【SQL】累计统计方法，使用SQL详细写出

一、累计统计方法

累计统计通常指的是在一组数据中，计算每个数据点的累积总和或者累积其他统计量。在SQL中，这通常可以通过使用窗口函数（如

SUM() OVER()

）来实现。以下是一些常见的累计统计方法的例子：

累计求和

假设你有一个销售数据表

sales

，包含

date

（日期）和

amount

（销售额）两个字段，你想要计算到当前日期为止的累计销售额：

SELECTdate,
  amount,SUM(amount)OVER(ORDERBYdate)AS cumulative_total
FROM
  sales;

这里，

SUM(amount) OVER (ORDER BY date)

表示对

amount

进行累计求和，

ORDER BY date

表示按照

date

的顺序进行累计。

累计计数

如果你想要计算到当前日期为止的累计销售次数，可以使用

COUNT()

窗口函数：

SELECTdate,COUNT(*)OVER(ORDERBYdate)AS cumulative_count
FROM
  sales;

累计平均值

计算到当前日期为止的累计平均销售额：

SELECTdate,
  amount,AVG(amount)OVER(ORDERBYdate)AS cumulative_average
FROM
  sales;

累计最大值

计算到当前日期为止的累计最大销售额：

SELECTdate,
  amount,MAX(amount)OVER(ORDERBYdate)AS cumulative_max
FROM
  sales;

累计最小值

计算到当前日期为止的累计最小销售额：

SELECTdate,
  amount,MIN(amount)OVER(ORDERBYdate)AS cumulative_min
FROM
  sales;

带分区的累计统计

如果你的数据需要按照某个字段进行分区，并在每个分区内部进行累计统计，可以使用

PARTITION BY

子句。例如，按照

year

分区，计算每个年份的累计销售额：

SELECTyear,month,
  amount,SUM(amount)OVER(PARTITIONBYyearORDERBYmonth)AS cumulative_total
FROM
  sales
ORDERBYyear,month;

在这个例子中，

PARTITION BY year

表示将数据按照

year

字段进行分区，然后在每个分区内部按照

month

进行累计求和。

注意事项

• 窗口函数的 OVER 子句定义了窗口的排序和分区，而窗口函数本身则定义了要计算的统计量。
• 累计统计通常依赖于数据的排序，因此选择合适的排序字段非常重要。
• 在使用窗口函数时，确保你的数据库支持这些功能（大多数现代数据库如 PostgreSQL, MySQL 8.0+, SQL Server, Oracle 等都支持窗口函数）。

这些是使用SQL进行累计统计的一些基本方法。根据你的具体需求，可能需要调整查询以适应不同的数据结构和统计目标。

二、在SQL中，除了窗口函数，还有哪些方法可以实现累计统计？在SQL中，除了使用窗口函数实现累计统计外，还有其他几种方法可以实现类似的效果，尤其是在不支持窗口函数的数据库版本中。以下是一些常见的替代方法：

1. 自连接查询

可以通过将表自身连接到不同的别名上来模拟窗口函数的效果。

累计求和：

SELECT
  a.date,
  a.amount,(SELECTSUM(b.amount)FROM sales b WHERE b.date<= a.date)AS cumulative_total
FROM
  sales a
ORDERBY
  a.date;

在这个查询中，我们对

sales

表进行了自连接，通过子查询在每个记录上计算当前日期及之前所有记录的

amount

总和。

2. 用户变量

在一些数据库（如MySQL）中，可以使用用户变量来实现累计计算。

累计求和：

SET@cumulative_total :=0;SELECTdate,
  amount,(@cumulative_total :=@cumulative_total+ amount)AS cumulative_total
FROM
  sales
ORDERBYdate;

这里，

@cumulative_total

变量用于存储累计总和，每行的计算都会更新这个变量。

3. 临时表或表变量

使用临时表或表变量来存储中间的累计结果。

创建临时表：

CREATETEMPORARYTABLEIFNOTEXISTS temp_sales ASSELECTdate,
  amount,(SELECTSUM(amount)FROM sales s WHERE s.date<= t.date)AS cumulative_total
FROM
  sales t
ORDERBYdate;SELECT*FROM temp_sales;

使用表变量（以MySQL为例）：

CREATETABLE temp_sales (dateDATE,
  amount DECIMAL,
  cumulative_total DECIMAL);INSERTINTO temp_sales (date, amount, cumulative_total)SELECT
  s1.date,
  s1.amount,(SELECTSUM(s2.amount)FROM sales s2 WHERE s2.date<= s1.date)AS cumulative_total
FROM
  sales s1
ORDERBY
  s1.date;SELECT*FROM temp_sales;

4. 递归CTE（公共表表达式）

在支持CTE的数据库中，可以使用递归CTE来实现累计统计。

累计求和：

WITH RECURSIVE cumulative_sales AS(SELECTdate,
    amount,SUM(amount)OVER(ORDERBYdate)AS cumulative_total
  FROM
    sales
  WHEREdate=(SELECTMIN(date)FROM sales)UNIONALLSELECT
    s.date,
    s.amount,
    cs.cumulative_total + s.amount AS cumulative_total
  FROM
    sales s
  INNERJOIN cumulative_sales cs ON s.date> cs.date)SELECT*FROM cumulative_sales;

5. 程序逻辑

在某些情况下，如果SQL查询的性能不佳，可以考虑将数据导出到程序中（如Python、Java等），然后使用程序逻辑来计算累计统计。

注意事项

• 使用用户变量和自连接方法可能在性能上不如窗口函数。
• 用户变量的方法依赖于特定的数据库系统，不同的数据库系统可能有不同的实现方式。
• 使用临时表或表变量可能会增加数据库的存储和IO负担，尤其是在处理大量数据时。
• 递归CTE可能在大型数据集上性能不佳，且语法相对复杂。

选择哪种方法取决于你的具体需求、数据库的支持情况以及对性能的考虑。