介绍
本指南将介绍如何使用 MySQL 对包含交易信息的数据表执行操作。我们的主要示例将涉及货币交易。
交易和表数据
考虑一个数字交易，其中值存储在一个地方，而上下文存储在其他地方。例如，当发生现金交易时，我们可以在一个表中表示现金交易的方向，在另一个表中表示金额，以避免出现负数。同样，有很多论坛和在线评论系统，您可以在其中投赞成票或反对票。这些投票将与其各自的计数分开存储，从而具有完全正值，但它们将通过外键链接到包含每个投票的原始值的表，无论它们是正数还是负数。
金钱交易例子
我遇到了与不同货币交易相关的类似问题。交易类型将决定它是入账交易还是出账交易。针对同样的情况进行建模，我们今天将研究三件事：
- 根据交易的价值将其连接起来。
- 根据值的关系创建一个乘数。
- 创建按不同货币和用户分组的合并总额。
分组
分组时，聚合函数是关键。我们将对包含财务详细信息的示例表应用某些聚合函数。本文提供了该表的数据定义语言 (DDL)。
该表的结构如下：
| 柱子 | 类型 |
|---|---|
| 转移ID | int(11) 自动递增 |
| 主题 | varchar(100) |
| 数量 | 十进制（7,2） |
| 货币 | 炭（3） |
| 方向 | int（11） |
| 用户身份 | int（11） |
| 时间戳 | 时间戳 [CURRENT_TIMESTAMP] |
对于此表，我添加了一个新列来指示方向。1表示贷方，2表示借方。值1和2对我们来说没有任何意义，但它们可作为保存值的另一个表的外键。我有意使用正数来模拟现实世界的情况。
请考虑下面显示的示例数据集，它代表一个用户的值：
| 转移ID | 主题 | 数量 | 货币 | 方向 | 用户身份 | 时间戳 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 薪水 | 2000.00 | 美元 | 1 | 1 | 2017-05-12 09:15:56 |
| 2 | 售出电视 | 150.00 | 英镑 | 1 | 1 | 2017-05-12 09:16:23 |
| 3 | 移动帐单 | 25.00 | 英镑 | 2 | 1 | 2017-05-12 09:19:03 |
| 4 | 房屋租金 | 1500.00 | 美元 | 2 | 1 | 2017-05-12 09:21:03 |
| 5 | 食物 | 10.00 | 英镑 | 2 | 1 | 2017-05-12 09:24:33 |
| 6 | 互联网账单 | 250.00 | 美元 | 2 | 1 | 2017-05-12 09:26:03 |
| 7 | 增值税 | 100.00 | 英镑 | 2 | 1 | 2017-05-12 09:26:45 |
| 8 | 信用卡帐单 | 150.00 | 美元 | 2 | 1 | 2017-05-12 09:27:46 |
| 9 | 进口费用 | 75.00 | 美元 | 2 | 1 | 2017-05-12 12:27:46 |
| 10 | 现金提款 | 20.00 | 美元 | 2 | 1 | 2017-05-12 12:28:20 |
获取总金额。
要获取所有金额的总和，请使用SUM和GROUP BY函数。在上述情况下，我们将使用以下查询来获取所有交易的总和，无论用户、方向和/或货币如何。
SELECT SUM(`Amount`) AS `Total` FROM `transactions`;
上面将会输出类似这样的内容：
| 全部的 |
|---|
| 4185.00 |
信用卡和借记卡
这不是我们的理想情况。我们有不同的行获得不同的值。最重要的是，借记金额应该从值中减去。在这种情况下，我们可以使用GROUP BY函数拆分收入和支出，这给了我们以下查询：
SELECT SUM(`Amount`) AS `Total` FROM `transactions` GROUP BY `Direction`;
上述查询将产生以下形式的结果：
| 全部的 |
|---|
| 2150.00 |
| 2130.00 |
该表表示所有朝同一方向进行的交易总额的列表。
不同的货币
用同样的方法，我们将能够通过用逗号分隔的列名来添加另一个分组。因此，如果我们需要添加下一阶段的分组，让我们以这种方式添加货币列：
SELECT SUM(`Amount`) AS `Total` FROM `transactions` GROUP BY `Direction`, `Currency`;
以上结果：
| 全部的 |
|---|
| 150.00 |
| 2000.00 |
| 135.00 |
| 1995.00 |
如上所示，此命令会在数据中创建额外的拆分。通过添加货币类别，我们首先按方向分组，然后按货币分组，从而得到四个不同的值。
但是，我们的输出相当混乱，因为我们不知道每个数字代表什么。让我们添加更多列来揭示行的含义：
SELECT SUM(`Amount`) AS `Total`, `Currency`, `Direction` FROM `transactions` GROUP BY `Direction`, `Currency`;
查询现在看起来更好：
| 全部的 | 货币 | 方向 |
|---|---|---|
| 150.00 | 英镑 | 1 |
| 2000.00 | 美元 | 1 |
| 135.00 | 英镑 | 2 |
| 1995.00 | 美元 | 2 |
与初始数据集相比，您能看出GROUP BY命令对我们的查询有什么影响吗？值按GROUP BY方案指定的顺序显示。输出首先按Direction 排序，然后按Currency排序，从GBP在字母表中排在USD之前可以看出。</fon
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