sql union 合并数据 参考

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博客围绕按月份统计订单量展开，需求是统计每个月的支付、结算和总订单量，各订单量查询条件不同。先分别查询各月份下的各订单量，用UNION合并结果未达预期，最后用临时表按日期字段分组查询并对各订单求和汇总得到想要的结果。

 需求是，求每个月份下，支付订单量、结算订单量、总订单量(各订单量的查询条件并不相同，但是返回数据格式相同)

想要的结果如图：

 

但是每类订单量的查询条件是不一样的，如下列各查询的条件  order_status_key

首先是要将每个月份下的各订单量分别查询出来：

-- 每月支付订单量
select CONCAT(DATE_FORMAT(o.pay_date,'%c'),'月') dateValue,count(o.guide_order_id) payOrderCount,0 finishOrderCount,0 allOrderCount from boom_shopping_guide_order o WHERE o.order_status_key = 1 and o.pay_date between "2019-01-01" and "2019-12-31" group by DATE_FORMAT(o.pay_date,'%c') ;
-- 结果 
| dateValue | payOrderCount | finishOrderCount | allOrderCount |
3月	28	0	0
4月	1591	0	0
5月	5282	0	0
6月	8097	0	0
7月	1260	0	0

-- 每月结算订单量
select CONCAT(DATE_FORMAT(o.pay_date,'%c'),'月') dateValue,0 payOrderCount,count(o.guide_order_id) finishOrderCount,0 allOrderCount from boom_shopping_guide_order o WHERE o.order_status_key = 2 and o.pay_date between "2019-01-01" and "2019-12-31" group by DATE_FORMAT(o.pay_date,'%c') ;
-- 结果 
| dateValue | payOrderCount | finishOrderCount | allOrderCount |
2月	0	2	0
3月	0	159	0
4月	0	1454	0
5月	0	4209	0
6月	0	5676	0
7月	0	170	0

-- 每月总订单量
select CONCAT(DATE_FORMAT(o.pay_date,'%c'),'月') dateValue,0 payOrderCount,0 finishOrderCount,count(o.guide_order_id) allOrderCount from boom_shopping_guide_order o WHERE o.order_status_key in (1,2) and o.pay_date between "2019-01-01" and "2019-12-31" group by DATE_FORMAT(o.pay_date,'%c');
-- 结果 
| dateValue | payOrderCount | finishOrderCount | allOrderCount |
2月	0	0	2
3月	0	0	187
4月	0	0	3045
5月	0	0	9491
6月	0	0	13773
7月	0	0	1430

然后UNION合并这些结果,然而并不是想要的结果：

-- 使用UNION语句合并数据
select CONCAT(DATE_FORMAT(o.pay_date,'%c'),'月') dateValue,count(o.guide_order_id) payOrderCount,0 finishOrderCount,0 allOrderCount from boom_shopping_guide_order o WHERE o.order_status_key = 1 and o.pay_date between "2019-01-01" and "2019-12-31" group by DATE_FORMAT(o.pay_date,'%c') 
UNION 
select CONCAT(DATE_FORMAT(o.pay_date,'%c'),'月') dateValue,0 payOrderCount,count(o.guide_order_id) finishOrderCount,0 allOrderCount from boom_shopping_guide_order o WHERE o.order_status_key = 2 and o.pay_date between "2019-01-01" and "2019-12-31" group by DATE_FORMAT(o.pay_date,'%c') 
UNION 
select CONCAT(DATE_FORMAT(o.pay_date,'%c'),'月') dateValue,0 payOrderCount,0 finishOrderCount,count(o.guide_order_id) allOrderCount from boom_shopping_guide_order o WHERE o.order_status_key in (1,2) and o.pay_date between "2019-01-01" and "2019-12-31" group by DATE_FORMAT(o.pay_date,'%c');
-- 结果 
| dateValue | payOrderCount | finishOrderCount | allOrderCount |
3月	28	0	0
4月	1591	0	0
5月	5282	0	0
6月	8097	0	0
7月	1260	0	0
2月	0	2	0
3月	0	159	0
4月	0	1454	0
5月	0	4209	0
6月	0	5676	0
7月	0	170	0
2月	0	0	2
3月	0	0	187
4月	0	0	3045
5月	0	0	9491
6月	0	0	13773
7月	0	0	1430

将上边的查询结果用临时表按日期字段分组查询，各订单求和汇总，得到想要的结果：

-- 用临时表解决问题
select dateValue,sum(payOrderCount) payOrderCount,sum(finishOrderCount) finishOrderCount,sum(allOrderCount) allOrderCount from 
(
select CONCAT(DATE_FORMAT(o.pay_date,'%c'),'月') dateValue,count(o.guide_order_id) payOrderCount,0 finishOrderCount,0 allOrderCount from boom_shopping_guide_order o WHERE o.order_status_key = 1 and o.pay_date between "2019-01-01" and "2019-12-31" group by DATE_FORMAT(o.pay_date,'%c') 
UNION 
select CONCAT(DATE_FORMAT(o.pay_date,'%c'),'月') dateValue,0 payOrderCount,count(o.guide_order_id) finishOrderCount,0 allOrderCount from boom_shopping_guide_order o WHERE o.order_status_key = 2 and o.pay_date between "2019-01-01" and "2019-12-31" group by DATE_FORMAT(o.pay_date,'%c') 
UNION 
select CONCAT(DATE_FORMAT(o.pay_date,'%c'),'月') dateValue,0 payOrderCount,0 finishOrderCount,count(o.guide_order_id) allOrderCount from boom_shopping_guide_order o WHERE o.order_status_key in (1,2) and o.pay_date between "2019-01-01" and "2019-12-31" group by DATE_FORMAT(o.pay_date,'%c')
) tempTable group by dateValue;
-- 结果 
| dateValue | payOrderCount | finishOrderCount | allOrderCount |
2月	0	2	2
3月	28	159	187
4月	1591	1454	3045
5月	5282	4209	9491
6月	8097	5676	13773
7月	1260	170	1430

 

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