没在mysql中试过，不过最近在使用集算器，可以给楼主做下参考。
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首先，不是所有的数据库都提供 pivot；其次，就算所有的数据库都提供 pivot，但如果是汇总了多个数据库的数据后还想再来个 pivot？那还是要用到集算器的 pivot。
下面我们来看集算器的 pivot 如何使用
代码说明：
A1：第一步连接数据库
A2：第二步提取数据做预处理 (这一步可进一步扩展为做汇总或聚合等复杂的计算，具体方法请参考相关文章)
A3：第三步即实现 pivot 的列转行功能并呈现出来
查询优化器负责将SQL查询转换为尽可能高效的执行计划，但随着数据环境不断变化，查询优化器可能无法找到最佳的执行计划，导致SQL效率低下。造成这种情况的原因是优化器对查询的数据了解的不够充足，例如：每个表有多少行数据，每列中有多少不同的值，每列的数据分布情况。
因此MySQL8.0.3推出了直方图(histogram)功能，直方图是列的数据分布的近似值，其向优化器提供更多的统计信息。比如字段的个数，每个不同值的百分比，最大/最小值等。MySQL的直方图分为：等宽直方图和等高直方图，MySQL会自动分配使用哪种类型的直方图，无法干预
直方图同时也存在一定的限制条件：
创建和删除直方图
创建语法
创建直方图时能够同时为多个列创建直方图，但必须指定bucket数量，范围在1-1024之间，默认100。对于bucket数量应该综合考虑其有多少不同值、数据的倾斜度、精度等，建议从较低的值开始，不符合再依次增加。
删除语法
直方图信息
MySQL通过字典表column_statistics来保存直方图的定义，每行记录对应一个字段的直方图，已JSON格式保存。
MySQL为employees的first_name字段分配了等高直方图，默认为100个bucket。
当生成直方图时，MySQL会将所有数据都加载到内存中，并在内存中执行所有工作。如果在大表上生成直方图，可能会将几百M的数据读取到内存中的风险，因此我们可以通过参数 hitogram_generation_max_mem_size 来控制生成直方图最大允许的内存量，当指定内存满足不了所有数据集时就会采用采样的方式。
从MySQL8.0.19开始，存储引擎自身提供了存储在表中数据的采样实现，存储引擎不支持时，MySQL使用默认采样需要全表扫描，这样对于大表来说成本太高，采样实现避免了全表扫描提高采样性能。
通过INNODB_METRICS计数器可以监视数据页的采样情况，这需要提前开启计数器
采样率的计算公式为： sampled_page_read/(sampled_pages_read + sampled_pages_skipped)
优化案例
复制一张表出来，源表不添加直方图，新表添加直方图
分别在两张表上查看SQL的执行计划
可以看出Cost值从30214.45降到了18744.56，扫描行数从299822降到了41654，性能有所提升
mysql 开启查询缓存可以有两种方法来开启一种是使用set命令来进行开启，另一种是直接修改my.ini文件来直接设置都是非常的简单的哦。
开启缓存，设置缓存大小，具体实施如下：
windows下是my.ini，linux下是my.cnf;
在配置文件的最后追加上：
需要重启mysql生效；
b) 开启缓存,两种方式：
a)使用mysql命令：
如果报错：
Query cache is disabled; restart the server with query_cache_type=1 to enable it，还是老老实实的该配置文件，然后重启吧，原因如下：
查看是否设置成功
show variables like "%query_cache%" 查看是否设置成功：
当然如果你的数据表有更新怎么办，没关系mysql默认会和这个表有关系的缓存删掉，下次查询的时候会直接读表然后再缓存
下面是一个简单的例子：
以上的相关内容就是对mysql缓存查询和设置的介绍，望你能有所收获。
一般，我们会把 query_cache_type 设置为 ON,默认情况下应该是ON
query_cache_type有3个值 0代表关闭查询缓存OFF，1代表开启ON，2（DEMAND）代表当sql语句中有SQL_CACHE关键词时才缓存，如：
这样 当我们执行 select id,name from tableName; 这样就会用到查询缓存。
①在 query_cache_type 打开的情况下，如果你不想使用缓存，需要指明
select sql_no_cache id,name from tableName;
②当sql中用到mysql函数，也不会缓存
当然也可以禁用查询缓存： mysql set session query_cache_type=off;
上面的显示，表示设置查询缓存是可用的。
表示查询缓存大小，也就是分配内存大小给查询缓存，如果你分配大小为0，
那么 第一步 和 第二步 起不到作用，还是没有任何效果。
