在Sqlserver下巧用行列转换日期的数据统计
前言
在SQLSERVER 中有很多统计函数的基础语法，有使用Group By 或 partition by 后配合Sum,Count(*) 等用法。常应用于统计网站的PV流量、合同项目中月收入等业务场景中。在文中我分享下最近做过的统计小案例，和大家互相学习下：）
背景
合同中行项目按月收入的统计
1.业务逻辑及需求
1.1 表业务逻辑
合同是公司间互相签署的法律契约，一份合同从诞生起，就开始流转于公司的各个部门，最核心的还是盈亏的数值。盈亏是结果，数据的产生源于每个自然月或其他时段的汇总。 往往在实际业务中，例如有些广告行业，立项是分为固定排期和合同活动收入。
固定排期一般以一个自然月为周期，例如[201503,201504]间产生的预收入；活动收入表中的活动是指收入周期不固定，可能ConfirmDate 发生在一个月中的若干天中，也可能在间隔一个月后发生。
无论是固定排期还是活动收入都和行项目有关，行项目是一个编号，一个行项目可以对应多次排期或活动收入的统计,在我给大家介绍的Demo中，将暂时考虑固定排期的情况。
1.2 项目的需求
统计合同中行项目的金额：分为结转金额数据汇总，和按自然月条件下金额的汇总。
2.准备的基础表
2.1 合同信息表
CREATE TABLE ContractInfo --基本信息表 ( [ContractCode] [varchar](50) Primary key ,[CustomName] [varchar](100) NULL, ) insert into ContractInfo (ContractCode,CustomName) values('30100013000861','弘化四方') ,('30100013000862','明心见性') ,('30100013000863','心绽莲花')
2.2 合同行项目表
CREATE TABLE ContractLine --合同行项目表 ( [LineID] [int] IDENTITY(1,1) Primary Key NOT NULL, [ContractCode] [varchar](50) NOT NULL, ) insert into ContractLine (ContractCode) values('30100013000861') ,('30100013000862') ,('30100013000862') ,('30100013000863') ,('30100013000863')
2.3 合同固定排期表
CREATE TABLE ContractSchedule --合同固定排期表( [ScheduleID] [int] Primary key NOT NULL,-- 排期ID [LineID] [int] NOT NULL, -- 行项目ID [Period] [int] NOT NULL, --时间段 [Amount] [decimal](18, 2) NOT NULL, --交易金额 ) insert into ContractSchedule (ScheduleID,LineID,Period,Amount) values (89106,1,201507,90900.00) ,(89107,1,201508,9453.00) ,(89108,1,201510,13000.00) ,(89109,2,201501,12000.00) ,(89110,2,201503,11000.00) ,(89111,3,201509,9000.00) ,(89112,4,201510,8500.00)
3.补充其他（待）
基础知识点：
1.FOR XML PATH //用于统计时转换行列的格式，
参考：王波洋老师的 灵活运用 FOR XML PATH
2.PIVOT (SUM(Amount)) For Period //用于基础表基础上的行列转换，
参考：大志若愚老师的 纵表、横表互转的SQL
3.Select SUM(Amount) From ContractSchedule
group by LineID // 根据条件汇总数据
实现思路
逻辑
/*计算时间的基础序列*/ ->/*格式化日期序列*/ -> /*关联逻辑表，查询计算8月份之前的汇总,8月份之后的按月份统计*/
代码片段
1 /*---------------计算时间的基础序列------------*/ 2 3 /*获取日期序列起始值*/
DECLARE @sdate CHAR(10);
DECLARE @edate CHAR(10); 4 SET @sdate = '2015-08-01'--开始日期 5 SET @edate = '2015-12-1' 6 7 /*存入临时表*/ 8 SELECT * into #DateArr 9 from ( 10 select 11 CONVERT(varchar(6),DATEADD(MONTH,a.number,@sdate),112) totalDate 12 FROM master..spt_values a --系统表 13 WHERE a.type = 'P' 14 AND number BETWEEN 0 AND (select DATEDIFF(MONTH,@sdate,@edate)) 15 )a 16 17 select * from #DateArr
1 /*格式化日期序列,用@Months接收*/ 2 DECLARE @Months VARCHAR(1000); 3 DECLARE @SQL NVARCHAR(MAX); 4 5 SET @SQL = 'SELECT @Months=STUFF((SELECT DISTINCT '',[''+totalDate+'']'' FROM #DateArr s 6 FOR XML PATH('''')),1,1,'''')'; 7 EXECUTE sp_executesql @SQL,N'@Months VARCHAR(1000) OUTPUT',@Months OUTPUT; 8 9 print @Months
1 /*未关联时间序列前的基础数据*/ 2 with tab as( 3 select 4 c.ContractCode 5 ,c.CustomName 6 ,cl.LineID 7 ,ISNULL(b.TheEndYearAmount,0) as NearAYearAgo 8 ,cs.Amount 9 ,cs.Period 10 from ContractInfo c 11 left join 12 ContractLine cl 13 on c.ContractCode=cl.ContractCode 14 left join 15 ContractSchedule cs 16 on cs.LineID=cl.LineID 17 --计算8月份之前的统计 18 left join 19 ( 20 select LineID,Sum(Amount) as TheEndYearAmount 21 from 22 ContractSchedule 23 where Period between 201508 and 201512 24 group by LineID 25 --select * from ContractSchedule 26 )b on b.LineID=cl.LineID 27 ) select * from tab
1 /*--------添加日期序列后的统计 --------*/ 2 SET @SQL=' 3 with tab as( 4 select c.CustomName 5 ,ISNULL(b.TheEndYearAmount,0) as NearAYearAgo 6 ,c.ContractCode --合同号 7 ,cl.LineID --合同的行ID 8 ,cs.Amount --待计算的数量 9 ,cs.Period --统计的日期 10 from ContractInfo c 11 left join 12 ContractLine cl 13 on c.ContractCode=cl.ContractCode 14 left join 15 ContractSchedule cs 16 on cs.LineID=cl.LineID 17 --计算8月份之前的统计 18 left join 19 ( 20 select LineID,Sum(Amount) as TheEndYearAmount 21 from 22 ContractSchedule 23 where Period between 201412 and 201508 24 group by LineID 25 --select * from ContractSchedule 26 )b on b.LineID=cl.LineID 27 ) select * from tab 28 PIVOT (SUM(Amount) FOR Period 29 IN( 30 '+@Months+' 31 ))b 32 ' 33 EXEC (@SQL)
查询后结果 脚本下载
思考
留下的思考
1. 对空值的处理： select * from tab PIVOT (SUM(Amount)...
这里我尝试用ISNULL（SUM(Amount)，0.00） 去处理，但语法没有通过，我将继续尝试..
2. 脚本片段中获取日期序列，或许在其他统计脚本中也会复用，我准备写到标量函数或表值函数中试一下。
3. 常用的业务统计脚本中关联的表比较多，如何能有效避免重复，在最后结果集中减少使用 distinct ，而使用Group by 去过滤重复字段
这一个知识点我比较薄弱，不断总结，在分享经验给大家，少走弯路。
感谢
我的好朋友欢，一直致力于SQL方面的统计，他给了我很多建议{
1.理解需求并开始写之前，要知道每个表里会出现什么数据
2.出现问题后，先查表与表之间是什么关联，关联从少到多，去检查错误
}
博学的龙叔，总是第一时间帮助大家理清混乱的逻辑。
永远的涛哥，在不断修改涛哥的统计脚本中，使自己受益匪浅。
