MySQL不直接生成图表，但可通过编写适配前端图表库的SQL查询提供结构化数据，关键在于返回“维度+聚合指标”的二维结果集，并按图表类型设计查询结构、处理时间维度、合理聚合过滤及规范字段命名。
MySQL 本身不直接生成图表，但能高效查询和组织图表所需的数据。关键在于写出结构清晰、适配前端图表库（如 ECharts、Chart.js）的 SQL 查询语句——通常要求返回「维度字段 + 聚合指标」的二维结果集，比如按日期统计订单数、按地区汇总销售额。
明确图表类型，决定查询结构
不同图表对数据格式要求不同：
-
柱状图/折线图：需时间或类别字段（X轴）+ 数值字段（Y轴），例如
SELECT DATE(order_time) AS day, COUNT(*) AS cnt FROM orders GROUP BY day ORDER BY day -
饼图：需分类字段 + 占比或绝对值，例如
SELECT status, COUNT(*) AS num FROM orders GROUP BY status -
多系列图（如双折线）：可用条件聚合（CASE WHEN）在同一行返回多个指标，例如
SELECT DATE(create_time), SUM(CASE WHEN type='pay' THEN amount ELSE 0 END) pay_total, SUM(CASE WHEN type='refund' THEN amount ELSE 0 END) refund_total FROM transactions GROUP BY DATE(create_time)
处理时间维度，让图表可读可控
时间类图表最常见，也最容易出问题。避免直接用原始时间戳，应做归一化处理：
- 按天：使用
DATE(time_field)或DATE_FORMAT(time_field, '%Y-%m-%d') - 按月：用
DATE_FORMAT(time_field, '%Y-%m')或YEAR(time_field), MONTH(time_field)配合 GROUP BY - 补全缺失日期（如某天无数据就不显示）：需借助日历表或递归 CTE（MySQL 8.0+）生成连续日期序列，再 LEFT JOIN 主表
聚合与过滤要兼顾业务逻辑
图表数据不是越细越好，要匹配分析目标：
- 加 WHERE 提前过滤无效数据（如
WHERE status IN ('success', 'paid')），减少聚合开销 - 用 HAVING 筛选聚合后结果（如只显示订单数 > 10 的地区：
HAVING COUNT(*) > 10） - 注意 NULL 处理：COUNT(*) 统计行数，COUNT(字段) 忽略 NULL；求和/平均前建议用
COALESCE(amount, 0)防止空值干扰
对接前端时，注意字段命名与顺序
输出列名尽量简洁、英文、小写，避免空格和特殊符号，方便 JS 直接映射：
- 推荐：
SELECT DATE(create_at) AS x, COUNT(*) AS y - 避免：
SELECT DATE(create_at) AS '下单日期', COUNT(*) AS '总单量'（中文字段名需转义，易出错） - 若需多指标，列顺序应与图表配置中 series 的顺序一致，例如 ECharts 的
series: [{name: '收入'}, {name: '支出'}]对应 SQL 中income, expense两列
不复杂但容易忽略。写好一条“图谱友好”的查询，核心是想清楚 X 轴是什么、Y 轴有几个、要不要补全、数据是否干净——其余就是标准 SQL 聚合与格式化的事。
