经常有人问我那非常复杂的sql是怎么写出来的，我一直不知道该怎么回答。
因为虽然我写这样的sql很顺手，可是我却不知道怎么告诉别人怎么写。
很多人将这个问题归结为天赋，我却不这么看，我想这个不是天赋的问题，
任何人经过一定有效率的学习和练习都能完成。有的人可能学习的快点，有的
人可能学习的慢点，这个的确跟每个人有关，但只要经过有规律的练习，我觉得
还是能够很快的写出符合要求的sql的。我也一直认为，不知道怎么写是因为没有
找到一套行之有效的方法。
对于一个复杂的报表，乍一看，很麻烦，ｎ多张的表的数据堆砌在一起，似乎杂乱五章
让初学者看了就头疼，更不用说写了。
在复杂的sql中，比较有代表性的就是报表的sql，这里我们举一个简单的例子，套用
凯恩教授的话，进行简单的分解：
假设有一张保险的报表，需要出如下数据(人是家庭成员数):
产品线 保险单数量 男性的数量 女性的数量 1人 2人 3人 >3人 25岁 25-35 35-45 45-55 >55
这个报表涉及到三张表，不算很复杂，分别是：
product
(
product_id varchar(64),
product_name varchar(255)
)
insurance
(
ins_id varchar(64),
product_id varchar(64),
cust_id varchar(64),
额度等等...
)
customer
(
cust_id varchar(64),
cust_name varchar(64),
cust_sex varchar(8),
cust_age integer,
family_num integer
)
在此我们尽可能的简化表结构，只列出我们用到的字段。
从报表结构上看，insurance是主表，这个任何人都能看出来。再看报表
产品线从product表中取，那么先将它列出来，在纸上写个字段：
product_id
再看保险单数量，这个从insurance表中取，其实就是count(ins_id)，也写上
现在变成如下形式：
product_id ins_id
再看后面的字段，因为都是从customer表中取，所以化繁为简，变成如下形式：
product_id ins_id cust_id
这个就是我们的报表结构，非常简单，只有三个字段，再看product_id和cust_id
都是从ins_id获得，那么删掉，最后只剩ins_id，ins_id从insurance中取，
insurance表也就是我们的主表。这也是我们最初从报表结构上看出来的。
接着上面的，化为简单之后，我们再一步步的将报表字段逐个的填上，上面的过程
是将复杂化为简单，下面我们还得从简单变成复杂，毕竟我们最后要的结果是个复杂
的结果集。但是，从简单化为复杂，仍然要从简单入手，上面已经将一个复杂的问题
简化为了三个简单的问题，那么接下来我们只要分别解决三个简单的问题就可以了。
只要把这三个简单的问题解决了，整个报表也就完成了。
首先，根据上面的简化结果我们得到的报表结构是：
ins_id
1
2
这个就是我们简化之后的报表结构，sql描述如下：
select
ins_id
from insurance
[where ...]
如果有条件，完善where语句即可
第二步，补充上product信息和客户信息，也就是转换为如下结构：
product_id ins_id cust_id
sql语句描述如下:
select
a.ins_id,
b.product_id,
c.cust_id
from
insurance a,
product b,
customer c
where
a.product_id=b.product_id
and a.cust_id=c.cust_id
通过上面的sql，我们可以得到下面的结果集，也就是我们从上面由繁化简得到的结果集：
product_id ins_id cust_id
QD 1 1
QD 2 2
这里，我们使用了一个product_id代替了产品信息，使用cust_id代替客户信息，因为通过
product_id我们就可以拿到有关该产品的任何信息，通过cust_id我们可以拿到关于该客户的
任何信息，这也是简化的关键。
第三步，补充上报表需要的所有字段，这个很简单，上面已经查出来了，只需要罗列一下即可：
select
a.ins_id,
b.product_id,
b.product_name,
c.cust_id,
c.cust_name,
c.cust_sex,
c.cust_age,
c.family_num
from
insurance a,
product b,
customer c
where
a.product_id=b.product_id
and a.cust_id=c.cust_id
跟上面的sql相比，这里仅仅是把用到的字段列出来而已，并没有什么特别的地方。
但是，跟我们最后要的结果集相比，它还显得非常简陋，不过它已经具有了我们报表
需要的所有的字段了，已经具有最终报表的雏形了。
下面的步骤可能需要一些小小的技巧，但是也很简单，一点也不复杂。从报表结构上看
需要列出来的东西比上面的sql出来的字段要多很多。但实际上，所有的报表字段都是
从上面的sql列出来的字段经过简单处理而得来的，比如性别的数量，其实就是count(‘男’)
或者count('女')，年龄是count(cust_age)得到的。
初学者很容易陷入这样的一个陷阱：我统计男性的数量，那么怎么才能根据c.cust_sex算出
男性和女性的数量呢？这是初学者的思维方式还没有转换为sql语言的思维方式的原因。对于
上面的结果集而言，如果是人工计算的话，可能很容易看出来，但是对于数据库引擎来说，
我们必须告诉它一个算法，也就是告诉它怎么计算。简单的说，必须将我们的思维方式转换为
数据库引擎的思维方式。
如果要计算数量的话，我们很容易想到count函数，但是对于性别来说，怎么才能同时count出
男性和女性的数量呢？这只要简单的转化一下即可，把一个字段转换为两个字段，也就是把
性别这个字段转换为男、女两个字段(下面我们使用f代表男，m代表女)：
select
a.ins_id,
b.product_id,
b.product_name,
c.cust_id,
c.cust_name,
c.cust_sex,
c.cust_age,
c.family_num,
-- 男
0 as f,
-- 女
0 as m,
-- 其他的依次类推
-- 家庭成员数
0 as p_1,
0 as P_2,
0 as p_3,
0 as gt3,
-- 客户年龄
0 as lt25,
0 as gt25lt35,
0 as gt35lt45,
0 as gt45lt55,
0 as gt55
from
insurance a,
