最近一直在想做关于SQL的应用案例，这周刚好看到Github上关于天池算法大赛上，菜鸟需求预测与分仓分析，看了【队名：左手诗句，右手数据】排名第一的数据处理过程，受益良多，想着把自己的拆解过程写下来，供初学者一起参考学习。
这个sql有340行，26KB。有兴趣的同学可以在我的文章《菜鸟需要与分仓分析SQL语句》中进行查看。
表1：标签
我们先捋一下整个SQL的结构，其中left outer join为表与表的连接语句，把表分成以下几个部分。
表2-15：最近1天--最近14天
表16：item_id为首列，非聚划算的最大，最小，标准差。
表17：item_id为首列，连接起以下各个类型特征
表18：叶子类特征
表19：大类目特征
表20：品牌特征
表21：供应商ID特征
特别要说的是表21最后这个 k on(a.item_id=k.item_id),连接起了表17到表21，非常重要。
总结：
一：由于我用pandas较多，从没想过mysql还能这么用，mysql在构建特征时，很高效，我曾想着用pandas 也能做，当然，我试了，是可以，同样对一item_id进行groupby后，使用agg复合函数，就像这样：
比如调用day_1的数据：
我们能看到，即使有agg的复合函数，虽然同样能实现这样的功能要求，但在列的命名上，不够灵活。如果每次执行的列名都是变化的，比如这里，反复的对列进行sum(),mean(),还要求列名重命名，即使可以使用(lambda：x+"_1" for x in columns)但调用14次，但也是非常低效的，而mysql一句 select sum(pv_uv）as pv_uv_sum,非常灵活。
二：另外一点，对两个表以上的聚合，merge,concat有了更深的理解，比如这里
pd.concat()可以对多个dateframe进行聚合，但它只能选择对axis=0或者axis=1 也就是按列或者按行，进行聚合。
pd.concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index=False,
keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False)
参数说明
objs: series，dataframe或者是panel构成的序列lsit
axis：需要合并链接的轴，0是行，1是列
join：连接的方式 inner，或者outer
它没有可以选择聚合的关键连接列，即缺少on这个关键列。
而pd.merge()，是可以选择聚合的关键连接列
pd.merge(left, right, how=’inner’, on=None, left_on=None,
right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=False,
suffixes=(‘_x’, ‘_y’), copy=True, indicator=False, validate=None)
所以，结论是，如果两个表的结构相同，而且是只想做上下的叠加，或者左右的叠加，对index列没有要求删除，那么可以用concat，但如果是两个表之间的join，用pd.merge()。
