复杂连接 - 涉及日期范围和总和

Question

我有两个需要连接的表...我想在“id”上连接 table1 和 table2 - 但是在表 2 中 id 不是唯一的。我只希望为表二返回一个值，该值表示名为“total_sold”的列的总和 - 在指定的日期范围内（比如一个月），但是我希望同时有多个日期范围...

SELECT ta.id, sum(tb.total_sold) as total_sold_this_week, sum(tc.total_sold) as total_sold_this_month
FROM table_a as ta
LEFT JOIN table_b as tb ON ta.id=tb.id AND tb.date_sold BETWEEN ADDDATE(NOW(),INTERVAL -1 WEEK) AND NOW()
LEFT JOIN table_b as tc ON ta.id=tc.id AND tc.date_sold BETWEEN ADDDATE(NOW(),INTERVAL -1 MONTH) AND NOW()
GROUP BY ta.id

这有效，但不会对行求和 - 只为每个 id 返回一行...我如何从表 b 中获取总和而不是仅一行？？？ 如果问题的格式需要更多的工作，请批评 - 如果需要，我可以重写并提供示例数据 - 这是一个更大问题的简单版本。

-谢谢

Answer 1

使用子查询

解决这个问题的一种方法是使用子查询。 LEFT JOIN 为右表中的每个匹配创建一个新的“结果”，因此使用两个 LEFT JOIN 会创建比您想要的更多的行。您可以仅子选择所需的值，但这可能会很慢：

SELECT ta.id, 
   (SELECT SUM(total_sold) as total_sold 
    FROM table_b 
    WHERE date_sold BETWEEN ADDDATE(NOW(), INTERVAL -1 WEEK) AND NOW()
    AND id=ta.id) as total_sold_this_week, 
   (SELECT SUM(total_sold) as total_sold 
    FROM table_b 
    WHERE date_sold BETWEEN ADDDATE(NOW(), INTERVAL -1 MONTH) AND NOW() 
    AND id = ta.id) as total_sold_this_month 
FROM table_a ta;

结果：

+----+----------------------+-----------------------+
| id | total_sold_this_week | total_sold_this_month |
+----+----------------------+-----------------------+
|  1 |                    3 |                     7 |
|  2 |                    4 |                     4 |
|  3 |                 NULL |                  NULL |
+----+----------------------+-----------------------+
3 rows in set (0.04 sec)

使用 SUM(CASE ...)

此方法不使用子查询（并且在较大的数据集上可能会更快）。我们希望使用“最大”日期范围将 table_a 和 table_b 连接在一起一次，然后使用基于 SUM() /doc/refman/5.0/en/case-statement.html" rel="noreferrer">CASE 计算“较小范围”。

SELECT ta.*, 
  SUM(total_sold) as total_sold_last_month, 
  SUM(CASE 
    WHEN date_sold BETWEEN NOW() - INTERVAL 1 WEEK AND NOW() 
    THEN total_sold
    ELSE 0 
    END) as total_sold_last_week 
FROM table_a AS ta 
LEFT JOIN table_b AS tb 
   ON ta.id=tb.id AND tb.date_sold BETWEEN ADDDATE(NOW(),INTERVAL -1 MONTH) AND NOW() 
GROUP BY ta.id;

这将返回与子查询示例几乎相同的结果集：

+----+-----------------------+----------------------+
| id | total_sold_last_month | total_sold_last_week |
+----+-----------------------+----------------------+
|  1 |                     7 |                    3 |
|  2 |                     4 |                    4 |
|  3 |                  NULL |                    0 |
+----+-----------------------+----------------------+
3 rows in set (0.00 sec)

唯一的区别是 0 而不是 NULL。您可以使用此方法汇总任意数量的日期范围，但最好将返回的行限制为 ON 子句中的最大范围。

只是为了展示它是如何工作的：删除 GROUP BY 和 SUM() 调用，并将 date_sold 添加到 SELECT 会返回以下内容：

+----+------------+-----------------------+----------------------+
| id | date_sold  | total_sold_last_month | total_sold_last_week |
+----+------------+-----------------------+----------------------+
|  1 | 2010-04-30 |                     2 |                    2 |
|  1 | 2010-04-24 |                     2 |                    0 |
|  1 | 2010-04-24 |                     2 |                    0 |
|  1 | 2010-05-03 |                     1 |                    1 |
|  2 | 2010-05-03 |                     4 |                    4 |
|  3 | NULL       |                  NULL |                    0 |
+----+------------+-----------------------+----------------------+
6 rows in set (0.00 sec)

现在，当您GROUP BY id 和 SUM() 两个 Total_sold 列您就得到了结果！

旧建议

在将两个不同的日期范围混合之前，您可以使用 GROUP BY 使用 table1 上的表 id 进行分组，以及 SUM() 聚合函数，用于将返回的行相加。

SELECT ta.id, SUM(tb.total_sold) as total_sold_this_week
FROM table_a as ta
LEFT JOIN table_b as tb 
ON ta.id=tb.id AND tb.date_sold BETWEEN ADDDATE(NOW(),INTERVAL -3 WEEK) AND NOW()
GROUP BY ta.id

+----+----------------------+
| id | total_sold_this_week |
+----+----------------------+
|  1 |                    7 |
|  2 |                    4 |
|  3 |                 NULL |
+----+----------------------+
3 rows in set (0.00 sec)

测试数据

NOW()为2010-05-03

mysql> select * from table_a; select * from table_b;
+----+
| id |
+----+
|  1 |
|  2 |
|  3 |
+----+
3 rows in set (0.00 sec)

+----+------------+------------+
| id | date_sold  | total_sold |
+----+------------+------------+
|  1 | 2010-04-24 |          2 |
|  1 | 2010-04-24 |          2 |
|  1 | 2010-04-30 |          2 |
|  1 | 2010-05-03 |          1 |
|  2 | 2010-05-03 |          4 |
+----+------------+------------+
5 rows in set (0.00 sec)