在做數據分析時，我們會經常聽到同比、環比的概念。各個企業和組織在發布統計數據時，通常喜歡用同比、環比來和之前的曆史數據進行比較，用來說明數據的變化情況。例如，統計局公布2022年1月份CPI同比增長0.9%，環比增長0.6%。
實際在基于數據庫的數據分析場景中，環比和同比是典型的複雜計算場景之一，特别是在Oracle等商業數據庫的分析函數出現之前。以MySQL為例，在8.0版本中才引入了Lag和Lead函數，這兩個函數結合開窗函數有效提高了同比、環比等複雜運算的實現效率。在5.x系列版本中，MySQL需要依賴多次嵌套子查詢和自關聯才能實現此類計算。
我們以一個簡單的例子，來分别看下，MySql 5.x和8.0是具體實現同比、環比計算的。
示例數據見表：
CREATE TABLE sales (
`産品ID` varchar(20),
`銷售數量` int(20) ,
`銷售時間` timestamp(6) NULL DEFAULT NULL
)
INSERT INTO sales VALUES ('C1001', 15, '2020-06-01 10:10:12');
INSERT INTO sales VALUES ('C1002',26, '2020-05-02 0:10:12');
INSERT INTO sales VALUES ('C1003', 21, '2020-04-03 0:10:12');
INSERT INTO sales VALUES ('C1003', 23, '2020-04-04 0:10:12');
INSERT INTO sales VALUES ('C1003', 0, '2020-03-05 0:10:12');
INSERT INTO sales VALUES ('C1001', 16, '2020-02-06 3:0:12');
INSERT INTO sales VALUES ('C1002', 32, '2020-01-07 0:10:12');
INSERT INTO sales VALUES ('C1001', 16, '2019-12-08 0:12:24');
INSERT INTO sales VALUES ('C1001', 32, '2019-06-09 0:12:24');
INSERT INTO sales VALUES ('C1002', 17, '2019-05-09 0:12:24');
1、MySQL 5.x：通過子查詢和關聯實現同比和占比計算
以按年月統計不同年份的銷售總值，并計算環比（銷售總額同比上期）、同比（銷售總額同比去年同期）為例。
示例表結構和數據
通過SQL計算環比和同比：
select year(c.銷售時間) yy,month(c.銷售時間) mm,
concat(ifnull(abs(round((sum(c.銷售數量)-ss1)/ss1*100,2)),0),'%') 同比,
concat(ifnull(abs(round((sum(c.銷售數量)-ss2)/ss2*100,2)),0),'%') 環比
from sales c
left join (select month(a.銷售時間) mm1,
year(a.銷售時間) yy1,
sum(a.銷售數量) ss1
from sales a
GROUP BY mm1,yy1) a
on month(c.銷售時間) = a.mm1
and a.yy1 = year(c.銷售時間)-1
left join (select month(a.銷售時間) mm2,
year(a.銷售時間) yy2,
sum(a.銷售數量) ss2
from sales a
GROUP BY mm2,yy2) b
on (b.yy2 = year(c.銷售時間) and b.mm2 1 = month(c.銷售時間) OR (yy2=year(c.銷售時間)-1
AND b.mm2 = 12 AND month(c.銷售時間) = 1))
group by yy, mm
order by yy,mm asc
計算結果：
2、MySQL 8.0：通過分析函數實現同比和占比計算
MySql8.0支持了Lead和Lag分析函數，雖然可以大幅提高同、環比計算的效率，但仍然需要編寫SQL語句處理。
2.1計算同比：
select t2.年份,t2.月份,concat(round((t2.數量-t1.數量)/t1.數量,2)*100,'%') as 同比 from (
SELECT year(銷售時間) as 年份,month(銷售時間) as 月份,sum(銷售數量) as 數量 from sales
group by year(銷售時間),month(銷售時間) order by year(銷售時間) desc, month(銷售時間) desc
) t1
,(
SELECT year(銷售時間) as 年份,month(銷售時間) as 月份,sum(銷售數量) as 數量 from sales
group by year(銷售時間),month(銷售時間) order by year(銷售時間) desc, month(銷售時間) desc
) t2 where t1.年份=t2.年份-1 and t1.月份=t2.月份
2.2計算環比：
SELECT
mm,
CONCAT(
ROUND(
IFNULL(
(xl - first_xl) / first_xl * 100,
2
),
0
),
'%'
) AS 環比
FROM
(
SELECT
mm,
xl,
lead (xl, 1) over (ORDER BY mm DESC) AS first_xl
FROM
(
SELECT
DATE_FORMAT(銷售時間, '%Y-%m') AS mm,
sum(銷售數量) AS xl
FROM
sales
GROUP BY
DATE_FORMAT(銷售時間, '%Y-%m')
) t
) a
在SqlServer2008R2和Oracle10g之後，都提供了Lag和Lead分析函數。具體的計算邏輯和用法與上述MySQL8.0類似。
3、使用BI工具的計算引擎
針對此類複雜的計算場景，商業智能BI數據分析工具提供了更加高效的解決方案。以Wyn Enterprise嵌入式商業智能軟件為例，其内置的wax分析表達式和快速計算引擎，提供直接實現同比、環比等複雜計算的能力，而不再需要寫複雜冗長的SQL。
3.1 使用内置的同比、環比快速計算功能
同比、環比等計算一般是BI工具的标準功能，我們可以直接通過設置實現。
3.2 使用數據分析表達式
如果内置快速計算無法滿足要求，還可以通過分析表達式實現更複雜的計算。分析表達式是一種更加靈活、強大的數據計算方式，通過豐富的函數，用戶可以像Excel公式一樣自由組合，實現更加強大的分析能力。分析表達式基于數據模型進行業務計算，以一些定義好的函數運用正确的語法來完成某個複雜的業務邏輯計算。這樣可以使用戶更靈活地使用數據，最大限度的利用數據。
通過對比SQL和BI數據分析工具在處理同比、環比等複雜計算中的差異，我們可以發現，還是專業的工具在數據計算和處理能力上要更加便捷。以後在工作中，如果有類似的分析計算需求，選擇BI分析工具來處理是再合适不過的了。
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