一条SQL实现多维结果拆分的核心是GROUP BY配合聚合函数及CASE WHEN、窗口函数、条件聚合等技术：1. 多字段GROUP BY实现“地区+月份+产品线”组合统计；2. CASE WHEN+COUNT/SUM实现单行多指标条件计数；3. 窗口函数在保留明细基础上挂载用户级、品类级汇总；4. 条件聚合模拟PIVOT完成支付方式等维度横向展开。
一条SQL实现多维结果拆分，核心在于用GROUP BY配合聚合函数，再结合条件统计或分组透视思路，避免多次查库或应用层拼接。
按多个字段组合分组统计
业务中常见“按地区+月份+产品线”看销量。直接在 GROUP BY 后写多个字段即可，SQL 自动产出笛卡尔组合维度的聚合结果：
- SELECT region, month, product_line, SUM(sales) AS total_sales
- FROM orders
- WHERE order_date >= '2024-01-01'
- GROUP BY region, month, product_line
- ORDER BY region, month;
注意：所有 SELECT 中非聚合字段（如 region、month）必须出现在 GROUP BY 中，否则报错。
同一字段多角度条件计数（CASE WHEN 拆解）
想在一个结果里同时看「新客数」「复购数」「高价值客户数」？用 CASE WHEN + COUNT/SUM 实现单行多指标：
- SELECT
- COUNT(*) AS total_users,
- COUNT(CASE WHEN first_order_date = order_date THEN 1 END) AS new_users,
- COUNT(CASE WHEN order_count > 1 THEN 1 END) AS repeat_users,
- SUM(CASE WHEN total_spent >= 5000 THEN 1 ELSE 0 END) AS high_value_users
- FROM user_orders;
技巧：用 COUNT(CASE...) 统计非空行数；用 SUM(CASE...THEN 1 ELSE 0) 更直观控制逻辑值。
用窗口函数补全维度上下文（不破坏明细粒度）
当既要保留原始订单行，又要带出「该用户总订单数」「该品类平均单价」等汇总信息，用 WINDOW 函数：
- SELECT
- order_id, user_id, category, amount,
- COUNT(*) OVER (PARTITION BY user_id) AS user_total_orders,
- AVG(amount) OVER (PARTITION BY category) AS avg_amount_by_category
- FROM orders;
优势：不用 GROUP BY 就能挂载多维统计值，适合做明细报表+下钻分析。
横向展开多维指标（PIVOT 思路，兼容多数数据库）
若需把「支付方式」从行转为列（如 alipay、wechat、bank 列并排），可用条件聚合模拟 PIVOT：
- SELECT
- DATE(order_time) AS dt,
- SUM(CASE WHEN pay_type = 'alipay' THEN amount ELSE 0 END) AS alipay_amt,
- SUM(CASE WHEN pay_type = 'wechat' THEN amount ELSE 0 END) AS wechat_amt,
- SUM(CASE WHEN pay_type = 'bank' THEN amount ELSE 0 END) AS bank_amt
- FROM payments
- GROUP BY DATE(order_time);
本质是“分组 + 多个带条件的 SUM”，灵活可控，无需依赖数据库原生 PIVOT 语法。
