Genereer een zoekopdracht met 5 tabellen

Hier is een aanpak die de klus zou kunnen klaren. De logica is om geaggregeerde subquery's te gebruiken om de tussentijdse berekeningen uit te voeren.

Deze zoekopdracht krijgt de opbrengst van de On_sale tabel per jaar.

SELECT 
    YEAR(sale_date) yr, 
    SUM(sale_price) amt
FROM 
    On_sale
GROUP BY 
    YEAR(sale_date);

Deze andere zoekopdracht krijgt de opbrengst per winkel en per jaar, met behulp van tabellen Sold en Product :

SELECT 
    s.store_number, 
    YEAR(s.sold_date) yr, 
    SUM(s.sold_quantity * p.retail_price) amt
FROM 
    Sold s
    INNER JOIN Product p 
        ON p.pid = s.pid
GROUP BY 
    s.store_number, 
    YEAR(sold_date);

Nu kunnen we JOIN de resultaten van deze zoekopdrachten met de City en Store tafels. Tegelijkertijd kunnen we de steden opsplitsen in verschillende groottecategorieën en die gebruiken om de resultaten te aggregeren. Ik gebruik LEFT JOIN in het geval dat een van de subquery's een lege resultatenset oplevert (anders, INNER JOIN is in orde):

SELECT 
    COALESCE(sa.yr, so.yr) sale_year,
    CASE 
        WHEN c.population > 200 THEN 'large'
        WHEN c.population <= 200 AND c.population > 100 THEN 'medium'
        ELSE 'small'
    END as size_range,
    SUM(COALESCE(so.amt, 0) + COALESCE(sa.amt, 0)) revenue
FROM 
    City c
    INNER JOIN Store st 
        ON  st.state = c.state 
        AND st.city_name = c.city_name
    LEFT JOIN (
        SELECT 
            s.store_number, 
            YEAR(s.sold_date) yr, 
            SUM(s.sold_quantity * p.retail_price) amt
        FROM 
            Sold s
            INNER JOIN Product p 
                ON p.pid = s.pid
        GROUP BY 
            s.store_number, 
            YEAR(sold_date)
    ) so 
        ON  so.store_number = st.store_number
    LEFT JOIN (
        SELECT 
            YEAR(sale_date) yr, 
            SUM(sale_price) amt
        FROM 
            On_sale
        GROUP BY 
            YEAR(sale_date)
    ) sa 
        ON  sa.yr = so.yr
GROUP BY
    sale_year,
    size_range
ORDER BY
    sale_year,
    size_range

Deze demo op DB Fiddle met uw voorbeeldgegevens demonstreert u de tussenstappen en geeft u uiteindelijk het volgende terug:

| sale_year | size_range | revenue |
| --------- | ---------- | ------- |
| 2017      | small      | 15      |
| 2018      | medium     | 14      |
| 2019      | large      | 12      |