加以推算得出结论。 ```sql SELECT SUM(transaction_amount) AS total_transaction_value, COUNT(*) AS transaction_count FROM second_hand_goods WHERE YEAR(date_of_sale)=2019; ``` 以上SQL语句展示了如何从假定存在的“second_hand_goods”表里提取满足条件(销售日期属于指定年份范围之内)的所有记录总数目连同对应累积销售额并计算出来的方法论思路。 ### 结合外部支付解决方案的发展动态 值得注意的是,社交媒体巨头Facebook(现更名为Meta Platforms Inc.)也在同年推出了即时通讯工具内置电商结算选项的新功能尝试进步模糊传统界限定义之间的差异之处 [^3] 。这举动或许暗示着今后消费者行为习惯将会朝着更加便捷高效方向转变的趋势愈发明显起来。
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