我们知道Reserve是Token的合约地址，但是ETH本身没有合约地址，因此我们使用\xeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeee来作为ETH合约地址。
SELECT * FROM aave."LendingPool_evt_Deposit"
WHERE _reserve = '\xeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeee'
limit 10
假设我们现在只需要Dune展示Reserve、user、amount这三个参数，并且合约地址换为USDT，则:
SELECT _reserve, _user, _amount FROM aave."LendingPool_evt_Borrow"
WHERE _reserve = '\xa0b86991c6218b36c1d19d4a2e9eb0ce3606eb48'
limit 5
COUNT, SUM, GROUP BY, HAVING, ORDER BY的使用
1、这里sum表示Aave过去代币质押的总量，count是该合约地址的总交互次数
SELECT SUM(_amount),COUNT(_reserve) FROM aave."LendingPool_evt_Borrow"
WHERE _reserve = '\xa0b86991c6218b36c1d19d4a2e9eb0ce3606eb48'
limit 100
2、_borrowRateMode中1代表浮动利率贷款，2代表固定利率贷款，通过该SQL语句我们可以知道所有的USDT中固定利率与浮动利率贷款的占比大概为10:7，此外，这里的Group BY是将一样的参数放在一起，比如这里将所有的固定利率和浮动利率的合约交互都放在了一起（不理解Group By可以看这里https://www.runoob.com/sql/sql-groupby.html ），后面的数字1代表SELECT后的第一个参数，当我们该为2时，它就对Sum函数进行聚合，但是因为sum函数不具有分类聚合的功能，因此会报错。
SELECT "_borrowRateMode", SUM(_amount) as USDC_total FROM aave."LendingPool_evt_Borrow"
WHERE _reserve = '\xa0b86991c6218b36c1d19d4a2e9eb0ce3606eb48'
GROUP BY 1
3、当WHERE函数后使用了Group By之后，我们就不能再次使用WHERE了，此时我们使用HAVING，它的功能和WHERE相同。
SELECT "_user", SUM(_amount) as USDC_total FROM aave."LendingPool_evt_Borrow"
WHERE _reserve = '\xa0b86991c6218b36c1d19d4a2e9eb0ce3606eb48'
GROUP BY 1
HAVING SUM(_amount) > 1000000
ORDER BY 2 DESC
DISTINCT, COUNT DISTINCT的使用
如果我们想知道Aave用户借用了多少种币，我们可以通过DISTINCT对代币合约地址_reserve进行检测，然后用Count记录总的数量（不能用sum，因为sum求和针对数字，而这里的合约地址是字节型）
SELECT "_user", count (DISTINCT(_reserve)) as "# of different reserve assets" FROM aave."LendingPool_evt_Borrow"
GROUP BY 1
ORDER BY 2 DESC
OUTER (e.g. LEFT) and INNER JOIN的使用
在讲解该部分之前，我们需要知道什么是关联数据，相比于在一个数据表中调用数据，我们更常将相关的数据放入不同的表中来调用，每一个表看成是一个csv文件，每一列（行）都有一个关键词，并且每一列都有固定的数据类型（字符串、整型、布尔型、JSON），每一笔交易都有独特的id，确保每一个数据都是独有的，每一个表都有一个主要的关键词（Primary key）和外部关键词（Foreign key与其它的表格形成联结）。下方就是一个例子，最上方有背景颜色的为外部关键词，其次是主要关键词，再下方是行关键词。
下方是AB联结的7种方式以及它的SQL语句实现方法:
图片中都有对应的SQL执行语句，我们尝试使用其中的INNER JOIN来计算出Aave上大户的ETH总质押量和USDT的总借贷量。
SELECT borrow."_user", borrow.USDC_total_borrowed, deposit.ETH_total_deposited FROM
(SELECT "_user", SUM(_amount) as USDC_total_borrowed FROM aave."LendingPool_evt_Borrow"
WHERE _reserve = '\xa0b86991c6218b36c1d19d4a2e9eb0ce3606eb48'
GROUP BY 1) as borrow
INNER JOIN
(SELECT "_user", SUM(_amount) as ETH_total_deposited FROM aave."LendingPool_evt_Deposit"
WHERE _reserve = '\xeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeee'
GROUP BY 1) as deposit
ON borrow."_user"=deposit."_user"
ORDER BY 3 DESC
这里FROM后面的内容将相当于A,INNER JOIN后面的内容相当于B，id即为“_user”,DESC前面讲过是降次排序，而此时的A和B就相当于外部的表，它本身也是一段SQL语句，我们从外部去调用它。
假设我们想查看过去7天USDT每天的借用情况，我们可以采用以下SQL语句，其中的date_trunc函数详细信息可以访问https://docs.microsoft.com/zh-cn/azure/databricks/sql/language-manual/functions/date_trunc ，now() - interval '7 days'是指距离现在时间7天内。
SELECT date_trunc('day', evt_block_time), SUM(_amount) as USDC_total FROM aave."LendingPool_evt_Borrow" as borrow
WHERE borrow.evt_block_time > now() - interval '7 days'
AND _reserve = '\xa0b86991c6218b36c1d19d4a2e9eb0ce3606eb48'
GROUP BY 1
UNION and UNION ALL的使用
首先，我们需要搞懂UNION和UNION ALL的区别，可以访问
https://www.w3school.com.cn/sql/sql_union.asp
假设我们需要比较Compound和Aave大户的USDC借贷数量谁更大，我们可以使用以下SQL语句
SELECT "_user", SUM(_amount) as usdc_borrow, 'aave' as lending_pool FROM aave."LendingPool_evt_Borrow"
WHERE _reserve = '\xa0b86991c6218b36c1d19d4a2e9eb0ce3606eb48'
GROUP BY 1
UNION ALL
SELECT borrower, SUM("borrowAmount") as usdc_borrow, 'comp' as lending_pool FROM compound_v2."cErc20_evt_Borrow"
WHERE contract_address = '\x39aa39c021dfbae8fac545936693ac917d5e7563' --contract address is different because this is cUSDC technically
GROUP BY 1
ORDER BY 2 DESC
💡 这里需要注意:在Aave和Compound中，参数的名字不同，如user和borrower，其实指的是同一个东西，但是Dune将其命名为不同的名字，以方便我们进行数据调用，此外，Aave我们用的是USDC的合约地址，而Comp我们实际用的cUSDC的地址，因为在实际使用Comp时借贷出来的是cUSDC.