MySQL系列之行转列，列转行

MySQL系列之行转列，列转行

之前业务出现了需要行转列的场景，记录一下

SQL中AVG、COUNT、SUM、MAX等聚合函数对NULL值的处理

Mysql Max、 Where和 Group By 三个关键字同时使用 执行顺序

MySql 行转列的玩法 ，实战案例教学（MAX函数的坑简析）（本文主要参考该博主的文章）

行转列方式(个人比较推荐第三种)

使用该文章作者的数据库设计https://blog.csdn.net/qq_35387940/article/details/128264385

CREATE TABLE `env_climate` (
    `id` INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键',
    `area` VARCHAR(50) NULL DEFAULT NULL COMMENT '地区' COLLATE 'utf8_general_ci',
    `item_name` VARCHAR(50) NULL DEFAULT NULL COMMENT '参数项名' COLLATE 'utf8_general_ci',
    `item_value` VARCHAR(50) NULL DEFAULT NULL COMMENT '参数项值' COLLATE 'utf8_general_ci',
    `item_value2` int(12) NULL DEFAULT NULL COMMENT '参数项值2' COLLATE 'utf8_general_ci',
    `date` VARCHAR(50) NULL DEFAULT NULL COMMENT '日期' COLLATE 'utf8_general_ci',
    PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE
)
COMMENT='环境气候表'
COLLATE='utf8_general_ci'
ENGINE=InnoDB
AUTO_INCREMENT=1;

INSERT INTO `env_climate` (`id`, `area`, `item_name`, `item_value`,`item_value`, `date`) VALUES (1, '深圳', '温度', '12',2, '2022-11-01');
INSERT INTO `env_climate` (`id`, `area`, `item_name`, `item_value`,`item_value`, `date`) VALUES (2, '深圳', '湿度', NULL,2, '2022-11-01');
INSERT INTO `env_climate` (`id`, `area`, `item_name`, `item_value`,`item_value`, `date`) VALUES (3, '深圳', '光照', '1300',2, '2022-11-01');
INSERT INTO `env_climate` (`id`, `area`, `item_name`, `item_value`,`item_value`, `date`) VALUES (4, '成都', '温度', '45',2, '2022-11-01');
INSERT INTO `env_climate` (`id`, `area`, `item_name`, `item_value`,`item_value`, `date`) VALUES (5, '成都', '湿度', '32',2, '2022-11-01');
INSERT INTO `env_climate` (`id`, `area`, `item_name`, `item_value`,`item_value`, `date`) VALUES (6, '成都', '光照', '1300',2, '2022-11-01');
INSERT INTO `env_climate` (`id`, `area`, `item_name`, `item_value`,`item_value`, `date`) VALUES (7, '成都', '湿度', '32',2, '2022-11-02');
INSERT INTO `env_climate` (`id`, `area`, `item_name`, `item_value`,`item_value`, `date`) VALUES (8, '成都', '温度', '26',2, '2022-11-02');
INSERT INTO `env_climate` (`id`, `area`, `item_name`, `item_value`,`item_value`, `date`) VALUES (9, '成都', '光照', '230',2, '2022-11-02');
INSERT INTO `env_climate` (`id`, `area`, `item_name`, `item_value`,`item_value`, `date`) VALUES (10, '深圳', '温度', '26',2, '2022-11-02');
INSERT INTO `env_climate` (`id`, `area`, `item_name`, `item_value`,`item_value`, `date`) VALUES (11, '深圳', '湿度', '34',2, '2022-11-02');
INSERT INTO `env_climate` (`id`, `area`, `item_name`, `item_value`,`item_value`, `date`) VALUES (12, '深圳', '光照', '5000',2, '2022-11-02');
 

groupby和min()/max()（不太推荐）

SELECT DATE AS '日期', AREA,
MAX(CASE WHEN item_name='温度' THEN item_value ELSE '--'END) AS "温度",
MAX(CASE WHEN item_name='湿度' THEN item_value ELSE '--'END) AS "湿度",
MAX(CASE WHEN item_name='光照' THEN item_value ELSE '--'END) AS "光照"
FROM env_climate
GROUP BY AREA, DATE

