做数据分析，最常见也最容易说混的三个词，就是：同比、环比、累计值。

很多人平时都在用，但一到自己写 SQL 就容易乱：到底该跟谁比、在哪个粒度上比、什么时候该先聚合、什么时候该上窗口函数。

这一篇不整虚的，直接把这三个概念和最常见 SQL 写法讲透。

一、先把概念讲人话

1. 同比

同比，就是和去年同期比。

比如：

• • 2026 年 3 月销售额，对比 2025 年 3 月销售额
• • 今天订单量，对比去年今天订单量

同比适合看长期趋势，尤其适合有季节性的业务。

2. 环比

环比，就是和上一个统计周期比。

比如：

• • 本月对比上月
• • 今天对比昨天
• • 本周对比上周

环比适合看短期变化和拐点。

3. 累计值

累计值，就是从起点开始一直往后加，到当前为止。

比如：

• • 截至今天累计销售额
• • 本月截至今天累计订单量
• • 今年累计收入

累计值适合看进度和总量。

二、写 SQL 之前，先确定粒度

假设有一张订单明细表：

create table orders (
  order_id   bigint,
  user_id    bigint,
  order_date date,
  amount     decimal(18,2)
);

如果你要看按月销售额，就先按月聚合，不要拿明细直接硬算。

with month_gmv as (
  select
    date_trunc('month', order_date) as month_dt,
    sum(amount) as gmv
  from orders
  group by 1
)
select *
from month_gmv
order by month_dt;

这一点特别重要：先聚合到目标粒度，再做同比、环比、累计。

三、同比 SQL 怎么写

写法一：lelf join 去年同期

这是最稳的一种写法。

with month_gmv as (
  select
    date_trunc('month', order_date) as month_dt,
    sum(amount) as gmv
  from orders
  group by 1
)
select
  a.month_dt,
  a.gmv as curr_gmv,
  b.gmv as last_year_gmv,
  a.gmv - b.gmv as yoy_diff,
  case
    when b.gmv is null or b.gmv = 0 then null
    else (a.gmv - b.gmv) / b.gmv
  end as yoy_rate
from month_gmv a
left join month_gmv b
  on a.month_dt = b.month_dt + interval '1 year'
order by a.month_dt;

同比增长率公式就是：

本期减去年同期，再除以去年同期。

写法二：用 lag 取去年同月

如果你的时间序列是连续的，也可以直接用窗口函数。

with month_gmv as (
  select
    date_trunc('month', order_date) as month_dt,
    sum(amount) as gmv
  from orders
  group by 1
)
select
  month_dt,
  gmv,
  lag(gmv, 12) over(order by month_dt) as last_year_gmv,
  case
    when lag(gmv, 12) over(order by month_dt) is null
      or lag(gmv, 12) over(order by month_dt) = 0 then null
    else (gmv - lag(gmv, 12) over(order by month_dt))
         / lag(gmv, 12) over(order by month_dt)
  end as yoy_rate
from month_gmv
order by month_dt;

如果中间有缺月，lag 可能会错位。这种情况下，还是 self join 更稳。

四、环比 SQL 怎么写

环比本质上就是和上一期比较。

with month_gmv as (
  select
    date_trunc('month', order_date) as month_dt,
    sum(amount) as gmv
  from orders
  group by 1
)
select
  month_dt,
  gmv,
  lag(gmv, 1) over(order by month_dt) as prev_gmv,
  case
    when lag(gmv, 1) over(order by month_dt) is null
      or lag(gmv, 1) over(order by month_dt) = 0 then null
    else (gmv - lag(gmv, 1) over(order by month_dt))
         / lag(gmv, 1) over(order by month_dt)
  end as mom_rate
from month_gmv
order by month_dt;

别把“环比”理解得太窄。它不只是月环比，而是当前周期和上一周期比。

五、累计值 SQL 怎么写

累计值最常见的写法就是窗口函数 sum over。

比如按天累计销售额：

with day_gmv as (
  select
    order_date,
    sum(amount) as gmv
  from orders
  group by order_date
)
select
  order_date,
  gmv,
  sum(gmv) over(
    order by order_date
    rows between unbounded preceding and current row
  ) as cumulative_gmv
from day_gmv
order by order_date;

如果要算年累计，就按年份分区。

sum(gmv) over(
  partition by extract(year from order_date)
  order by order_date
  rows between unbounded preceding and current row
)

如果要算月累计，就按月份分区。

六、最容易翻车的几个坑

1. 粒度没对齐

嘴上说按月同比，SQL 却拿天级数据直接 lag(12)。这不是去年同月，是前 12 天。

2. 时间序列不连续

lag 取的是前 N 行，不是自动帮你找去年同期。缺月时很容易错位。

3. 分母为 0

同比、环比分母为 0 时，SQL 层建议返回 null，展示层再决定怎么显示。

4. 对明细直接做累计

累计前应该先按目标粒度聚合，否则得到的是逐行累计，不是按天或按月累计。

5. 去重指标先算再比

像 DAU、MAU、付费用户数这种去重指标，应该先按周期聚合出结果，再做同比或环比。

七、到底什么时候该看哪个指标

如果你想看长期趋势，用同比。

如果你想看最近有没有变好变差，用环比。

如果你想看当前进度和总体规模，用累计值。

现实工作里，三者通常一起看。

老板最爱的一句通常是：给我看下本月收入、环比、同比，还有年累计。

嗯，经典四件套，跑不掉。

八、最后记住这四句话

1. 1. 同比 = 和去年同期比
2. 2. 环比 = 和上一周期比
3. 3. 累计值 = 从起点加到当前
4. 4. 先按目标粒度聚合，再做同比、环比、累计

很多 SQL 问题，表面看是函数不会写，实际上是粒度错了、口径歪了、时间轴没补齐。

语法问题一般几分钟修完，口径问题能让你和业务扯一下午。

别给自己找这个罪受。

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