Druid重组SQL语句,实现动态group by

本文介绍了一种方法,用于动态地重构 SQL 查询中的 GROUP BY 子句。该方法首先解析 SQL 语句,然后根据提供的字段列表更新 GROUP BY 和 SELECT 列表,确保 GROUP BY 中的所有字段都出现在 SELECT 列表中。

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  public static SQLSelect getSqlSelect(String sql, List<String> groupByList, String dbType) {
        if (CollectionUtils.isEmpty(groupByList)) {
            return null;
        }
    
        List<SQLStatement> statements = SQLUtils.parseStatements(sql, dbType);
        SQLSelectStatement selectStatement = (SQLSelectStatement) statements.get(0);
        SQLSelect select = selectStatement.getSelect();
        if (select.getQuery() instanceof SQLUnionQuery) {
            SQLUnionQuery sqlUnionQuery = (SQLUnionQuery) select.getQuery();
            SQLSelectQueryBlock rightQuery = (SQLSelectQueryBlock) sqlUnionQuery.getRight();
            rebuildQueryGroupByAndSelect(groupByList, rightQuery);
        
            SQLSelectQueryBlock leftQuery = (SQLSelectQueryBlock) sqlUnionQuery.getLeft();
            rebuildQueryGroupByAndSelect(groupByList, leftQuery);
        } else {
            SQLSelectQueryBlock query = (SQLSelectQueryBlock) select.getQuery();
            rebuildQueryGroupByAndSelect(groupByList, query);
        }
        return select;
    }
private static void rebuildQueryGroupByAndSelect(List<String> groupByList, SQLSelectQueryBlock query) {
        // 将 旧的group by的字段从select item 换成新的group by 字段
        SQLSelectGroupByClause oldGroupBy = query.getGroupBy();
        List<SQLSelectItem> selectList = query.getSelectList();
        if (oldGroupBy != null) {
            List<SQLExpr> oldGroupByItems = oldGroupBy.getItems();
           
            for (SQLExpr oldGroupByItem : oldGroupByItems) {
                int j = selectList.size();
                // 如果group by 是 a,则 a 和 t.a都可以删
                if (oldGroupByItem instanceof SQLIdentifierExpr) {
                    for (int i = j - 1; i >= 0; i--) {
                        SQLSelectItem selectItem = selectList.get(i);
                        if (selectItem.getExpr() instanceof SQLIdentifierExpr) {
                            if (oldGroupByItem.toString().equalsIgnoreCase(selectItem.getExpr().toString())) {
                                selectList.remove(i);
                            }
                        } else  if (selectItem.getExpr() instanceof SQLPropertyExpr) {
                            SQLPropertyExpr propertyExpr = (SQLPropertyExpr) selectItem.getExpr();
                            if (oldGroupByItem.toString().equalsIgnoreCase(propertyExpr.getName())) {
                                selectList.remove(i);
                            }
                        }
                    }
                } else if(oldGroupByItem instanceof SQLPropertyExpr) {
                    //如果 group by 是 t.a, 则 a 和 t.a都可以删
                    String name = ((SQLPropertyExpr) oldGroupByItem).getName();
                    String expr = oldGroupByItem.toString();
                    for (int i = j - 1; i >= 0; i--) {
                        SQLSelectItem selectItem = selectList.get(i);
                        if (selectItem.getExpr() instanceof SQLIdentifierExpr) {
                            if (name.equalsIgnoreCase(selectItem.getExpr().toString())) {
                                selectList.remove(i);
                            }
                        } else  if (selectItem.getExpr() instanceof SQLPropertyExpr) {
                            if (selectItem.getExpr().toString().equalsIgnoreCase(expr)) {
                                selectList.remove(i);
                            }
                        }
                    }
                }
            }
        }
        // 加上新的group by的字段到select
        for (String selectItem : groupByList) {
            selectList.add(new SQLSelectItem(new SQLIdentifierExpr(selectItem)));
        }
        
        // 重组group by
        SQLSelectGroupByClause group = new SQLSelectGroupByClause();
        for (String s : groupByList) {
            group.addItem(new SQLIdentifierExpr(s));
        }
        query.setGroupBy(group);
    }

### 关于 Druid 用于统计的 SQL 示例 当使用 Druid 进行数据查询和分析时,可以构建复杂的聚合查询来满足不同的业务需求。以下是一个简单的例子展示如何利用 DruidSQL 接口执行统计数据的操作。 #### 使用 GROUP BY 和 COUNT 函数进行基本统计 假设有一个名为 `events` 的表存储事件日志记录,其中包含字段 `timestamp`, `userId`, `eventType`. 下面的例子展示了按天汇总每种类型的事件次数: ```sql SELECT FLOOR(__time TO DAY) AS event_date, eventType, COUNT(*) as count_of_events FROM events GROUP BY FLOOR(__time TO DAY), eventType; ``` 这段代码会返回每一天内不同种类事件的发生数量[^1]. #### 利用 SUM 聚合函数计算总和 如果想要了解某个时间段内的总收入情况,并且收入信息保存在一个叫作 `transactions` 表里,那么可以通过如下方式求得总额: ```sql SELECT SUM(amount) total_revenue FROM transactions WHERE __time BETWEEN TIMESTAMP '2023-09-01T00:00:00Z' AND TIMESTAMP '2023-09-30T23:59:59Z'; ``` 这里的时间戳范围可以根据实际需要调整,上述命令将会给出指定月份期间所有交易金额之和[^2]. #### 结合 HAVING 子句筛选分组后的结果集 有时候可能只关心那些超过一定阈值的数据项,在这种情况下就可以应用HAVING子句来进行过滤操作。比如找出每天发生次数大于等于10次以上的特定类型活动: ```sql SELECT FLOOR(__time TO DAY) AS event_date, eventType, COUNT(*) as count_of_events FROM events GROUP BY FLOOR(__time TO DAY), eventType HAVING COUNT(*) >= 10; ``` 此查询语句不仅实现了按照日期和事件类别分类计数的功能,还进一步限定了输出仅包括每日至少发生了十次以上的情况[^3].
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