上面是 mysql6.0设置默认的，之前的版本好像默认是0的，那么就要自己设置下。
设置
这里是设置1M左右，900多K。
再次查看下:
显示我们设置新的大小，表示设置成功。
例如： 如果查询结果很大， 也缓存？？？？这个明显是不可能的。
MySql 可以设置一个最大的缓存值，当你查询缓存数结果数据超过这个值就不会
进行缓存。缺省为1M，也就是超过了1M查询结果就不会缓存。
这个是默认的数值，如果需要修改，就像设置缓存大小一样设置，使用set
重新指定大小。
好了，通过4个步骤就可以 打开了查询缓存，具体值的大小和查询的方式 这个因不同
的情况来指定了。
mysql查询缓存相关变量
MySQL 提供了一系列的 Global Status 来记录 Query Cache 的当前状态，具体如下：
Qcache_free_blocks：目前还处于空闲状态的 Query Cache 中内存 Block 数目
Qcache_free_memory：目前还处于空闲状态的 Query Cache 内存总量
Qcache_hits：Query Cache 命中次数
Qcache_inserts：向 Query Cache 中插入新的 Query Cache 的次数，也就是没有命中的次数
Qcache_lowmem_prunes：当 Query Cache 内存容量不够，需要从中删除老的 Query Cache 以给新的 Cache 对象使用的次数
Qcache_not_cached：没有被 Cache 的 SQL 数，包括无法被 Cache 的 SQL 以及由于 query_cache_type 设置的不会被 Cache 的 SQL
Qcache_queries_in_cache：目前在 Query Cache 中的 SQL 数量
Qcache_total_blocks：Query Cache 中总的 Block 数量
检查是否从查询缓存中受益的最简单的办法就是检查缓存命中率
当服务器收到SELECT 语句的时候，Qcache_hits 和Com_select 这两个变量会根据查询缓存
的情况进行递增
查询缓存命中率的计算公式是：Qcache_hits/(Qcache_hits + Com_select)。
query_cache_min_res_unit的配置是一柄”双刃剑”，默认是4KB，设置值大对大数据查询有好处，但如果你的查询都是小数据 查询，就容易造成内存碎片和浪费。
查询缓存碎片率 = Qcache_free_blocks / Qcache_total_blocks * 100%
如果查询缓存碎片率超过20%，可以用FLUSH QUERY CACHE整理缓存碎片，或者试试减小query_cache_min_res_unit，如果你的查询都是小数据量的话。
查询缓存利用率 = (query_cache_size - Qcache_free_memory) / query_cache_size * 100%
查询缓存利用率在25%以下的话说明query_cache_size设置的过大，可适当减小;查询缓存利用率在80%以上而且 Qcache_lowmem_prunes 50的话说明query_cache_size可能有点小，要不就是碎片太多。
查询缓存命中率 = (Qcache_hits - Qcache_inserts) / Qcache_hits * 100%
示例服务器 查询缓存碎片率 = 20.46%，查询缓存利用率 = 62.26%，查询缓存命中率 = 1.94%，命中率很差，可能写操作比较频繁吧，而且可能有些碎片。
查询缓存可以看做是SQL文本和查询结果的映射。如果第二次查询的SQL和第一次查询的SQL完全相同（注意必须是完全相同，即使多一个空格或者大小写不同都认为不同）且开启了查询缓存，那么第二次查询就直接从查询缓存中取结果，可以通过下面的SQL来查看缓存命中次数（是个累加值）：
另外即使完全相同的SQL，如果使用不同的字符集、不同的协议等也会被认为是不同的查询而分别进行缓存。
在表的结构或数据发生改变时，查询缓存中的数据不再有效。有这些INSERT、UPDATE、 DELETE、TRUNCATE、ALTER TABLE、DROP TABLE或DROP DATABASE会导致缓存数据失效。所以查询缓存适合有大量相同查询的应用，不适合有大量数据更新的应用。
可以使用下面三个SQL来清理查询缓存：
1、FLUSH QUERY CACHE; // 清理查询缓存内存碎片。
2、RESET QUERY CACHE; // 从查询缓存中移出所有查询。
3、FLUSH TABLES; //关闭所有打开的表，同时该操作将会清空查询缓存中的内容。
Query Cache是MySQL Server层的一个非常好的特性，对于小数据集或访问量非常集中的应用场景，有非常好的性能提升，但是Query Cache引入了一些新的问题，而且大部分场景下比较鸡肋，官方打算弃用了
参考：
mysql里面利润率算法如下。
1、selectnameas商品名称。
2、as商品单件利润fromtb1commodity。
