用条件聚合做行转列
把行变成列的标准手法是条件聚合：为每个目标列写一个 SUM(CASE WHEN 维度 = 值 THEN 度量 ELSE 0 END)，一次扫描就能同时算出多列结果。MySQL 8 与 PostgreSQL 都支持这种写法；MySQL 还可以用 IF() 简写，PostgreSQL 只能用 CASE 或 FILTER 子句。相比把多个指标拆成多条查询再由应用层拼装，条件聚合只扫一遍数据，与 GROUP BY 天然配合，是报表与看板最常用的透视实现方式。
基本信息
| 适用平台 | MySQL 8.0 / PostgreSQL / SQL Server / Oracle |
|---|---|
| 通用写法 | SUM(CASE WHEN 条件 THEN 度量 ELSE 0 END) |
| MySQL 简写 | SUM(IF(条件, 度量, 0))，PostgreSQL 没有 IF() |
| NULL 处理 | SUM 忽略 NULL；无匹配行时 SUM 返回 NULL，可用 COALESCE 兜底 |
| 列数限制 | SQL 的列必须在写语句时确定，维度值动态变化时要靠应用层拼 SQL 或改用 JSON 聚合 |
典型使用场景
- 订单状态透视：一行同时展示已支付、已退款、待发货等各状态数量
- 月份宽表：把 1 月到 12 月的金额铺成 12 列，便于导出与图表
- 渠道拆解：同一行内比较各渠道的销售额与订单量
- 看板一次查询返回全部指标，减少往返次数
- 与总量列配合算占比：既看绝对值也看结构
MySQL 写法
MySQL 写法
SELECT DATE(created_at) AS d,
SUM(CASE WHEN status = 'paid' THEN 1 ELSE 0 END) AS paid_cnt,
SUM(CASE WHEN status = 'refunded' THEN 1 ELSE 0 END) AS refund_cnt,
SUM(amount) AS total_amount,
SUM(IF(channel = 'app', amount, 0)) AS app_amount # MySQL 可用 IF 简写
FROM orders
WHERE created_at >= '2026-09-01'
GROUP BY DATE(created_at)
ORDER BY d;PostgreSQL 写法
PostgreSQL 写法
-- PostgreSQL 没有 IF()，可以用 CASE，也可以用 SQL 标准的 FILTER
SELECT date_trunc('month', created_at)::date AS m,
COUNT(*) FILTER (WHERE status = 'paid') AS paid_cnt,
COUNT(*) FILTER (WHERE status = 'refunded') AS refund_cnt,
COALESCE(SUM(amount) FILTER (WHERE status = 'paid'), 0) AS paid_amount
FROM orders
GROUP BY 1
ORDER BY 1;几种写法对照
| 写法 | 支持的库 | 备注 |
|---|---|---|
| SUM(CASE WHEN … THEN 1 ELSE 0 END) | 通用 | 跨库一致，最稳的选择 |
| SUM(IF(cond, val, 0)) | MySQL | 更短，PostgreSQL 不支持 |
| COUNT(*) FILTER (WHERE …) | PostgreSQL 等 | 可读性好；COUNT 无匹配时返回 0 |
| SUM(…) FILTER (WHERE …) | PostgreSQL 等 | 无匹配行时返回 NULL，需要 COALESCE |
| 原生 PIVOT 语法 | Oracle / SQL Server | MySQL 与 PostgreSQL 未提供 |
条件聚合的列数是写死的：如果维度值来自数据（渠道列表经常变），要么由应用层根据维度凑 SQL，要么先聚合成 JSON 交给前端做透视。
透视的筛选条件必须放在 CASE 分支里：WHERE 在聚合前就执行，把状态条件写进 WHERE 会让其他状态整列消失，只剩一个非零分支。
各分支列相加应等于总量列：这个等式是最实用的口径自检，一旦对不上就说明 CASE 条件与业务口径不一致，或存在未覆盖的状态取值。
别把 COUNT(*) 与 COUNT(CASE WHEN … THEN 1 END) 混用：前者统计所有行，后者只统计满足条件的行；写成 COUNT(*) 做条件计数会得到全量行数，指标静默失真。