mariadb导入数据库命令（MySQL/MariaDB 如何实现数据透视表的示例代码）

mariadb导入数据库命令

MySQL/MariaDB 如何实现数据透视表的示例代码

前文介绍了Oracle 中实现数据透视表的几种方法，今天我们来看看在 MySQL/MariaDB 中如何实现相同的功能。

本文使用的示例数据可以点此下载。

使用 CASE 表达式和分组聚合

数据透视表的本质就是按照行和列的不同组合进行数据分组，然后对结果进行汇总；因此，它和数据库中的分组（GROUP BY）加聚合函数（COUNT、SUM、AVG 等）的功能非常类似。

我们首先使用以下 GROUP BY 子句对销售数据进行分类汇总：

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select coalesce(product, '【全部产品】') "产品",     coalesce(channel, '【所有渠道】') "渠道",     any_value(coalesce(extract(year_month from saledate), '【所有月份】')) "月份",     sum(amount) "销量" from sales_data group by product,channel,extract(year_month from saledate) with rollup;

以上语句按照产品、渠道以及月份进行汇总；with rollup 选项用于生成不同层次的小计、合计以及总计；coalesce 函数用于将汇总行中的 NULL 值显示为相应的信息；any_value 函数用于返回分组内的任意数据，如果去掉会返回语法错误（MySQL 的一个 bug）。该查询返回的结果如下：

产品      |渠道      |月份       |销量    |
---------|---------|-----------|-------|
桔子      |京东      |201901    |  41289|
桔子      |京东      |201902    |  43913|
桔子      |京东      |201903    |  49803|
桔子      |京东      |201904    |  49256|
桔子      |京东      |201905    |  64889|
桔子      |京东      |201906    |  62649|
桔子      |京东      |【所有月份】| 311799|
桔子      |店面      |201901    |  41306|
桔子      |店面      |201902    |  37906|
桔子      |店面      |201903    |  48866|
桔子      |店面      |201904    |  48673|
桔子      |店面      |201905    |  58998|
桔子      |店面      |201906    |  58931|
桔子      |店面      |【所有月份】| 294680|
桔子      |淘宝      |201901    |  43488|
桔子      |淘宝      |201902    |  37598|
桔子      |淘宝      |201903    |  48621|
桔子      |淘宝      |201904    |  49919|
桔子      |淘宝      |201905    |  58530|
桔子      |淘宝      |201906    |  64626|
桔子      |淘宝      |【所有月份】| 302782|
桔子      |【所有渠道】|【所有月份】| 909261|
...
香蕉      |【所有渠道】|【所有月份】| 925369|
【全部产品】|【所有渠道】|【所有月份】|2771682|

实际上，我们已经得到了销量的汇总结果，只不过需要将数据按照不同月份显示为不同的列；也就是需要将行转换为列，这个功能可以使用 CASE 表达式实现：

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select coalesce(product, '【全部产品】') "产品", coalesce(channel, '【所有渠道】') "渠道",     sum(case extract(year_month from saledate) when 201901 then amount else 0 end) "一月",     sum(case extract(year_month from saledate) when 201902 then amount else 0 end) "二月",     sum(case extract(year_month from saledate) when 201903 then amount else 0 end) "三月",     sum(case extract(year_month from saledate) when 201904 then amount else 0 end) "四月",     sum(case extract(year_month from saledate) when 201905 then amount else 0 end) "五月",     sum(case extract(year_month from saledate) when 201906 then amount else 0 end) "六月",     sum(amount) "总计" from sales_data group by product, channel with rollup;

第一个 SUM 函数中的 CASE 表达式只汇总 201901 月份的销量，其他月份销量设置为 0；后面的 SUM 函数依次类推，得到了每个月的销量汇总和所有月份的总计。该查询返回的数据透视表如下：

