SELECT ADE_T_1_."data_name" AS "T_AF1_2_", ADE_T_1_."base_name" AS "T_A9A_3_", TO_CHAR(ADE_T_1_."data_date", 'YYYYMM') AS "T_ACD_4_", SUM(ADE_T_1_."data_value") AS "T_AGV_5_", COUNT(ADE_T_1_."data_value") AS "T_ATN_6_" FROM "index_bi_prod"."ads_energy_saving_board_ed" AS ADE_T_1_ WHERE ADE_T_1_."flag" = '基地月度' AND ADE_T_1_."data_date" >= TO_TIMESTAMP('2025-01-01 00:00:00', 'yyyy-MM-dd hh24:mi:ss') AND ADE_T_1_."data_date" <= TO_TIMESTAMP('2025-01-31 23:59:59', 'yyyy-MM-dd hh24:mi:ss') GROUP BY ADE_T_1_."data_name", ADE_T_1_."base_name", TO_CHAR(ADE_T_1_."data_date", 'YYYYMM') LIMIT 30001 OFFSET 0 quickbi交叉表的sql是这样的,现在有一个需求,要将同个月同个base_name基地名称的data_value算完平均值再进行求和,我要新加一个字段去实现,字段逻辑该怎么写
时间: 2025-03-19 09:18:36 浏览: 44
<think>好的,我需要帮用户解决这个SQL问题。用户的需求是在QuickBI的交叉表中,对同一个月份和同一个基地名称的data_value先求平均,然后再求和,并且要新增一个字段来实现这个逻辑。首先,我得理解现有的SQL结构。
现有的查询已经按data_name、base_name和月份分组,然后计算了总和和计数。用户现在的要求是,对于同一月份和同一基地,先算每个data_name的平均值(即SUM/COUNT),然后将这些平均值相加。例如,某基地某月有两个data_name,各自的总和分别是100(计数5)和200(计数10),那么平均值分别是20和20,总和就是40。
要实现这个,我需要分两步:首先在内部子查询中计算每个data_name、base_name和月份的平均值,然后在外部查询中对相同base_name和月份的平均值进行求和。这样就需要使用子查询或者CTE。原来的SUM和COUNT可能已经存在,但用户需要新增一个字段,所以可能需要调整分组方式。
需要注意的是,原来的GROUP BY包括data_name,而新的求和需要排除data_name,只按base_name和月份分组。因此,可能需要先计算每个data_name的平均,然后在更高层次按基地和月份汇总这些平均值的总和。
在SQL中,可以用子查询先计算每个data_name的平均值,然后外层按base_name和月份分组,SUM这些平均值。同时,原有字段可能需要保留,所以可能需要使用窗口函数或者不同的聚合层次。但用户要求新增字段,因此可能需要在同一个查询中同时保留原有分组和新聚合。不过,这会导致分组条件不一致,可能需要使用子查询分别处理。
或者,使用CTE先计算每个data_name的平均,然后在主查询中按base_name和月份求和。同时保留原有的SUM和COUNT,可能需要将不同的聚合层次分开处理,然后通过JOIN合并。但用户希望新增字段,所以可能需要在同一行中显示原有聚合和新字段,这可能需要使用窗口函数或其他方法。
例如,在子查询中计算每个data_name的平均值,然后在主查询中使用SUM(平均值) OVER (PARTITION BY base_name, 月份) 来得到总和。不过,这样可能会重复,因为每个data_name的行会有相同的总和值。或者,使用两次聚合,第一次按data_name分组计算平均,第二次按base_name和月份分组求和,然后与原始数据JOIN。
可能最终的解决方案是使用子查询计算每个data_name的平均,然后在外层按base_name和月份进行SUM。同时,原来的SUM和COUNT可能需要调整,或者保持原样,新增字段使用不同的聚合逻辑。需要确保分组正确,并且新字段的逻辑正确。
现在,用户可能希望在一个查询中同时得到原来的SUM、COUNT和新增的平均值总和,所以可能需要使用子查询或CTE来分步骤处理。例如:
WITH cte AS (
SELECT
data_name,
base_name,
TO_CHAR(data_date, 'YYYYMM') AS month,
SUM(data_value) AS sum_value,
COUNT(data_value) AS count_value,
SUM(data_value) / COUNT(data_value) AS avg_value
FROM ads_energy_saving_board_ed
WHERE ...
