数据透视表（Pivot Table）是 Excel 中一个非常实用的分析功能，可以用于实现复杂的数据分类汇总和对比分析，是数据分析师和运营人员必备技能之一。今天我们来谈谈如何在 MySQL/MariaDB 中如何实现相同的功能。使用 CASE 表达式和分组聚合
数据透视表的本质就是按照行和列的不同组合进行数据分组，然后对结果进行汇总；因此，它和数据库中的分组（GROUP BY）加聚合函数（COUNT、SUM、AVG 等）的功能非常类似。
我们首先使用以下 GROUP BY 子句对销售数据进行分类汇总：select coalesce(product, ‘【全部产品】’) “产品”, coalesce(channel, ‘【所有渠道】’) “渠道”, any_value(coalesce(extract(year_month from saledate), ‘【所有月份】’)) “月份”, sum(amount) "销量"from sales_datagroup by product,channel,extract(year_month from saledate) with rollup;以上语句按照产品、渠道以及月份进行汇总；with rollup 选项用于生成不同层次的小计、合计以及总计；coalesce 函数用于将汇总行中的 NULL 值显示为相应的信息；any_value 函数用于返回分组内的任意数据，如果去掉会返回语法错误（MySQL 的一个 bug）。该查询返回的结果如下：产品 |渠道 |月份 |销量 |---------|---------|-----------|-------|桔子 |京东 |201901 | 41289|桔子 |京东 |201902 | 43913|桔子 |京东 |201903 | 49803|桔子 |京东 |201904 | 49256|桔子 |京东 |201905 | 64889|桔子 |京东 |201906 | 62649|桔子 |京东 |【所有月份】| 311799|桔子 |店面 |201901 | 41306|桔子 |店面 |201902 | 37906|桔子 |店面 |201903 | 48866|桔子 |店面 |201904 | 48673|桔子 |店面 |201905 | 58998|桔子 |店面 |201906 | 58931|桔子 |店面 |【所有月份】| 294680|桔子 |淘宝 |201901 | 43488|桔子 |淘宝 |201902 | 37598|桔子 |淘宝 |201903 | 48621|桔子 |淘宝 |201904 | 49919|桔子 |淘宝 |201905 | 58530|桔子 |淘宝 |201906 | 64626|桔子 |淘宝 |【所有月份】| 302782|桔子 |【所有渠道】|【所有月份】| 909261|…香蕉 |【所有渠道】|【所有月份】| 925369|【全部产品】|【所有渠道】|【所有月份】|2771682|实际上，我们已经得到了销量的汇总结果，只不过需要将数据按照不同月份显示为不同的列；也就是需要将行转换为列，这个功能可以使用 CASE 表达式实现：select coalesce(product, ‘【全部产品】’) “产品”, coalesce(channel, ‘【所有渠道】’) “渠道”, sum(case extract(year_month from saledate) when 201901 then amount else 0 end) “一月”, sum(case extract(year_month from saledate) when 201902 then amount else 0 end) “二月”, sum(case extract(year_month from saledate) when 201903 then amount else 0 end) “三月”, sum(case extract(year_month from saledate) when 201904 then amount else 0 end) “四月”, sum(case extract(year_month from saledate) when 201905 then amount else 0 end) “五月”, sum(case extract(year_month from saledate) when 201906 then amount else 0 end) “六月”, sum(amount) “总计"from sales_datagroup by product, channel with rollup;第一个 SUM 函数中的 CASE 表达式只汇总 201901 月份的销量，其他月份销量设置为 0；后面的 SUM 函数依次类推，得到了每个月的销量汇总和所有月份的总计。该查询返回的数据透视表如下：产品 |渠道 |一月 |二月 |三月 |四月 |五月 |六月 |总计 |----------|----------|------|------|------|------|------|------|-------|桔子 |京东 | 41289| 43913| 49803| 49256| 64889| 62649| 311799|桔子 |店面 | 41306| 37906| 48866| 48673| 58998| 58931| 294680|桔子 |淘宝 | 43488| 37598| 48621| 49919| 58530| 64626| 302782|桔子 |【所有渠道】|126083|119417|147290|147848|182417|186206| 909261|苹果 |京东 | 38269| 40593| 56552| 56662| 64493| 62045| 318614|苹果 |店面 | 43845| 40539| 44909| 55646| 56771| 64933| 306643|苹果 |淘宝 | 42969| 