【背景】：电商平台需要对商品的销售情况进行深度分析，以优化运营策略。现根据以下三个数据表，查询相关销售数据。
【原始表】：
products（商品）表:
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product_id (商品 ID): 商品的唯一标识符
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product_name (商品名称): 商品的名称
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category (类别): 商品所属的类别，固定的（电子、服装、家居）
sales（销售）表:
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sale_id (销售 ID): 销售的唯一标识符
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product_id (商品 ID): 所属商品的唯一标识符，用于关联商品表中的商品
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sale_date (销售日期): 销售日期
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quantity (销售数量): 销售的商品数量
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price (销售单价): 商品的销售单价
customer_info（客户信息）表:
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sale_id (销售 ID): 销售的唯一标识符
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customer_id (客户 ID): 客户的唯一标识符
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age_group (年龄组): 固定的（青年、中年、老年）
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gender (性别): 固定的（男、女）
【要求】：查询每个商品类别下，不同年龄组和性别的客户购买商品的总销售额，并计算每个商品类别在不同年龄组占该类别总购买量的比例。结果按照商品类别升序排列。要求查询出来的表格的字段如下：
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product_category: 商品类别。
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age_group: 年龄组。
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total_sales_amount: 总销售额。
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purchase_percentage: 购买量占比。（round保留2位小数）
【示例】
products（商品）表:
sales（销售）表:
customer_info（客户信息）表:
【按要求查询出来的表】
【解释】
上述示例中产品ID1和4号产品都属于电子产品，购买这两个产品的两笔销售记录中分别一个是中年一个青年购买的，中年购买的总金额是105000，青年购买的是60000，中年占比105000/（105000+60000） 约等于 0.64，青年占比60000/（105000+60000） 约等于 0.36
