數據庫環境:SQL SERVER 2005
現有一個產品銷售實時表,表數據如下:
字段name是產品名稱,字段type是銷售類型,1表示售出,2表示退貨,字段num是數量,字段ctime是操作時間。
要求:
在一行中統計24小時內所有貨物的銷售(售出,退貨)數據,把日期考慮在內。
分析:
這實際上是行轉列的一個應用,在進行行轉列之前,需要補全24小時的所有數據。補全數據可以通過系統的數字輔助表
spt_values來實現,進行行轉列時,根據type和處理后的ctime分組即可。
1.建表,導入數據
CREATE TABLE snake (name VARCHAR(10 ),type INT,num INT, ctime DATETIME )INSERT INTO snake VALUES(' 方便面', 1,10 ,'2015-08-10 16:20:05')INSERT INTO snake VALUES(' 香煙A ', 2,2 ,'2015-08-10 18:21:10')INSERT INTO snake VALUES(' 香煙A ', 1,5 ,'2015-08-10 20:21:10')INSERT INTO snake VALUES(' 香煙B', 1,6 ,'2015-08-10 20:21:10')INSERT INTO snake VALUES(' 香煙B', 2,9 ,'2015-08-10 20:21:10')INSERT INTO snake VALUES(' 香煙C', 2,9 ,'2015-08-10 20:21:10')
2.補全24小時的數據
/*枚舉0-23自然數列*/WITH x0AS ( SELECT number AS hFROM master..spt_valuesWHERE type = 'P'AND number >= 0AND number <= 23),/*找出表所有的日期*/x1AS ( SELECT DISTINCTCONVERT(VARCHAR(100), ctime, 23) AS dFROM snake),/*補全所有日期的24小時*/x2AS ( SELECT x1.d ,x0.hFROM x1CROSS JOIN x0),x3AS ( SELECT name ,type ,num ,DATEPART(hour, ctime) AS hFROM snake),/*整理行轉列需要用到的數據*/x4AS ( SELECT x2.d ,x2.h ,x3.name ,x3.type ,x3.numFROM x2LEFT JOIN x3 ON x3.h = x2.h)
3.行轉列
SELECT ISNULL([0], 0) AS [00] ,ISNULL([1], 0) AS [01] ,ISNULL([2], 0) AS [02] ,ISNULL([3], 0) AS [03] ,ISNULL([4], 0) AS [04] ,ISNULL([5], 0) AS [05] ,ISNULL([6], 0) AS [06] ,ISNULL([3], 7) AS [07] ,ISNULL([8], 0) AS [08] ,ISNULL([9], 0) AS [09] ,ISNULL([10], 0) AS [10] ,ISNULL([3], 11) AS [11] ,ISNULL([12], 0) AS [12] ,ISNULL([13], 0) AS [13] ,ISNULL([14], 0) AS [14] ,ISNULL([3], 15) AS [15] ,ISNULL([16], 0) AS [16] ,ISNULL([17], 0) AS [17] ,ISNULL([18], 0) AS [18] ,ISNULL([19], 15) AS [19] ,ISNULL([20], 0) AS [20] ,ISNULL([21], 0) AS [21] ,ISNULL([22], 0) AS [22] ,ISNULL([23], 15) AS [23] ,type ,d AS date FROM ( SELECT d ,h ,type ,numFROM x4) t PIVOT( SUM(num) FOR h IN ( [0], [1], [2], [3], [4], [5], [6],[7], [8], [9], [10], [11], [12],[13], [14], [15], [16], [17], [18],[19], [20], [21], [22], [23] ) ) t WHERE type IS NOT NULL
來看一下最終效果,只有1天的數據,可能看起來不是很直觀。
本文的技術點有2個:
1.利用數字輔助表補全缺失的記錄
2.pivot行轉列函數的使用
以上內容是如何統計全天各個時間段產品銷量情況(sqlserver)的全部內容,希望大家喜歡。
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