日常运营需要大量的数据用作业务分析以及决策，涉及的指标众多，最常见的指标类似销售的环比和同比。我们常用来计算环比和同比的公式如下：

环比增长率 =（当前周期数 - 上一周期数）/ 上一周期数 * 100%
同比增长率 =（当前周期数 - 历史同期数）/ 历史同期数 * 100%

从以上公式可以看出，两个指标的计算需要知道当前周期数据、上一周期数据以及历史同期数。我们以月的维度来简单阐述下三个指标：当前周期的数据=当月1号至今的累计数据、上一周期数据=上月相同天数累计数据、历史同期数据=上一年同一月相同天数累计数据。如果是完整月份，则为两个满月的对比（注意存在大小月）。

上面描述的概念性的东西，相信大家都已经明白。下面进入本期主要内容，环比同比指标统计的实现设计。从上面的概念描述，我们可以概况性的看到，其实当前周期数、环比和同比的共通点是，均为时间范围内的数据统计，差异点是统计数据时间范围的不同。由此，我们设计了以下的时间范围R表来描述需求，以周月为例。

有了以上时间范围表，我们需要做的则是将业务数据根据不同的时间范围打宽，并且根据需求汇总。举实际栗子说明，我们有以下数据，需要汇总统计本周以及本月的累计数量。业务数据S表如下：

结合统计时间范围R表，我们可方便的统计当前周期、环比和同比的累计数量，当前周期累计数量参考以下脚本，环比和同比累计数量可类似统计。

Select R.统计时间,
R.类型,
SUM(S.数量) AS 当前周期数量
FROM R LEFT JOIN S ON 1=1
Where R.统计时间=今日 
AND S.业务时间 between R.当前周期开始时间 to R.当前周期结束时间 
GROUP BY R.统计时间,R.类型

数据统计完成后的下一步是呈现。在实际应用中，数据会达到亿级，为了提高读取性能，减少库表的关联聚合等操作，我们可将数据按如下库表设计存储，从实际应用场景统计，可满足90%以上的数据展示需求。

回顾一下，以上描述的环比和同比数据统计思路，我们首先为批量业务数据打上相应的标记位，接着根据标志位做需求维度的汇总计算，最后按照大宽表的格式存储统计结果。数据标志位的思想，在一定程度上简化了数据统计思路，优雅的解决日常一些数据统计问题。

作者：江沛