工作总结——视图

最近在做营销活动的评估功能，这个功能se也没有做过多的设计，就是知道要哪些指标，而这些指标的数据没有过多的分析设计，也没有根据我们现有能力考虑。

因为汲及到时间维度，所以我建 个时间维度表，三个字段，年：2014，月：201410，日20142022；然后是和mm_sale_campaign表做了个视图

create or replace view mm_sale_campaign_time as

select  t.year as year,t.month as month,t.day as day,a.oid as campaignid from t_dim_time t,mm_sale_campaign a 

year           month           day                  campaignid

2014        201410         20141022      20141022abc

然后是我的客户接触表

create or replace view mm_sale_campaign_touchNum as

select x.camid,x.createMonth,x.createTime,count(distnct x.msisdn) as amount from

(select mst.campaignId as camid,to_char(mst.createTime,"yyyyMM") as createMonth,mst.createTime as createTime,mst.msisdn as msisdn  from mm_sale_touch mst) x

group by x.camid,x.createMonth,x.createTime

然后dashboard使用这两个视图关联查询，输出图形

--按月展示，

select ct.month,ct.campaignid,Decode(cn.amount,'',0.cn.amount) from mm_sale_campaign_time ct left join mm_sale_campaign_touchNum cn on ct.campaignid=cn.camid and ct.month=cn.createMonth where ct.campaignid='20141022abc' and ct.year="2014"

这样就把2014年1-12月的数据都展示出来了，如果当月没有产生客户接触，则客户接触数为0

ct.month,         ct.camid               amount

201401             20141022abc     0

...

201410           20141022abc     12

结论：

要使用复杂sql得到相应的指标分析数据，可以多写几个视图。

优点：就像java抽方法一样，便于修改，阅读；

据点   如果基表数据大时，要考虑多字段分组的性能

现实：

功能已经实现，后续测试测出性能，再作修改，可能会作日表，月表之类的