如何使用 where 和 Group by 返回多个总和结果

Posted 2023-03-24

【中文标题】如何使用 where 和 Group by 返回多个总和结果

【英文标题】：How do I return multiple results of sum based using where and Group by

【发布时间】：2014-09-22 14:23:51

【问题描述】：

我正在尝试执行一个查询，在该查询中我可以根据 where 子句获取列的总和，并按日期分组，但它的行为与我预期的不一样，也不知道为什么。

我有一张交易表：

时间戳（transaction_date） 一个值（金额）， 一种类型（payin 或 payout）， 交易前的过往余额（结转）， 和期末余额（balance）。

这是我的表格的 JSON 导出：

[
   
      "id":"2",
      "type":"payout",
      "carry":"2340",
      "amount":"50",
      "balance":"2290",
      "transaction_date":"2014-09-15 00:00:00",
   ,
   
      "id":"1",
      "type":"payin",
      "carry":"340",
      "amount":"2000",
      "balance":"2340",
      "transaction_date":"2014-09-22 09:10:03",
   ,
   
      "id":"3",
      "type":"payout",
      "carry":"0",
      "amount":"50",
      "balance":"0",
      "transaction_date":"2014-09-22 09:10:03",
   ,
   
      "id":"4",
      "type":"payin",
      "carry":"1",
      "amount":"30",
      "balance":"1",
      "transaction_date":"2014-09-22 09:10:03",
   
] 

我想要实现的是为每个日期（日历日期，而不是时间戳）获取一行，其中包含： 日期（又是日历而不是时间戳）， 在任何一天交易之前进行初始携带， 该日期的付款总和， 该日期的支出总和， 当天的最终收盘余额。

目前我只得到一个结果，它似乎忽略了该组（无论行日期如何，都将所有付款和所有付款相加）

SELECT DATE(`transaction_date`) as day, 
SUM(amount) AS pay_in 
FROM transactions 
WHERE type='payin' GROUP BY day

这是我正在使用的完整查询（减去进位和余额）

SELECT payins.day, payins.pay_in, payouts.pay_out 
From
    (SELECT DATE(`transaction_date`) as day, 
     SUM(amount) AS pay_in FROM transactions 
     WHERE type='payin' GROUP BY DATE(`transaction_date`)
     ) payins
LEFT JOIN 
    (SELECT DATE(`transaction_date`) as day, SUM(amount) AS pay_out 
     FROM transactions 
     WHERE type='payout' 
     GROUP BY DATE(`transaction_date`)
     ) payouts 
ON payins.day = payouts.day
Group By day

如果有什么不同，我在 OSX 10.9 上使用 MAMP 3.0.4

【参考方案1】：

在这种情况下您不需要使用子查询，您可以使用SUM 和CASE。此外，您的分组似乎对我返回 2 个示例数据结果的工作正常（请参阅提供的小提琴）：

SELECT Date(transaction_date) date,
    SUM(CASE WHEN type='payin' THEN amount END)) payinsum,
    SUM(CASE WHEN type='payout' THEN amount END) payoutsum
FROM transactions
GROUP BY date

SQL Fiddle Demo