有没有办法统计SQL/Google BigQuery中最近连续出售的数量？

在SQL和Google BigQuery中，可以通过使用窗口函数和分析函数来统计最近连续出售的数量。

首先，需要在查询中使用窗口函数来对数据进行分组和排序。可以使用PARTITION BY子句将数据按照某个列进行分组，然后使用ORDER BY子句将数据按照日期或时间进行排序。例如，假设有一个名为"sales"的表，其中包含了商品ID（item_id）和销售日期（sale_date）两列，我们想要统计最近连续出售的数量：

SELECT 
    item_id,
    sale_date,
    ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY item_id ORDER BY sale_date) AS row_num
FROM
    sales

上述查询将会返回一个结果集，其中包含了每个商品ID（item_id）和销售日期（sale_date），以及一个计数（row_num）来表示每个商品的连续销售次数。接下来，我们可以在上述查询的基础上使用分析函数来统计最近连续出售的数量。

SELECT 
    item_id,
    sale_date,
    COUNT(*) OVER (PARTITION BY item_id, DATEDIFF(sale_date, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY item_id ORDER BY sale_date))) AS consecutive_sales
FROM
    sales

上述查询中，我们使用了DATEDIFF函数来计算连续销售日期之间的天数差距。然后，通过在COUNT函数中使用上述计算的结果，可以统计最近连续出售的数量（consecutive_sales）。

对于Google BigQuery，可以使用类似的查询语法来实现上述功能。

以上是统计SQL/Google BigQuery中最近连续出售数量的方法。关于相关产品和更详细的介绍，请参考腾讯云的云数据库 TencentDB（https://cloud.tencent.com/product/tencentdb）和云分析 DataAnalysis（https://cloud.tencent.com/product/datalakeanalytics）相关产品页面。