43289| 48769| 58052| 58872| 59844| 311795|苹果 |【所有渠道】|125083|124421|150230|170360|180136|186822| 937052|香蕉 |京东 | 36879| 36981| 51748| 54801| 64936| 60688| 306033|香蕉 |店面 | 41210| 39420| 50884| 52085| 60249| 67597| 311445|香蕉 |淘宝 | 42468| 41955| 52780| 54971| 56504| 59213| 307891|香蕉 |【所有渠道】|120557|118356|155412|161857|181689|187498| 925369|【全部产品】|【所有渠道】|371723|362194|452932|480065|544242|560526|2771682|📝MySQL 中的 IF(expr1,expr2,expr3) 函数也可以用于替换上面 CASE 表达式。有行转列就有列转行，MySQL 也没有专门的函数处理这种情况，可以使用 UNION 操作符将多个结果集进行合并。例如：with d as ( select product, channel, sum(case extract(year_month from saledate) when 201901 then amount else 0 end) s01, sum(case extract(year_month from saledate) when 201902 then amount else 0 end) s02, sum(case extract(year_month from saledate) when 201903 then amount else 0 end) s03, sum(case extract(year_month from saledate) when 201904 then amount else 0 end) s04, sum(case extract(year_month from saledate) when 201905 then amount else 0 end) s05, sum(case extract(year_month from saledate) when 201906 then amount else 0 end) s06 from sales_data group by product, channel)select product, channel, 201901 saledate, s01 amount from dunion allselect product, channel, 201902 saledate, s02 from dunion allselect product, channel, 201903 saledate, s03 from dunion allselect product, channel, 201904 saledate, s04 from dunion allselect product, channel, 201905 saledate, s05 from dunion allselect product, channel, 201906 saledate, s06 from d;通用表表达（with 子句）构造了包含多个月份的销量数据，每个月份都是一列；然后每个查询返回一个月份的数据，并且通过 union all 操作符将所有结果合并到一起。
使用预编译的动态 SQL 语句
使用 CASE 表达式和聚合函数实现数据透视表的方法存在一定的局限性，假如还有 7 月份到 12 月份的销量需要统计，我们就需要修改查询语句增加这部分的处理。为此，我们可以使用动态 SQL 自动生成行列转换的语句：select group_concat( distinct concat( ’ sum(case extract(year_month from saledate) when ‘, dt, ’ then amount else 0 end) as "’, dt, '”‘) ) into @sqlfrom ( select extract(year_month from saledate) as dt from sales_data order by saledate) d;
set @sql = concat(‘select coalesce(product, ‘’【全部产品】’’) “产品”, coalesce(channel, ‘’【所有渠道】‘’) “渠道”,‘, @sql, ‘, sum(amount) “总计” from sales_data group by product, channel with rollup;’);select @sql;prepare stmt from @sql;execute stmt;deallocate prepare stmt;首先，通过查询 sales_data 表找出所有的月份并且构造 sum 函数，将构造的语句存入变量 @sql 中；group_concat 函数可以将多行字符串合并成单个字符串。📝group_concat 函数允许返回的最大长度（字节）由系统变量 group_concat_max_len 进行设置，默认值为 1024。