如果你经常需要写大量的 SQL脚本 来进行数据分析工作，那你可能值得拥有这款神器:

https://github.com/taojy123/sqlx

SQLx 意为 SQL Extension，强大的 SQL 语法拓展，目标是打造 "易读易写 方便维护" 的 SQL 脚本。

应用场景

假设有一张商品价目表(product)，每天价格变动的商品都会更新报价。

例如，苹果的最新价格为 10 元, 因为苹果最新的一次报价是在 20191211, 当时价格为 10 元。

现在要求通过 sql 统计出 20191212 这天的平均价格 比 20191209 那天涨了多少 ?

正常情况下我们可能会写出这样的 sql

SELECT
    a1.avg_price AS `20191209 平均价格`,
    a2.avg_price AS `20191212 平均价格`,
    (a2.avg_price - a1.avg_price) AS `涨价金额`
FROM
    (
        -- 求出各类别 20191209 前最后一次报价的平均价格
        SELECT
            avg(product.price) AS avg_price
        FROM
            (
                -- 求出各商品在 20191209 前最后一次报价的日期
                SELECT
                    name,
                    max(date) AS max_date
                FROM
                    product
                WHERE
                    date <= '20191209'
                GROUP BY
                    name
            ) AS t1
        LEFT JOIN product
        ON t1.name = product.name AND t1.max_date = product.date
    ) AS a1
LEFT JOIN
    (
        -- 再求出各类别 20191212 前最后一次报价的平均价格
        SELECT
            avg(product.price) AS avg_price
        FROM
            (
                -- 先求出各商品在 20191212 前最后一次报价的日期
                SELECT
                    name,
                    max(date) AS max_date
                FROM
                    product
                WHERE
                    date <= '20191212'
                GROUP BY
                    name
            ) AS t2
        LEFT JOIN product
        ON t2.name = product.name AND t2.max_date = product.date
    ) AS a2
ON true

得到统计结果如下:

传统做法虽然得到的结果是正确的，但同时暴露出以下问题:

1. 子查询多层嵌套，代码可读性极低
2. t1 t2 两个子查询内容基本一致，也就说我们要维护两处相同的代码
3. a1 a2 两个子查询也基本一致，并且其中相同的注释我们要写两遍，感觉太"蠢"了
4. 这只是个很简单的示例，在实际工作中，针对更复杂的统计需求，代码的复杂度将会以指数形式递增

下面看看如何使用 sqlx 来解决上述问题:

func product_max_date(day)
    -- 子查询: 统计出各个商品在 {day} 前最后一次报价的日期
    (
        SELECT
            name,
            max(date) AS max_date
        FROM
            product
        WHERE
            date <= '{day}'
        GROUP BY
            name
    )
end

func date_avg_price(day):
    -- 子查询: 统计出 {day} 这天各个类别的平均价格
    (
        SELECT
            avg(product.price) AS avg_price
        FROM
            {product_max_date($day)} AS t1
        LEFT JOIN product 
        ON t1.name = product.name AND t1.max_date = product.date
    )
end

SELECT
    a1.avg_price AS `20191209 平均价格`,
    a2.avg_price AS `20191212 平均价格`,
    (a2.avg_price - a1.avg_price) AS `涨价金额`
FROM
    {date_avg_price(20191209)} AS a1
LEFT JOIN 
    {date_avg_price(20191212)} AS a2
ON true

优势非常明显:

1. 核心代码是一段短小的 SELECT，外加两个子查询的定义就搞定了，代码逻辑清晰，可读性高
2. a1 a2 使用类似 函数 的概念进行封装，通过传入不同的参数来生成不同的子查询内容
3. 相同逻辑的代码片段只需要写一遍，大大降低了代码维护的工作量
4. 使用 sqlx 提供的编译工具或插件，可快速编译成 sql 代码，在数据库中执行结果一致

如何使用

先看一下 sqlx 的基本语法介绍，很简单 5 分钟就看明白学会了。

接下来就开始编写你的 sqlx 脚本吧，保存文件时拓展名设为 .sqlx

然后下载 sqlx 的编译工具，如果你使用 Windows 64位系统 可以直接下载 sqlx.exe 。双击运行，即可将当前目录下的 sqlx 脚本文件一键编译为 sql。

如果你使用 Sublime Text 编辑器，可以搜索下载 Sqlx Builder 插件来使用，更加方便。