前言：当数据看板的基础功能无法满足业务的可视化需求时，你会如何应对？本文通过两个实际案例，展示如何借助SQL 聚合能力在业务场景中解决复杂的数据分析问题。
无论你的团队使用的是自研系统，还是第三方 BI 工具，都不影响方法的适用性。核心观点在于：SQL 只是工具，关键是你是否具备将问题拆解到数据底层并灵活运用的思维能力，从而做到举一反三。
你可能是运营、数据产品经理，甚至来自其他岗位，不妨带着自己的业务场景，来检验一下——你对 SQL 的理解是否真正达到了灵活应用的程度？
现状与问题：以衡石数据看板为例，其具备基础的数据可视化功能，支持按照时间、品牌等维度进行可视化展示。但在更复杂的需求下，现有功能存在局限：
情况①：需要对比2024 年和 2025 年各月数据情况，而不是单一年度的各月数据。
情况②：希望对订单数据按不同状态进行聚合展示，但现状无法实现多维度聚合。
面对这些需求，如何通过 SQL 结合现有工具实现？下面我们分别来看两个案例。
案例1：跨年度各月数据对比
先看第一个情况，现状是仅支持单年时间维度的可视化，无法直接做到2024年的1月-12月与2025年的1月-12月数据进行对比。
1、梳理现有逻辑
在衡石中，通常的做法是拉入“时间”维度，并选择“订单量”作为度量指标，从而得到某一年度按月划分的订单量统计。
但系统本身并不支持跨年度对比，因此无法直接展示“2024 年与 2025 年各月订单量对比”。
2、抽象底层逻辑
要实现跨年对比，本质上是需要得到：
①每个月的年度标识（2024/2025）
②对应的订单量指标
而现有数据源并未按“年份+月份”的方式进行聚合处理，因此我们需要在数据层面生成满足条件的数据集。
3、借助sql聚合能力
回顾到sql系列文第一讲，我们有讲到sql有数据聚合的能力，因此这里我们将这个转化为sql语言，如下图所示，通过图1 这个sql语句，我们将得到图2这样的数据集，最后运用衡石的基础可视化能力，我们得到图3的可视化看板。
4、小结
这个案例，做产品经理的同学很熟悉，拿到需求 → 洞察底层逻辑（要解决的问题是什么） → 梳理现有实现（系统现状如何处理） → 设计方案（通过 SQL 转化为可用数据集） → 完成可视化呈现。
案例2：按订单状态的聚合展示
1、问题拆解
目标是对不同状态（如取消、完成）的订单数据进行聚合展示。按照案例一的思路，我们依然可以在数据源层进行 SQL 聚合处理。但在深入思考后，会发现还有其他实现方式。想实现不同状态的订单数据聚合展示，底层是将某类状态的结果聚合。可以在源数据集聚合，是否也可以通过现有字段聚合后展示？带着这个思路，我想到一个最小化成本的解决方案，通过创建指标，将不同订单状态的结果，创建成指标，利用衡石的基础可视化能力展示。
2、两种解决方案
方案1：基于数据源的字段处理
在不修改原始数据源的前提下，通过衡石的“新建字段”功能，利用函数对不同订单状态的结果进行聚合表达。例如，单独创建“取消订单量”或“完成订单量”的指标，并在可视化层进行展示。
①优点：无需改动数据源，减少对数据库的压力，保持数据集简洁，便于管理。当你能做到需求实现的基础上，如何最小成本实现是进阶之举（题外话）。
②适用场景：小规模需求验证或快速实现。
方案2：基于SQL聚合处理
在创建看板前，对数据源进行 SQL 聚合，将不同状态的订单数据预先处理成结构化结果，再导入衡石进行可视化展示。
优点：聚合逻辑清晰，结构稳定，更适合大规模、复杂需求。
缺点：需要额外维护 SQL，灵活性略低。
最终看板可视化效果
总结
通过这两个案例，我们可以看到：
①SQL 是数据可视化背后的核心逻辑工具。当 BI 工具的功能存在局限时，SQL 能帮助我们打破边界，实现更灵活的分析。
②拆解问题的思维比工具更重要。无论是跨年数据对比，还是多状态聚合，背后都遵循同样的逻辑：抽象需求 → 还原底层逻辑 → 借助 SQL 聚合 → 配合可视化工具呈现。
③选择合适的实现路径。快速方案与稳定方案往往并存，关键在于如何在“满足需求”与“控制成本”之间取得平衡。
因此，真正的进阶不只是会写 SQL，而是能将其作为思维工具，帮助你在复杂业务中找到低成本且高价值的解决方案。
