面试题：SQLite 复杂数据导出场景处理

SQL查询：
- 首先使用SQL查询来计算每个月每种产品的销售总额。假设销售ID字段为sale_id，产品ID字段为product_id，销售日期字段为sale_date，销售金额字段为sale_amount。可以使用以下查询：
```
SELECT
    strftime('%Y-%m', sale_date) AS month,
    product_id,
    SUM(sale_amount) AS total_amount
FROM
    sales
GROUP BY
    strftime('%Y-%m', sale_date), product_id;
```
这里使用strftime函数将销售日期格式化为YYYY - MM的形式，然后按月份和产品ID进行分组，并计算每个分组的销售总额。

生成XML：

在SQLite中，可以使用xmlelement和xmlagg函数来生成XML。完整的查询如下：

SELECT
    '<?xml version="1.0" encoding="UTF - 8"?>' ||
    xmlelement(name sales_summary,
                xmlagg(
                    xmlelement(name month,
                                xmlattributes(month AS "month_value"),
                                xmlagg(
                                    xmlelement(name product,
                                                xmlattributes(product_id AS "product_id"),
                                                total_amount
                                    )
                                )
                    )
                )
    ).getClobVal() AS xml_result
FROM (
    SELECT
        strftime('%Y-%m', sale_date) AS month,
        product_id,
        SUM(sale_amount) AS total_amount
    FROM
        sales
    GROUP BY
        strftime('%Y-%m', sale_date), product_id
) subquery;

上述查询的外层使用xmlelement构建了根节点sales_summary，然后通过xmlagg聚合每个月的子节点month。每个month节点使用xmlattributes添加了月份属性，并聚合了每个产品的product子节点。

导出XML：

SQLite命令行工具：

在SQLite命令行中，可以使用.output命令将查询结果输出到文件。例如：

sqlite3 your_database.db
.output sales_summary.xml
SELECT
    '<?xml version="1.0" encoding="UTF - 8"?>' ||
    xmlelement(name sales_summary,
                xmlagg(
                    xmlelement(name month,
                                xmlattributes(month AS "month_value"),
                                xmlagg(
                                    xmlelement(name product,
                                                xmlattributes(product_id AS "product_id"),
                                                total_amount
                                    )
                                )
                    )
                )
    ).getClobVal() AS xml_result
FROM (
    SELECT
        strftime('%Y-%m', sale_date) AS month,
        product_id,
        SUM(sale_amount) AS total_amount
    FROM
        sales
    GROUP BY
        strftime('%Y-%m', sale_date), product_id
) subquery;

.output stdout

这里先使用`.output`指定输出文件为`sales_summary.xml`，执行查询后将结果输出到该文件，最后使用`.output stdout`恢复标准输出。
- **编程语言（如Python）**：
- 可以使用`sqlite3`模块和`xml.etree.ElementTree`模块。示例代码如下：
```python
import sqlite3
import xml.etree.ElementTree as ET

conn = sqlite3.connect('your_database.db')
cursor = conn.cursor()

cursor.execute('''
    SELECT
        strftime('%Y-%m', sale_date) AS month,
        product_id,
        SUM(sale_amount) AS total_amount
    FROM
        sales
    GROUP BY
        strftime('%Y-%m', sale_date), product_id
''')

root = ET.Element('sales_summary')
current_month = None
for row in cursor.fetchall():
    month, product_id, total_amount = row
    if not current_month or current_month.attrib['month_value'] != month:
        current_month = ET.SubElement(root,'month', attrib={'month_value': month})
    product = ET.SubElement(current_month, 'product', attrib={'product_id': str(product_id)})
    product.text = str(total_amount)

tree = ET.ElementTree(root)
tree.write('sales_summary.xml', encoding='utf - 8', xml_declaration=True)

conn.close()

此Python代码连接到SQLite数据库，执行查询，然后使用xml.etree.ElementTree模块构建XML结构并写入文件。

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面试题：SQLite 复杂数据导出场景处理

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