MySQL列转行统计数据

冷不防 2022-06-13 06:57 254阅读 0赞

笔者在开发的过程中遇到了这样的问题。  
![这里写图片描述][SouthEast]  
其中item\_id是固定的字典。值是死的。  
其中item\_id 等于 1,2,3的值是每一个work\_quoted\_id都需要相乘的。  
相当于一份订单人工费和施工人数以及施工天数都是一定存在的并且是相乘的关系。  
其他的item\_id的值是需要相加的。  
所以,运算的规则是  
item1、item2、item3的quantity值是要相乘的。在加上item4、item5、item6的quantity值。  
所以上述期望的值应该是670

mysql 提供了sum求和函数。但是没有提供相乘的函数。

但还是有办法做的。笔者这里采用了列传行的办法进行统计数据。 sql如上

SELECT target.workDays * target.workFee * target.workDays FROM (SELECT max(case item_id WHEN '1' THEN quantity END ) as workFee, max(case item_id when '2' THEN quantity END ) as workerNumber, max(case item_id WHEN '3' THEN quantity END ) as workDays from order_worker_quote_detail WHERE work_quote_id=1) as target;

我们可以拿到运行结果  
![这里写图片描述][SouthEast 1]  
在这里读者可能不是很明白。

其实关键在于 case when then

max(case item_id when '2' THEN quantity END ) as workerNumber,

这里笔者可以给出一个demo

DROP TABLE IF EXISTS `TabName`;
    CREATE TABLE `TabName` ( `Id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `Name` varchar(20) DEFAULT NULL, `Date` date DEFAULT NULL, `Scount` int(11) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`Id`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=9 DEFAULT CHARSET=utf8;
    
    INSERT INTO `TabName` VALUES ('1', '小说', '2013-09-01', '10000');
    INSERT INTO `TabName` VALUES ('2', '微信', '2013-09-01', '20000');
    INSERT INTO `TabName` VALUES ('3', '小说', '2013-09-02', '30000');
    INSERT INTO `TabName` VALUES ('4', '微信', '2013-09-02', '35000');
    INSERT INTO `TabName` VALUES ('5', '小说', '2013-09-03', '31000');
    INSERT INTO `TabName` VALUES ('6', '微信', '2013-09-03', '36000');
    INSERT INTO `TabName` VALUES ('7', '小说', '2013-09-04', '35000');
    INSERT INTO `TabName` VALUES ('8', '微信', '2013-09-04', '38000');
    #
    #
    SELECT Date , max(CASE NAME WHEN '小说' THEN Scount ELSE 0 END ) 小说, max(CASE NAME WHEN '微信' THEN Scount ELSE 0 END ) 微信 FROM TabName GROUP BY Date

可以得到运行结果  
![这里写图片描述][SouthEast 2]

demo参考自: [http://www.cnblogs.com/lhj588/p/3315876.html][http_www.cnblogs.com_lhj588_p_3315876.html]

[SouthEast]: /images/20220613/7ca3a47b01f84bd3b50321739d953f31.png
[SouthEast 1]: /images/20220613/2c1cf5117ce94b3ca1b073730d8c9164.png
[SouthEast 2]: /images/20220613/059871e5c8664eeeaab4c34956192f71.png
[http_www.cnblogs.com_lhj588_p_3315876.html]: http://www.cnblogs.com/lhj588/p/3315876.html