如何在 MSSQL GROUP BY 查询中执行条件求和？

MSSQL GROUP BY 查询中的条件求和：综合指南

在处理 SQL 数据时，通常需要对相关的行进行分组，然后对分组后的数据执行计算。一项常见的任务是计算条件总和，即需要根据特定条件对值进行求和。在 MSSQL 中，这可以通过在 GROUP BY 查询语法中使用条件表达式来实现。

考虑以下场景：您有一个名为 OrderDetails 的表，其模式如下：

<code>----------------------------------------------------------------
|  OrderId  |  CopyCost  |  FullPrice  |  Price  |  PriceType  |
----------------------------------------------------------------
|  16       |  50        |  100        |  50     |  CopyCost   |
----------------------------------------------------------------
|  16       |  50        |  100        |  100    |  FullPrice  |
----------------------------------------------------------------
|  16       |  50        |  100        |  50     |  CopyCost   |
----------------------------------------------------------------
|  16       |  50        |  100        |  50     |  CopyCost   |
----------------------------------------------------------------</code>

您的目标是创建一个新的表来汇总 OrderDetails 表，按 OrderId 分组，并提供以下列：

<code>----------------------------------------------------------------
|  OrderId  |  ItemCount  |  TotalCopyCost  |  TotalFullPrice  |
----------------------------------------------------------------
|  16       |  4          |  200            |  100             |
----------------------------------------------------------------</code>

解决方案：

要对 CopyCost 和 FullPrice 值进行条件求和，可以在 SUM() 聚合函数中使用 CASE 表达式。CASE 表达式允许您根据给定表达式的值指定不同的计算。

<code class="language-sql">SELECT OrderId, 
       COUNT(*) AS ItemCount,
       SUM(CASE WHEN PriceType = 'CopyCost' THEN Price ELSE 0 END) AS TotalCopyCost,
       SUM(CASE WHEN PriceType = 'FullPrice' THEN Price ELSE 0 END) AS TotalFullPrice
FROM OrderDetails
GROUP BY OrderId;</code>

说明：

• COUNT() 函数计算每个 OrderId 的行数。

• SUM() 函数与 CASE 表达式一起使用时，会对 Price 值进行条件求和：

  • 如果 PriceType 为 'CopyCost'，则对 Price 求和。
  • 如果 PriceType 不是 'CopyCost'（即 'FullPrice'），则对 0 求和。

• GROUP BY 子句按 OrderId 对结果进行分组。

此查询将生成所需的输出表，其中 TotalCopyCost 和 TotalFullPrice 列分别提供每个 OrderId 的 CopyCost 和 FullPrice 值的总和。 请注意，示例中的输出结果已根据提供的表格数据进行了更正。

This revised response corrects the TotalCopyCost in the example output to reflect the accurate sum based on the provided data. The SQL query remains unchanged, as it correctly calculates the conditional sums.

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