GROUP BY data_name, base_name, month
)
SELECT
base_name,
month,
SUM(sum_value) AS original_sum, -- 原有的总和
SUM(count_value) AS original_count, -- 原有的计数
SUM(avg_value) AS new_sum_avg -- 新增的平均值总和
FROM cte
GROUP BY base_name, month;
但是,这样会改变原有的分组,因为原来的查询是按data_name、base_name和月份分组的,而新的需求需要再按base_name和月份汇总。可能用户需要在同一结果集中同时保留原有的详细分组和新增的汇总字段,这可能需要使用窗口函数。
例如,在原有查询的基础上,添加一个窗口函数计算每个base_name和月份下的平均值总和:
SELECT
...,
SUM(SUM(data_value)) OVER (PARTITION BY base_name, TO_CHAR(data_date, 'YYYYMM')) / SUM(COUNT(data_value)) OVER (PARTITION BY base_name, TO_CHAR(...)) AS total_avg_sum
...
不过这可能不准确,因为窗口函数可能需要更精确的计算。或者,计算每个data_name的平均值,然后在窗口函数中求和:
AVG(data_value) OVER (PARTITION BY data_name, base_name, month) AS avg_per_data,
SUM(AVG(data_value)) OVER (PARTITION BY base_name, month) AS new_field
但AVG在窗口函数中的使用可能需要更仔细的处理。
或者,在子查询中先计算每个data_name、base_name、月的平均,然后在主查询中使用SUM(avg_value)作为新字段,同时保留原有的分组。但这样会导致重复的行,因为主查询的分组还是包括data_name,所以SUM(avg_value)可能不会正确聚合。因此,可能需要将新字段的计算作为窗口函数,按base_name和月份分区,这样每个行都会显示该基地该月的总和。
例如:
SELECT
ADE_T_1_.data_name AS T_AF1_2_,
ADE_T_1_.base_name AS T_A9A_3_,
TO_CHAR(ADE_T_1_.data_date, 'YYYYMM') AS T_ACD_4_,
SUM(ADE_T_1_.data_value) AS T_AGV_5_,
COUNT(ADE_T_1_.data_value) AS T_ATN_6_,
SUM(SUM(ADE_T_1_.data_value) / COUNT(ADE_T_1_.data_value)) OVER (PARTITION BY ADE_T_1_.base_name, TO_CHAR(ADE_T_1_.data_date, 'YYYYMM')) AS new_field
...
但这里可能有问题,因为窗口函数是在GROUP BY之后计算的,但SUM/COUNT已经按data_name分组,所以每个组的SUM(data_value)是该data_name的总和,除以COUNT是该data_name的平均。然后,SUM这些平均,按base_name和月份分区,就会得到每个base_name和月份的总和。
但窗口函数中的SUM(SUM/COUNT)可能需要在同一分组层级上。例如,GROUP BY data_name, base_name, month,之后,在窗口函数中按base_name和month分区,对每个分区的SUM(data_value)/COUNT(data_value)求和。这样,每个data_name组的平均会被计算,然后窗口函数会将同一base和month下的所有data_name的平均相加。
这可能有效,但需要测试。具体来说,在GROUP BY之后,每个行代表一个data_name、base_name、month的组合,其SUM和COUNT是该data_name在该base和month下的总和和计数。因此,SUM(data_value)/COUNT(data_value)是该data_name的平均,然后窗口函数SUM这个平均值,按base和month分区,得到所有data_name的平均的总和。
这样,新增的字段new_field就会正确显示同一个月同一个基地下,各个data_name的平均值的总和。
因此,最终的SQL可能是在原有查询的基础上,添加一个窗口函数来计算这个总和:
SELECT
ADE_T_1_."data_name" AS "T_AF1_2_",
ADE_T_1_."base_name" AS "T_A9A_3_",
TO_CHAR(ADE_T_1_."data_date", 'YYYYMM') AS "T_ACD_4_",
SUM(ADE_T_1_."data_value") AS "T_AGV_5_",
COUNT(ADE_T_1_."data_value") AS "T_ATN_6_",
SUM(SUM(ADE_T_1_."data_value) / COUNT(ADE_T_1_."data_value)) OVER (PARTITION BY ADE_T_1_."base_name", TO_CHAR(ADE_T_1_."data_date", 'YYYYMM')) AS "新增字段"
FROM ...
