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ORACLE/SQL用函数进行每年/每月/每周,每日的数据汇总

15/03/21  用函数进行每年,每月,每周,每日的数据汇总

假设一个销售明细表 sale_detail 含有 国家(country),销售时间(sale_time),销售额(sale_money)..等等

需要用到求和函数 SUM()和分组子句 GROUP BY   按国家和年份分组进行求和汇总(对每一个国家的每一年进行求和)

有两种语句形式:

每年汇总

1、表格形式例如:

国家 年份 销售额
巴西 2014 500000000000

方式一:

SELECT  S.country  as 国家—as 可以省略

to_char(S.sale_time,’YYYY’)  as 年份—to_char()字符格式化函数,将时间格式转换为四位年份,‘YYYY’字符格式显示

Sum(S.sale_money) as 销售额—对满足国家年份条件的金额进行汇总

FROM   sale_detail  S —数据源为 sale_detail

WHERE  sale_time>=to_date(‘2014-01-01’,’YYYY-MM-DD’) —to_date()时间格式化函数,讲字符转换为时间格式。用时间范围的形式确定时间范围为哪年。

AND   sale_time<=to_date(‘2015-01-01,’YYYY-MM-DD’)

GROUP BY   S.country,sale_time— 将WHERE查询出的数据按国家,时间汇总

HAVING Sum(S.sale_money)>10000000–   对分组查询出来的结果进行处理,只选出大于10000000-的数据。

方式二:

SELECT  S.country  as 国家—as 可以省略

to_char(S.sale_time,’YYYY’)  as 年份—to_char()字符格式化函数,将时间格式转换为四位年份,‘YYYY’字符格式显示

Sum(S.sale_money) as 销售额—对满足国家年份条件的金额进行汇总

FROM   sale_detail  S —数据源为 sale_detail

WHERE  to_char(sale_time,’YYYY’)=’2014’–to_char()字符转换格式化函数,将时间格式转换为字符。查找出含有2014年的数据。

GROUP BY   S.country,sale_time— 将WHERE查询出的数据按国家,时间汇总

HAVING Sum(S.sale_money)>10000000–   对分组查询出来的结果进行处理,只选出大于10000000-的数据。

 

每月汇总

1、表格形式如下

国家 月份 销售额
巴西 2014/05 6000000

 

SELECT  S.country  as 国家—as 可以省略

to_char(S.sale_time,’YYYY/MM’)  as 年份—to_char()字符格式化函数,将时间格式转换为四位年份,两位月份,‘YYYY/MM’字符格式显示

Sum(S.sale_money) as 销售额—对满足国家年份条件的金额进行汇总

FROM   sale_detail  S —数据源为 sale_detail

WHERE  to_char(sale_time,’YYYY’)=’2014’–to_char()字符转换格式化函数,将时间格式转换为字符。查找出含有2014年的数据。

GROUP BY   S.country,sale_time— 将WHERE查询出的数据按国家,时间汇总

ORDER BY   S.sale_time

2、表格形式如下:

国家 年份 月份 销售额
巴西 2014 1 600000
巴西 2015 2 600000

SELECT  S.country  as 国家—as 可以省略

to_char(S.sale_time,’YYYY’)  as 年份

to_char(S.sale_time,’MM’)  as 月份—to_char()字符格式化函数,将时间格式转换为四位年份,两位月份,‘MM’字符格式显示

Sum(S.sale_money) as 销售额—对满足国家年份条件的金额进行汇总

FROM   sale_detail  S —数据源为 sale_detail

WHERE  to_char(sale_time,’YYYY’)  in (’2014’,’2015’)–to_char()字符转换格式化函数,将时间格式转换为字符。查找出含有2014,2015年的数据。

GROUP BY   S.country,sale_time— 将WHERE查询出的数据按国家,时间汇总

ORDER BY   S.country,,S.sale_time

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