product b,
customer c
where
a.product_id=b.product_id
and a.cust_id=c.cust_id
这样我们就把所有需要的字段补充完整了，到这里离我们所要的结果集已经很近了！
基本上已经能够看到结果集的样子了。
但是，现在的结果集还不正确，因为大部分的统计字段还都是0，我们需要对它进行转换。
转换完成之后，只需要分组然后count一下即可。
这里需要使用到case when语句，这个就是sql中的if else语句：
select
a.ins_id,
b.product_id,
b.product_name,
c.cust_id,
c.cust_name,
c.cust_sex,
c.cust_age,
c.family_num,
-- 男
-- 这个地方根据数据库字段的不同，处理方式也不同
-- 如果数据库中cust_sex的数据类型本身就是0和1，那么就不需要转换
-- 只列出来即可
(case when c.cust_sex='男' then 1 else 0 end) as f,
-- 女
(case when c.cust_sex='女' then 1 else 0 end) as as m,
-- 其他的依次类推
-- 家庭成员数
(case when c.family_num=1 then 1 else 0 end) as p_1,
(case when c.family_num=2 then 1 else 0 end) as P_2,
(case when c.family_num=3 then 1 else 0 end) as p_3,
(case when c.family_num>3 then 1 else 0 end) as gt3,
-- 客户年龄
(case when c.cust_age<=25 then 1 else 0 end) as lt25,
(case when c.cust_age>25 and c.cust_age<=35 then 1 else 0 end) as gt25lt35,
(case when c.cust_age>35 and c.cust_age<=45 then 1 else 0 end) as gt35lt45,
(case when c.cust_age>45 and c.cust_age<=55 then 1 else 0 end) as gt45lt55,
(case when c.cust_age>55 then 1 else 0 end) as gt55
from
insurance a,
product b,
customer c
where
a.product_id=b.product_id
and a.cust_id=c.cust_id
最后分组count一下即可：
select
a.product_id,
a.product_name,
count(a.ins_id) as ins_num,
-- 性别
count(a.f) as f_num,
count(a.m) as m_num,
-- 成员数
count(a.p_1) as p_1_num,
count(a.p_2) as p_1_num,
count(a.p_3) as p_1_num,
count(a.gt3) as gt3_num,
-- 年龄
count(lt25) as lt25_num,
count(gt25lt35) as gt25lt35_num,
count(gt35lt45) as gt25lt35_num,
count(gt45lt55) as gt25lt35_num,
count(gt55) as gt55_num
from(
select
a.ins_id,
b.product_id,
b.product_name,
c.cust_id,
c.cust_name,
c.cust_sex,
c.cust_age,
c.family_num,
-- 男
-- 这个地方根据数据库字段的不同，处理方式也不同
-- 如果数据库中cust_sex的数据类型本身就是0和1，那么就不需要转换
-- 只列出来即可
(case when c.cust_sex='男' then 1 else 0 end) as f,
-- 女
(case when c.cust_sex='女' then 1 else 0 end) as as m,
-- 其他的依次类推
-- 家庭成员数
(case when c.family_num=1 then 1 else 0 end) as p_1,
(case when c.family_num=2 then 1 else 0 end) as P_2,
(case when c.family_num=3 then 1 else 0 end) as p_3,
(case when c.family_num>3 then 1 else 0 end) as gt3,
-- 客户年龄
(case when c.cust_age<=25 then 1 else 0 end) as lt25,
(case when c.cust_age>25 and c.cust_age<=35 then 1 else 0 end) as gt25lt35,
(case when c.cust_age>35 and c.cust_age<=45 then 1 else 0 end) as gt35lt45,
(case when c.cust_age>45 and c.cust_age<=55 then 1 else 0 end) as gt45lt55,
(case when c.cust_age>55 then 1 else 0 end) as gt55
from
insurance a,
product b,
customer c
where
a.product_id=b.product_id
and a.cust_id=c.cust_id
) a
group by b.product_id, b.product_name
到现在未知，我们所要的结果就完全出来了。整个过程是一个化繁为简，再由简单堆砌为复杂的过程。
对于初学者，培养出这样的思维方式似乎还很难，但是只要经过一两个这样的需求的练习，这中思维
方式就很容易形成了，到最后，当你看到一个报表结构的时候，这样的思维过程仅仅是一瞬间的事，
你的脑海里是n张的数据表格，经过相应关联之后，你的脑海里得到是报表结构的前一张结果集的结构，
然后再往前推前一张结果集的结构，直到推到主表，然后再正向推一编，最后推到完整的报表结构，
这个思维过程非常快，很可能再你的脑子只推一两步的时候，你就已经知道怎么写了。
谨以此文送给初学sql的朋友们。
