实施工程师教学视步中的发现的几个问题

实施工程师教学视步中的发现的问题：
1.ods层销售明细表的增量抽取条件，教学视频中是：STR_TO_DATE(CONVERT(`订单日期ID`, CHAR), '%Y%m%d') = ${cur_date}，这样种写法在sql中是要尽量避免的，因为类型转换函数要给所有数据都跑一遍影响性能。
建议反过来把变量转换成数字用：`订单日期ID` = convert(date_format(${cur_date}, '%Y%m%d'), UNSIGNED)，这样不用全表数据做类型转换，性能会提高。
2.还是销售明细表，csv原始数据中存在脏数据，不知道是不是出题考官故意为之，`订单日期ID`字段有'20220241'这样不符合日期的数据，这样也会导致上面的时间过滤会过滤掉这些数据，无法把这些数据导入到ods层，而ods一般是要全量复制的，清洗阶段是在dwd层,在这一层可以清洗这些数据，可以优化一下考题数据.
3.看板右下“产品子类分析”中的平均单价的单位为元，教学视步中的整个报表都在用默认万元为单位，这里如果用万元为单位数据太小会显示成0，同一个图表中用不同单位还是加个说明好一些避免误认。

4.预测值回填中的年字段，视频中回填属性中是否为空选择了是，这个是主键还是选否好一些。

非常感谢您如此细致地观看教学视频，并花时间梳理出这些具体建议。我们团队已认真阅读并记录了每一条内容，您的专业视角对我们后续优化课程资料非常有帮助。 视频中呈现的是一种“特定考题场景下的最佳实践参考方案”，而非“实际应用中的唯一标准答案”。像您提到的性能、数据质量等问题，实战中都有可能遇到，因此考试更侧重评估功能操作、逻辑实现和问题排查能力。不一定完全照搬视频的实现，也可以依据自己的思路进行优化调整。 我们也非常欢迎大家在实战中多给我们提建议。再次感谢您的反馈！