产品       |渠道       |一月  |二月   |三月   |四月   |五月  |六月   |总计   |
----------|----------|------|------|------|------|------|------|-------|
桔子       |京东      | 41289| 43913| 49803| 49256| 64889| 62649| 311799|
桔子       |店面      | 41306| 37906| 48866| 48673| 58998| 58931| 294680|
桔子       |淘宝      | 43488| 37598| 48621| 49919| 58530| 64626| 302782|
桔子       |【所有渠道】|126083|119417|147290|147848|182417|186206| 909261|
苹果       |京东      | 38269| 40593| 56552| 56662| 64493| 62045| 318614|
苹果       |店面      | 43845| 40539| 44909| 55646| 56771| 64933| 306643|
苹果       |淘宝      | 42969| 43289| 48769| 58052| 58872| 59844| 311795|
苹果       |【所有渠道】|125083|124421|150230|170360|180136|186822| 937052|
香蕉       |京东      | 36879| 36981| 51748| 54801| 64936| 60688| 306033|
香蕉       |店面      | 41210| 39420| 50884| 52085| 60249| 67597| 311445|
香蕉       |淘宝      | 42468| 41955| 52780| 54971| 56504| 59213| 307891|
香蕉       |【所有渠道】|120557|118356|155412|161857|181689|187498| 925369|
【全部产品】|【所有渠道】|371723|362194|452932|480065|544242|560526|2771682|

MySQL 中的 IF(expr1,expr2,expr3) 函数也可以用于替换上面 CASE 表达式。

有行转列就有列转行，MySQL 也没有专门的函数处理这种情况，可以使用 UNION 操作符将多个结果集进行合并。例如：

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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22

with d as (  select product, channel,      sum(case extract(year_month from saledate) when 201901 then amount else 0 end) s01,      sum(case extract(year_month from saledate) when 201902 then amount else 0 end) s02,      sum(case extract(year_month from saledate) when 201903 then amount else 0 end) s03,      sum(case extract(year_month from saledate) when 201904 then amount else 0 end) s04,      sum(case extract(year_month from saledate) when 201905 then amount else 0 end) s05,      sum(case extract(year_month from saledate) when 201906 then amount else 0 end) s06  from sales_data  group by product, channel ) select product, channel, 201901 saledate, s01 amount from d union all select product, channel, 201902 saledate, s02 from d union all select product, channel, 201903 saledate, s03 from d union all select product, channel, 201904 saledate, s04 from d union all select product, channel, 201905 saledate, s05 from d union all select product, channel, 201906 saledate, s06 from d;

通用表表达（with 子句）构造了包含多个月份的销量数据，每个月份都是一列；然后每个查询返回一个月份的数据，并且通过 union all 操作符将所有结果合并到一起。

使用预编译的动态 SQL 语句

使用 CASE 表达式和聚合函数实现数据透视表的方法存在一定的局限性，假如还有 7 月份到 12 月份的销量需要统计，我们就需要修改查询语句增加这部分的处理。为此，我们可以使用动态 SQL 自动生成行列转换的语句：

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select group_concat(  distinct concat(   ' sum(case extract(year_month from saledate) when ', dt,   ' then amount else 0 end) as "', dt, '"')  ) into @sql from (  select extract(year_month from saledate) as dt  from sales_data  order by saledate ) d;   set @sql  = concat('select coalesce(product, ''【全部产品】'') "产品", coalesce(channel, ''【所有渠道】'') "渠道",', @sql,       ', sum(amount) "总计"       from sales_data       group by product, channel with rollup;'); select @sql; prepare stmt from @sql; execute stmt; deallocate prepare stmt;

