1.选择订单量排名前2的商品，并且选出每个商品订单量排名前3的销售方式,模拟数据如下:

name作为商品，count作为对应渠道的订单量，way为渠道

 通过excel法线，前两名存在3个：

 如果使用limit 2,会漏掉一个商品：（下面order by 应该用降序，写错了，加上desc即可）

 也可以加上distinct 和子查询改进，这里考虑使用窗口函数：

select * from
(
　　select name,dense_rank()over( order by num desc) ranking
　　from 
　　　　 (select name,sum(count) as num
　　　　from 模拟.sid
　　　　group by name
　　　　order by num desc
　　　　) t
　　) t2
where ranking <=2

 找出了排名前2的商品，然后找订单量前3的渠道

select name,way,count,
dense_rank()over(partition by name order by count  desc) r2
from 模拟.sid

 然后将两个用商品名称连接：

 用excel检查没问题：

 2.选择num1排名前2中的前3num2，模拟数据：

 select id,num1,r1,r2 from
　　(
　　select id,num1,
　　　　dense_rank()over(order by num1 desc) r1,
　　　　dense_rank()over(partition by num1 order by num2 desc) r2
　　from 模拟.sid2
　　) a
where r1 <=2
and r2 <=3

 用excel检查没问题

注意经典错误：使用xxx where ()in(xxx limit ) 

补充：

SQL去重：

假设table表中有字段a、b、c，现需要对字段a、b进行去重，在SQL中通常有三种方法能够实现去重的功能：

1） DISTINCT 关键字 使用DISTINCT去重的方法很简单，在查询数据时在字段前增加DISTINCT关键字既可对字段内容进行去重。如下代码将输出table表中字段a和b的组合不重复的数据： SELECT DISTINCT a,b FROM table;

2） GROUP BY关键字 使用GROUP BY进行去重的方法和DISTINCT类似，仅需在查询语句末端增加GROUP BY即可，而且能够对分组数据进行筛选。 SELECT a, b FROM table GROUP BY a, b;

3） 窗口函数 使用窗口函数进行去重时，比DISTINCT和GROUP BY稍微复杂些，可以采用窗口函数+over(partition by 去重字段)的方式。去重方式如下： -- 窗口函数+over(partition by 去重字段)，其中窗口函数可采用row_number SELECT a, b FROM( SELECT *, row_number() over(partition by a, b order by c) rank_id FROM table ) A WHERE rank_id = 1;