SQL报表核心是将业务思维转化为数据计算，需分层设计：先明确业务目标与口径（如《指标字典》），再用视图+CTE分基础层、中间层、应用层建模，辅以参数化模板和自动化校验，使SQL成为可读、可测、可配、可溯的数据服务单元。
SQL总结功能和自动生成报表的核心，不是写更复杂的SQL，而是把“人怎么想问题”翻译成“数据库怎么算数据”。关键在于分层设计：先明确业务目标，再拆解指标逻辑，最后用可复用、易维护的SQL结构落地。
聚焦业务口径，先定义“要什么”，再考虑“怎么查”
很多SQL报表难维护，根源是没对齐业务定义。比如“活跃用户”，运营、产品、财务可能有不同理解：
- 运营说：近7天登录且完成1次核心行为（如下单/发帖）
- 产品说：近7天DAU，只要打开APP就算
- 财务说：当月产生支付且状态为“成功”的用户
建议在建模初期就建立《指标字典》，每项指标注明：业务定义、统计周期、去重逻辑、过滤条件、数据来源表。SQL只是执行载体，口径清晰了，SQL自然好写、好验、好改。
用视图+CTE分层建模，避免“一坨大SQL”
直接写几十行嵌套子查询的报表SQL，调试难、复用差、改一个字段全得动。推荐三层结构：
- 基础层（View）：清洗原始日志/订单表，统一字段名、类型、空值处理（如 user_id → bigint, status → 'success'/'fail'）
- 中间层（CTE 或物化视图）：按主题聚合，如 daily_user_summary（日活、新客、留存率）、order_daily_agg（GMV、订单量、客单价）
- 应用层（报表SQL）：只做轻量JOIN和筛选，例如“看华东区新客次日留存趋势”，只需 JOIN 中间层两个CTE + 加WHERE region='华东'
这样改需求时，大概率只动应用层；加新指标，往往只需扩中间层；底层变动，影响范围可控。
参数化+模板化，让SQL真正“自动生成”
所谓“自动生成”，不等于AI写SQL，而是通过配置驱动生成确定性SQL。例如：
- 用Jinja2或简单字符串模板，把时间范围、维度、指标列表作为变量注入
- 配置文件定义：{"report_name": "销售日报", "date_col": "order_time", "group_by": ["province", "category"], "metrics": ["sum(amount)", "count(distinct user_id)"]}
- 模板引擎拼出SQL：SELECT province, category, sum(amount), count(distinct user_id) FROM orders WHERE order_time BETWEEN '{{start}}' AND '{{end}}' GROUP BY province, category
配合调度系统（如Airflow），每天自动替换日期参数、触发执行、导出Excel/PDF，就是一套轻量级自动化报表流程。
加一层轻量校验，保障结果可信
自动生成≠放任不管。每次跑完报表，至少做三类快速校验：
- 空值检查：关键字段（如金额、用户ID）是否突增NULL比例
- 环比波动：核心指标（如GMV）较前一日/周变化是否超阈值（如±30%）
- 逻辑一致性：例如“新客数 ≤ 总活跃用户数”，“退款金额 ≤ 总成交金额”
这些检查可写成独立SQL脚本，在报表任务后自动执行，失败则告警，避免错误数据流入下游。
基本上就这些。不复杂，但容易忽略——重点不在技术多炫，而在让SQL从“一次性的取数脚本”，变成“可读、可测、可配、可溯”的数据服务单元。