在以下情况会异常

SELECT DATE AS '日期', AREA,
MAX(CASE WHEN item_name='温度' THEN item_value ELSE '--'END) AS "温度",
MAX(CASE WHEN item_name='湿度' THEN item_value ELSE '无'END) AS "湿度",
MAX(CASE WHEN item_name='光照' THEN item_value ELSE '--'END) AS "光照"
FROM env_climate
GROUP BY AREA, DATE

可见所有湿度均为0，这是因为‘无’这个字的字典序比任意的一项item_value都要大，而且这个字典序和建立数据库或建表设置的字符编码有关

比如11-01的深圳这天，

MAX(CASE WHEN item_name=‘湿度’ THEN item_value ELSE '无’END) AS “湿度”

会在三个数据内对比，12，null，1300，，经过case when处理后结果是，无，null，无，这三个中字典序最大的是无，所以显示的无，其他同理

所以这个需要你了解else设置的默认值和item_value的字典序哪个大，如果是数字类型，在编码集中是连续的，需要你确实好要设置的默认值的编码序列大于任何一个数字，或者是使用min()设置比任何数字编码序列小的默认值，这是很繁琐的，所以不推荐

groupby和sum()（不太推荐）

SELECT DATE AS '日期', AREA AS '地区',
SUM(CASE WHEN item_name='温度' THEN item_value ELSE '--'END) AS "温度",
SUM(CASE WHEN item_name='湿度' THEN item_value ELSE '--'END) AS "湿度",
SUM(CASE WHEN item_name='光照' THEN item_value ELSE '--'END) AS "光照"
FROM env_climate
GROUP BY AREA, DATE

不太推荐这种，因为0一般是有实际意义的，就比如温度有时候可以为0摄氏度，这和没有获取到数据是两回事

还有就算对无法转成数字类型的字符串类型，会把结果置为0，就算你用CASE WHEN item_name=‘湿度’ THEN item_value **ELSE ‘–’**END也没有任何作用

因为sum的固定返回值是double类型，但max可以返回定义的else值，因为他除了可以比较数值类型的大小，还能比较字符类型的字典序，但他有别的问题，后面会谈到这个问题

groupby和group_concat()（推荐）

SELECT DATE AS '日期', AREA,
    group_concat(CASE WHEN item_name = '温度' THEN item_value END SEPARATOR '') '温度',
    group_concat(CASE WHEN item_name = '湿度' THEN item_value END SEPARATOR '') '湿度',
    group_concat(CASE WHEN item_name = '光照' THEN item_value END SEPARATOR '') '光照'
FROM env_climate
GROUP BY DATE,AREA;

这种暂时未发现问题

列转行方式

主要是使用union

挖坑后补

MAX()及MIN()误区

groupby及聚合函数误区

聚合函数对null值的处理

AVG()忽略null，而不是作为0参与计算

COUNT(*) 计数不忽略null

COUNT(字段名)忽略null

MAX(),MIN()都忽略null

SUM()忽略null（可以对单个列求和，也可以对多个列运算后求和，且当对多个列运算求和时，如果运算的列中任意一列的值为NULL，则忽略这行的记录）

SELECT DATE AS '日期', AREA,
       sum(item_value+item_value2)
FROM env_climate
GROUP BY DATE,AREA;

可见结果是1316,未统计11-01当天湿度的item_value2值

但是单列sum()无任何影响，因为就算按null为0，对结果也没有任何影响

SELECT DATE AS '日期', AREA,
       sum(item_value)
FROM env_climate
GROUP BY DATE,AREA;

grouby的注意事项

1、分组列中若有NULL，这也将作为一组，且NULL值排在最前面

2、除汇总函数计算语句外，SELECT中的选择列必须出现在GROUP BY 中(这个可以通过更改sqlmode的ONLY_FULL_GROUP_BY绕过这一限制)

3、GROUP BY 可以包含任意数目的列，可以嵌套