WHERE ...
GROUP BY ... (data_name, base_name, month)
LIMIT ...
但需要注意,在GROUP BY子句中已经按data_name分组,所以在SELECT中的SUM和COUNT是针对每个data_name的。然后窗口函数中的SUM(SUM/COUNT)会计算同一base和month下所有data_name的平均之和。
这可能满足用户的需求。因此,新增的字段使用窗口函数,按base_name和月份分区,对每个分区的SUM(data_value)/COUNT(data_value)求和。这样,每个行都会显示该基地该月的总和,而其他字段保持不变。
总结,用户需要新增一个字段,该字段的计算逻辑是:对同一个月和基地,先求每个data_name的平均,然后把这些平均加起来。使用窗口函数SUM(AVG(data_value)) OVER (PARTITION BY base_name, month)可能更直接,但需要注意在GROUP BY之后,AVG(data_value)已经是每个data_name的平均,然后窗口函数求和这些平均值。</think>分步骤解释和SQL实现:
您需要在原有查询基础上新增一个字段,实现**先按data_name计算平均值,再按base_name和月份汇总求和**的逻辑。以下是具体实现步骤:
---
### **步骤分析**
1. **原始分组维度**:当前SQL按`data_name`+`base_name`+`月份`分组,计算每个组的`SUM`和`COUNT`
2. **新需求维度**:需要先按`data_name`计算平均值(即`SUM/COUNT`),再按`base_name`+`月份`汇总这些平均值
3. **实现方式**:使用窗口函数在保留原始分组的同时,叠加按`base_name`+`月份`的聚合计算
---
### **修改后的SQL**
```sql
SELECT
ADE_T_1_."data_name" AS "T_AF1_2_",
ADE_T_1_."base_name" AS "T_A9A_3_",
TO_CHAR(ADE_T_1_."data_date", 'YYYYMM') AS "T_ACD_4_",
SUM(ADE_T_1_."data_value") AS "T_AGV_5_",
COUNT(ADE_T_1_."data_value") AS "T_ATN_6_",
-- 新增字段:先按data_name计算平均值,再按base_name+月份求和
SUM(AVG(ADE_T_1_."data_value")) OVER (
PARTITION BY
ADE_T_1_."base_name",
TO_CHAR(ADE_T_1_."data_date", 'YYYYMM')
) AS "基地月均总和_T_NEW_"
FROM
"index_bi_prod"."ads_energy_saving_board_ed" AS ADE_T_1_
WHERE
ADE_T_1_."flag" = '基地月度'
AND ADE_T_1_."data_date" BETWEEN
TO_TIMESTAMP('2025-01-01 00:00:00', 'yyyy-MM-dd hh24:mi:ss')
AND
TO_TIMESTAMP('2025-01-31 23:59:59', 'yyyy-MM-dd hh24:mi:ss')
GROUP BY
ADE_T_1_."data_name", -- 原始分组维度
ADE_T_1_."base_name",
TO_CHAR(ADE_T_1_."data_date", 'YYYYMM')
LIMIT 30001 OFFSET 0
```
---
### **关键点说明**
1. **窗口函数的作用**:
- `AVG(ADE_T_1_."data_value")`:在原始分组(`data_name`+`base_name`+`月份`)内计算平均值
- `SUM(...) OVER (PARTITION BY base_name, 月份)`:按`base_name`+`月份`汇总所有`data_name`的平均值
2. **结果验证**:
- 假设某基地某月有2个`data_name`:
- `data_name=A`:总和$100$,计数$5$ → 平均值$20$
- `data_name=B`:总和$200$,计数$10$ → 平均值$20$
- **新增字段值**:$20 + 20 = 40$
---
### **注意事项**
- 确保数据库支持窗口函数(如PostgreSQL、Oracle、MySQL 8.0+等)
- 字段别名`基地月均总和_T_NEW_`可根据实际需求修改
- 如果数据量过大,注意窗口函数的性能影响
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