然后，使用 set 命令将查询语句的其他部分和已有的内容进行合并，生成的查询语句如下：select coalesce(product, ‘【全部产品】’) “产品”, coalesce(channel, ‘【所有渠道】’) “渠道”, sum(case extract(year_month from saledate) when 201901 then amount else 0 end) as “201901”, sum(case extract(year_month from saledate) when 201902 then amount else 0 end) as “201902”, sum(case extract(year_month from saledate) when 201903 then amount else 0 end) as “201903”, sum(case extract(year_month from saledate) when 201904 then amount else 0 end) as “201904”, sum(case extract(year_month from saledate) when 201905 then amount else 0 end) as “201905”, sum(case extract(year_month from saledate) when 201906 then amount else 0 end) as “201906”, sum(amount) "总计"from sales_datagroup by product, channel with rollup;最后通过预编译命令执行该语句并返回结果，即使增加了其他月份的销售数据也不需要手动修改查询语句。
使用 CONNECT 存储引擎
如果使用 MariaDB 10.0 以上的版本，可以利用 CONNECT 存储引擎中的 PIVOT 表类型实现数据透视表。
首先，我们需要安装 CONNECT 存储引擎。Windows 系统可以执行以下命令进行动态安装：INSTALL SONAME ‘ha_connect’;也可以在配置文件 my.ini 中增加以下内容，不过需要重启服务：[mysqld]plugin_load_add = ha_connect📝对于 Linux 操作系统，CONNECT 存储引擎的安装过程可以参考官方文档。接下来我们定义一个 pivot 类型的表：create table pivot_sales( product varchar(20) not null, channel varchar(20) not null, 201901 decimal(10,2) not null flag=1, 201902 decimal(10,2) not null flag=1, 201903 decimal(10,2) not null flag=1, 201904 decimal(10,2) not null flag=1, 201905 decimal(10,2) not null flag=1, 201906 decimal(10,2) not null flag=1)engine=connect table_type=pivotoption_list=‘PivotCol=saledate,FncCol=amount,host=127.0.0.1,user=root, password=p123456,port=3306’SrcDef=‘select product,channel,date_format(saledate, ‘’%Y%m’’) saledate,sum(amount) amount from sales_data group by product,channel,date_format(saledate, ‘’%Y%m’‘)’;其中，engine 定义存储引擎为 connect；table_type 定义表的类型为 pivot；option_list 用于定义各种选项，PivotCol 表示要转换成多个字段的数据所在的列，FncCol 指定要进行汇总的字段，其他是连接源表服务器的信息；SrcDef 用于指定源表查询语句，也可以使用 Tabname 指定表名；上面的字段是透视表的结构，flag=1 表示聚合之后的字段。
创建成功之后，我们就可以直接查询 pivot_sales 表中的数据了：select * from pivot_sales;
product |channel |201901 |201902 |201903 |201904 |201905 |201906 |--------|---------|--------|--------|--------|--------|--------|--------|桔子 |京东 |41289.00|43913.00|49803.00|49256.00|64889.00|62649.00|桔子 |店面 |41306.00|37906.00|48866.00|48673.00|58998.00|58931.00|桔子 |淘宝 |43488.00|37598.00|48621.00|49919.00|58530.00|64626.00|苹果 |京东 |38269.00|40593.00|56552.00|56662.00|64493.00|62045.00|苹果 |店面 |43845.00|40539.00|44909.00|55646.00|56771.00|64933.00|苹果 |淘宝 |42969.00|43289.00|48769.00|58052.00|58872.00|59844.00|香蕉 |京东 |36879.00|36981.00|51748.00|54801.00|64936.00|60688.00|香蕉 |店面 |41210.00|39420.00|50884.00|52085.00|60249.00|67597.00|香蕉 |淘宝 |42468.00|41955.00|52780.00|54971.00|56504.00|59213.00|目前，PIVOT 表支持的功能有限，只能进行一些基本的操作。例如：-- 不会出错select * from pivot_saleswhere channel =‘京东’;
– 语法错误select channel from pivot_saleswhere channel =‘京东’;
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