每种类型的每位客户每年的总付款

Question

请考虑以下付款数据：

customerID    paymentID    pamentType    paymentDate    paymentAmount
---------------------------------------------------------------------
     1            1            A         2015-11-28          500
     1            2            A         2015-11-29         -150
     1            3            B         2016-03-07          300
     2            4            A         2015-03-03          200
     2            5            B         2016-05-25         -100
     2            6            C         2016-06-24          700
     1            7            B         2015-09-22          110
     2            8            B         2016-01-03          400

我需要每年按客户统计各种付款类型（A = 发票，B = 贷方票据等）的总和，如下所示：

year    customerID    paymentType    paymentSum
-----------------------------------------------
2015        1             A             350      : paymentID 1 + 2
2015        1             B             110      : paymentID 7
2015        1             C               0
2015        2             A             200      : paymentID 4
2015        2             B               0
2015        2             C               0
2016        1             A               0
2016        1             B             300      : paymentID 3
2016        1             C               0
2016        2             A               0
2016        2             B             300      : paymentID 5 + 8
2016        2             C             700      : paymentId 6

每个类别都有价值很重要（因此对于 2015 年，客户 1 的类型 C 的付款价值为 0，但仍然很高兴看到这一点）。

实际上，有超过 10 种支付类型和大约 30 位客户。总日期范围为 10 年。

这是否可能仅在 SQL 中执行，如果可以，有人可以告诉我怎么做吗？如果可能的话，使用相对简单的查询以便我可以从中学习，例如将中间结果存储到 #temptable 中。

非常感谢任何帮助！

Answer 1

在 paymentAmount 上使用 SUM() 的简单 GROUP BY 将为您提供您想要的

select  year = datepart(year, paymentDate),
        customerID,
        paymentType,
        paymentSum = sum(paymentAmount)
from    payment_data
group by datepart(year, paymentDate), customerID, paymentType

Answer 2

这是一个生成所需0s 的简单查询。请注意，它可能不是生成此结果集的最有效方式。如果您已经有客户或付款类型的查找表，最好使用这些而不是 CTE¹ 我在这里使用：

declare @t table (customerID int,paymentID int,paymentType char(1),paymentDate date,
                 paymentAmount int)
insert into @t(customerID,paymentID,paymentType,paymentDate,paymentAmount) values
(1,1,'A','20151128', 500),
(1,2,'A','20151129',-150),
(1,3,'B','20160307', 300),
(2,4,'A','20150303', 200),
(2,5,'B','20160525',-100),
(2,6,'C','20160624', 700),
(1,7,'B','20150922', 110),
(2,8,'B','20160103', 400)

;With Customers as (
    select DISTINCT customerID from @t
), PaymentTypes as (
    select DISTINCT paymentType from @t
), Years as (
    select DISTINCT DATEPART(year,paymentDate) as Yr from @t
), Matrix as (
    select
        customerID,
        paymentType,
        Yr
    from
        Customers
            cross join
        PaymentTypes
            cross join
        Years
)
select
    m.customerID,
    m.paymentType,
    m.Yr,
    COALESCE(SUM(paymentAmount),0) as Total
from
    Matrix m
        left join
    @t t
        on
            m.customerID = t.customerID and
            m.paymentType = t.paymentType and
            m.Yr = DATEPART(year,t.paymentDate)
group by
    m.customerID,
    m.paymentType,
    m.Yr

结果：

customerID  paymentType Yr          Total
----------- ----------- ----------- -----------
1           A           2015        350
1           A           2016        0
1           B           2015        110
1           B           2016        300
1           C           2015        0
1           C           2016        0
2           A           2015        200
2           A           2016        0
2           B           2015        0
2           B           2016        300
2           C           2015        0
2           C           2016        700

（如果上面的日期处理需要能够使用索引，我们可能还想用数字表玩游戏和/或生成实际的开始和结束日期）

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另请注意，我的脚本顶部与您问题中的示例数据有多么相似 - 除了它是生成示例数据的实际代码。您可能希望将来考虑以这种方式呈现示例代码，因为它简化了在答案中实际能够测试脚本的过程。

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¹CTE - 公用表表达式。它们可能被认为在概念上类似于临时表 - 只是我们实际上并没有（必然）将结果具体化。它们也被合并到跟随它们的单个查询中，并且整个查询被作为一个整体进行优化。

您对使用临时表的建议意味着您将把它分解为多个单独的查询，然后必然会强制 SQL 以 我们 选择的顺序执行任务，而不是让优化器选择上述单个查询的最佳方法。