一条SQL实现多维分析的关键是组合使用GROUP BY、CASE WHEN、聚合函数和窗口函数:用CASE WHEN+聚合函数做条件统计,GROUPING SETS/CUBE生成多维小计,窗口函数补充动态指标(如占比、排名),所有计算可在单条SELECT中完成。

用一条SQL同时统计多个指标、生成多维分析结果,关键在于灵活组合 GROUP BY、CASE WHEN、聚合函数 和 窗口函数。不需要写多条SQL或多次查询,就能在一个结果集中输出分组汇总、条件计数、占比、累计值等维度。
这是最常用也最实用的方式:在 COUNT/SUM/AVG 等函数中嵌套 CASE WHEN,实现“按规则分别计数”。比如统计每个部门的总人数、男女人数、高薪人数(薪资 > 15000):
SELECT dept, COUNT(*) AS total_cnt, COUNT(CASE WHEN gender = '男' THEN 1 END) AS male_cnt, COUNT(CASE WHEN gender = '女' THEN 1 END) AS female_cnt, COUNT(CASE WHEN salary > 15000 THEN 1 END) AS high_salary_cnt, AVG(salary) AS avg_salary FROM employees GROUP BY dept;
注意:用 COUNT(CASE WHEN ... THEN 1 END) 而不是 COUNT(*) 配合 WHERE,才能保证各指标在同一分组下对齐;NULL 不会被 COUNT 统计,所以安全可靠。
当需要同时查看「按部门」「按城市」「按部门+城市」等多个粒度的汇总时,不用写多个 GROUP BY 再 UNION,直接用 GROUPING SETS(标准 SQL)或 CUBE(部分数据库支持):
配合 GROUPING() 函数还能标记哪一列是小计行(返回 1 表示该列被折叠),方便识别汇总层级。
如果原始数据是明细行(如订单流水),又想同时看到“每个用户的订单数”和“该用户订单占全站比例”,就不能只靠 GROUP BY —— 这时窗口函数上场:
SELECT
user_id,
COUNT(*) OVER(PARTITION BY user_id) AS user_order_cnt,
COUNT(*) OVER() AS total_order_cnt,
ROUND(
COUNT(*) OVER(PARTITION BY user_id) * 1.0 / COUNT(*) OVER(), 4
) AS user_ratio
FROM orders;这样每行仍保留原始 user_id,但附带了用户级统计和全局统计,便于后续筛选或排序,也避免了 JOIN 汇总表的复杂性。
真实分析常需“多维+多指标+衍生计算”。例如:按月份统计销售额、环比增长、占全年比重、销售排名:
DATE_TRUNC('month', order_time) 或 TO_CHAR(order_time, 'YYYY-MM') 提取月粒度SUM(amount) OVER(PARTITION BY ...) 做月度汇总LAG(SUM(amount)) OVER(ORDER BY month) 取上月值算环比SUM(amount) OVER() 得全年总额,再做除法得占比RANK() OVER(ORDER BY SUM(amount) DESC) 加排名所有这些,都可写进同一条 SELECT,无需子查询嵌套过深,只要逻辑清晰、别名明确,就非常可读且高效。
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