基于SQL中的一列的聚集行

发布于 2025-01-27 09:10:12 字数 3877 浏览 3 评论 0原文

我有一个看起来像这样的数据集：

report_id	category_id	product_id	year_month	total_sales
10	a	1	202201	10
10	A	1	202202	16
10	A	2	202201	11
10	A	3	202201	8
10	A	4	10 A 4 202202	202201 12
10	A	4	202202	202202 15
10	B	7	19 192202 19 192202 19 192202	19
10	B	8	202204	17
10	B	9	202203	9

我试图汇总该表，如果category_id = a没有任何category_id = b; aCTORY_ID = A的所有产品都可以称为“ MISC”。

所需的数据集应该看起来像：

report_id	category_id	product_id	year_month	total_sales_sales
10	a	misc	202201	41
10	a	misc	202202	31
10	B	7	202202	19
10	B	8	202204	17
10	B	9	202203	9

我完全丢失了如何生产此数据的数据放。

感谢您的帮助

原文

I have a data set that looks like this:

report_id	category_id	product_id	year_month	total_sales
10	A	1	202201	10
10	A	1	202202	16
10	A	2	202201	11
10	A	3	202201	8
10	A	4	202201	12
10	A	4	202202	15
10	B	7	202202	19
10	B	8	202204	17
10	B	9	202203	9

I am trying to summarize the table where I can aggregate by year_month if category_id = A without any aggregation for category_id = B; all products for category_id = A can be referred to as 'misc'.

The desired data set should look like this:

report_id	category_id	product_id	year_month	total_sales
10	A	misc	202201	41
10	A	misc	202202	31
10	B	7	202202	19
10	B	8	202204	17
10	B	9	202203	9

I am totally lost as to how to produce this data set.

Thanks for your help

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哆啦不做梦 2025-02-03 09:10:13

您可以汇总：

使用
group_concat 以条件方式使用 如果 函数

SELECT report_id,
       category_id,
       IF(GROUP_CONCAT(product_id) LIKE '%,%', 
          'misc', 
          GROUP_CONCAT(product_id))            AS product_id,
       year_month_,
       SUM(total_sales)                        AS total_sales
FROM tab
GROUP BY report_id,
         category_id,
         year_month_

检查demo 在这里。

注意：这是一个通用的解决方案，如果您的“杂项”值应在任何类别中找到，而不是根据您的特定示例数据找到唯一的“ A”类别。

You can aggregate over:

total_sales with the SUM function
product_id with the GROUP_CONCAT in a conditional way using the IF function

SELECT report_id,
       category_id,
       IF(GROUP_CONCAT(product_id) LIKE '%,%', 
          'misc', 
          GROUP_CONCAT(product_id))            AS product_id,
       year_month_,
       SUM(total_sales)                        AS total_sales
FROM tab
GROUP BY report_id,
         category_id,
         year_month_

Check the demo here.

Note: this is a generalized solution, in case your 'misc' value should ever be found in any category, rather than the only category 'A', as per your specific sample data.

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呢古 2025-02-03 09:10:12

我们可以使用案例根据category_id中的值将列product_id格式化，然后按结果进行分组。

 创建表mytable（
  report_id int，
  aCTORY_ID char（1），
  product_id int，
  年varchar（6），
  total_sales int
  ）；

✓

 插入Mytable值
（10，'a'，1，202201，10），
（10，'a'，1，202202，16），
（10，'a'，2，202201，11），
（10，'a'，3，202201，8），
（10，'a'，4，202201，12），
（10，'a'，4，202202，15），
（10，'b'，7，202202，19），
（10，'b'，8，202204，17），
（10，'b'，9，202203，9）;

✓

 选择
  report_id，
  category_id，
  当category_id ='a'then's'misc'的情况
  否则product_id end product_id，
  年度，
  sum（total_sales）total_sales
来自mytable
组为1,2,3,4;

 report_id | category_id | product_id |年| total_sales
--------：| ：----------- | ：---------- | ：-------- | -----------：
       10 | A | MISC | 202201 | 41
       10 | A | MISC | 202202 | 31
       10 | b | 7 | 202202 | 19
       10 | b | 8 | 202204 | 17
       10 | b | 9 | 202203 | 9

db＆lt;＆gt;＆gt;

We can use case to format the column product_id according to the value in category_id and then group by the result.

create table myTable(
  Report_id int,
  Category_id char(1),
  Product_id int,
  Yearmonth varchar(6),
  total_sales int
  );

✓

insert into myTable values
(10   ,'A',   1,  202201  ,10),
(10   ,'A',   1,  202202  ,16),
(10   ,'A',   2,  202201  ,11),
(10   ,'A',   3,  202201  ,8),
(10   ,'A',   4,  202201  ,12),
(10   ,'A',   4,  202202  ,15),
(10   ,'B',   7,  202202  ,19),
(10   ,'B',   8,  202204  ,17),
(10   ,'B',   9,  202203  ,9);

✓

Select
  Report_id,
  Category_id,
  Case when category_id = 'A' then 'misc'
  Else product_id end Product_ID,
  Yearmonth,
  Sum(total_sales) total_sales
From myTable
Group by 1,2,3,4;

Report_id | Category_id | Product_ID | Yearmonth | total_sales
--------: | :---------- | :--------- | :-------- | ----------:
       10 | A           | misc       | 202201    |          41
       10 | A           | misc       | 202202    |          31
       10 | B           | 7          | 202202    |          19
       10 | B           | 8          | 202204    |          17
       10 | B           | 9          | 202203    |           9

db<>fiddle here

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