首先，通过查询 sales_data 表找出所有的月份并且构造 sum 函数，将构造的语句存入变量 @sql 中；group_concat 函数可以将多行字符串合并成单个字符串。

group_concat 函数允许返回的最大长度（字节）由系统变量 group_concat_max_len 进行设置，默认值为 1024。

然后，使用 set 命令将查询语句的其他部分和已有的内容进行合并，生成的查询语句如下：

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select coalesce(product, '【全部产品】') "产品", coalesce(channel, '【所有渠道】') "渠道",     sum(case extract(year_month from saledate) when 201901 then amount else 0 end) as "201901",     sum(case extract(year_month from saledate) when 201902 then amount else 0 end) as "201902",     sum(case extract(year_month from saledate) when 201903 then amount else 0 end) as "201903",     sum(case extract(year_month from saledate) when 201904 then amount else 0 end) as "201904",     sum(case extract(year_month from saledate) when 201905 then amount else 0 end) as "201905",     sum(case extract(year_month from saledate) when 201906 then amount else 0 end) as "201906",     sum(amount) "总计" from sales_data group by product, channel with rollup;

最后通过预编译命令执行该语句并返回结果，即使增加了其他月份的销售数据也不需要手动修改查询语句。

使用 CONNECT 存储引擎

如果使用 MariaDB 10.0 以上的版本，可以利用 CONNECT 存储引擎中的 PIVOT 表类型实现数据透视表。

首先，我们需要安装 CONNECT 存储引擎。Windows 系统可以执行以下命令进行动态安装：

?

1	INSTALL SONAME 'ha_connect';

也可以在配置文件 my.ini 中增加以下内容，不过需要重启服务：

?

1 2	[mysqld] plugin_load_add = ha_connect

对于 Linux 系统，安装过程可以参考官方文档。

接下来我们定义一个 pivot 类型的表：

?

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create table pivot_sales(  product varchar(20) not null,  channel varchar(20) not null,  `201901` decimal(10,2) not null flag=1,  `201902` decimal(10,2) not null flag=1,  `201903` decimal(10,2) not null flag=1,  `201904` decimal(10,2) not null flag=1,  `201905` decimal(10,2) not null flag=1,  `201906` decimal(10,2) not null flag=1 ) engine=connect table_type=pivot option_list='PivotCol=saledate,FncCol=amount,host=127.0.0.1,user=root, password=p123456,port=3306' SrcDef='select product,channel,date_format(saledate, ''%Y%m'') saledate,sum(amount) amount from sales_data group by product,channel,date_format(saledate, ''%Y%m'')';

其中，engine 定义存储引擎为 connect；table_type 定义表的类型为 pivot；option_list 用于定义各种选项，PivotCol 表示要转换成多个字段的数据所在的列，FncCol 指定要进行汇总的字段，其他是连接源表服务器的信息；SrcDef 用于指定源表查询语句，也可以使用 Tabname 指定表名；上面的字段是透视表的结构，flag=1 表示聚合之后的字段。

创建成功之后，我们就可以直接查询 pivot_sales 表中的数据了：

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select * from pivot_sales;   product |channel |201901 |201902 |201903 |201904 |201905 |201906 | --------|---------|--------|--------|--------|--------|--------|--------| 桔子   |京东   |41289.00|43913.00|49803.00|49256.00|64889.00|62649.00| 桔子   |店面   |41306.00|37906.00|48866.00|48673.00|58998.00|58931.00| 桔子   |淘宝   |43488.00|37598.00|48621.00|49919.00|58530.00|64626.00| 苹果   |京东   |38269.00|40593.00|56552.00|56662.00|64493.00|62045.00| 苹果   |店面   |43845.00|40539.00|44909.00|55646.00|56771.00|64933.00| 苹果   |淘宝   |42969.00|43289.00|48769.00|58052.00|58872.00|59844.00| 香蕉   |京东   |36879.00|36981.00|51748.00|54801.00|64936.00|60688.00| 香蕉   |店面   |41210.00|39420.00|50884.00|52085.00|60249.00|67597.00| 香蕉   |淘宝   |42468.00|41955.00|52780.00|54971.00|56504.00|59213.00|

目前，PIVOT 表支持的功能有限，只能进行一些基本的操作。例如：

?

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-- 不会出错 select * from pivot_sales where channel ='京东';   -- 语法错误 select channel from pivot_sales where channel ='京东';

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