select date_format(CREATETIME,'YYYY') as year, count(id) as xmsl,--项目数量 sum(ZBPRICE) as totalInvestment, --总投资 TENDER as fbfs, CASE WHEN (TENDER = 'GK')THEN '公开招标' WHEN (TENDER = 'YQ' )THEN '邀请招标' WHEN (TENDER = 'QTZB' )THEN '简易（直接发包？）' ELSE '空' end "发包方式" from MHXXM.OA_Form_FinalZBUnit --where CREATETIME like '2021%' GROUP BY date_format(CREATETIME,'YYYY'),TENDER order by CREATETIME desc; 如何查询sum（zbprice）在分组后GROUP BY date_format(CREATETIME,'YYYY'),TENDER 的sum（*）的占比

在SQL查询中计算sum(zbprice)在分组后GROUP BY date_format(CREATETIME,'YYYY'), TENDER的占比，可以通过嵌套查询和窗口函数来实现。具体来说，可以使用SUM()函数和OVER()子句来计算总和，然后在SELECT语句中计算占比。以下是详细的步骤和示例代码。

核心答案

要计算sum(zbprice)在分组后的占比，可以使用嵌套查询和窗口函数。首先，计算每个分组的总和，然后在外层查询中计算该分组占总和的百分比。12

📊 计算分组后的总和

首先，我们需要计算每个分组的总和。使用GROUP BY子句对date_format(CREATETIME, 'YYYY')和TENDER进行分组，并计算每个分组的sum(zbprice)。

SELECT 
    date_format(CREATETIME, 'YYYY') AS year,
    TENDER AS fbfs,
    SUM(ZBPRICE) AS totalInvestment
FROM 
    MHXXM.OA_Form_FinalZBUnit
GROUP BY 
    date_format(CREATETIME, 'YYYY'), TENDER
ORDER BY 
    year DESC;

📈 计算占比

接下来，使用窗口函数SUM(SUM(ZBPRICE)) OVER()来计算总和，并在SELECT语句中计算占比。

SELECT 
    year,
    fbfs,
    totalInvestment,
    ROUND((totalInvestment * 100.0 / totalSum), 2) AS percentage
FROM 
    (
        SELECT 
            date_format(CREATETIME, 'YYYY') AS year,
            TENDER AS fbfs,
            SUM(ZBPRICE) AS totalInvestment,
            SUM(SUM(ZBPRICE)) OVER() AS totalSum
        FROM 
            MHXXM.OA_Form_FinalZBUnit
        GROUP BY 
            date_format(CREATETIME, 'YYYY'), TENDER
    ) AS subquery
ORDER BY 
    year DESC;

🔍 详细解释

• 嵌套查询：首先在内部查询中计算每个分组的totalInvestment和总和totalSum。
• 窗口函数：使用SUM(SUM(ZBPRICE)) OVER()计算总和，确保每个分组的totalSum是相同的。
• 计算占比：在外层查询中，使用ROUND((totalInvestment * 100.0 / totalSum), 2)计算每个分组的占比，并保留两位小数。

🛠️ 解决方案和操作步骤

1. 编写嵌套查询：首先编写内部查询，计算每个分组的totalInvestment和总和totalSum。
2. 使用窗口函数：在内部查询中使用SUM(SUM(ZBPRICE)) OVER()计算总和。
3. 计算占比：在外层查询中，使用ROUND((totalInvestment * 100.0 / totalSum), 2)计算每个分组的占比。
4. 排序结果：使用ORDER BY year DESC对结果进行排序。

通过以上步骤，可以有效地计算sum(zbprice)在分组后的占比，从而更好地理解数据的分布情况。34