mysql sum 重复计算_mysql join sum时数据重复问题及解决方案

本文主要是介绍mysql sum 重复计算_mysql join sum时数据重复问题及解决方案，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

当我们使用mysql的join功能从多张表中取出数据并使用sum分别对取出的数据求和时

会发现sum出来的值是不对的，往往是正确值的整数倍

为什么会出现这样的情况呢

复现

假设有两张表：user_buy 和user_sell，分别记录了用户在某天的购买和出售金额，

结构如下：

CREATE TABLE `user_buy` (

`id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,

`uid` int(10) unsigned NOT NULL COMMENT '用户id',

`amount` int(10) unsigned default '0' COMMENT '数量',

`init_time` date not null comment '日期',

PRIMARY KEY (`id`),

KEY `uid` (`uid`) USING BTREE

) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='用户购买统计';

CREATE TABLE `user_sell` (

`id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,

`uid` int(10) unsigned NOT NULL COMMENT '用户id',

`amount` int(10) unsigned default '0' COMMENT '数量',

`init_time` date not null comment '日期',

PRIMARY KEY (`id`),

KEY `uid` (`uid`) USING BTREE

) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='用户出售统计';

数据如下：

现在我想求用户在一段时间里面的购买总金额 - 出售总金额，并根据差值排序，取前30个用户

一番思考后，我写下了如下sql

SELECT
    ub.uid,
    sum( ub.amount ) - sum( us.amount ) total 
FROM
    user_buy ub
    LEFT JOIN user_sell us ON ub.uid = us.uid 
GROUP BY
    ub.uid 
ORDER BY
    total 
    LIMIT 30

得到如下结果：

很明显，这个结果是不对的

用户11的正确值应该是(100+200) - (10 + 20) = 270

用户22的正确值应该是(300+400) -(30 + 40) = 630

sql得出的结果是正确值的2倍！

猜想

由于按照uid字段进行聚合，且uid也是两个表关联的联结字段，因此会出现以下情况：

1.user_buy中的某个uid在user_sell中存在，且在user_sell中有n条记录时，会使得sum(ub.amount)的值变为正常值的n倍

2.user_sell中的某个uid在user_buy中存在，且在user_buy中有m条记录时，会使得sum(us.amount)的值变为正常值的m倍

验证

修改数据，在user_sell中增加一条uid = 11的数据

 继续用上面的sql查询：

用户11的正确值应该是(100+200) - (10 + 20+30) = 240

780 怎么来的？

(100+200)* 3 - (10 + 20 +30)* 2 = 780

1260同理，猜想正确

解决方案

为了避免联表字段同时满足多条记录的情况

先用子查询在各自表中完成数据的聚合，将数据存放在临时表中，再联合临时表

此时两个临时表中的数据对聚合字段uid来说都是唯一的

sql如下：

SELECT
    ub.uid,
    sum( ub.amount ) - sum( us.amount ) total 
FROM
    ( SELECT uid, sum( amount ) AS amount FROM user_buy GROUP BY uid ) AS ub
    LEFT JOIN ( SELECT uid, sum( amount ) AS amount FROM user_sell GROUP BY uid ) AS us ON ub.uid = us.uid 
GROUP BY
    ub.uid 
ORDER BY
    total 
    LIMIT 30

结果：

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