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在 ERP、BI 等系统中，数据透视分析（Pivot Analysis）是非常常见的需求：用户希望按任意维度（如门店、时间、商品分类等）进行分组统计，同时选择不同的指标（如 GMV、订单数、客单价等）进行聚合计算。

这种需求如果直接写固定 SQL 会非常死板，而通过 FreeMarker 模板 动态构造 SQL，我们可以在保证安全的前提下，让维度、指标、过滤条件、排序、分页等全部可配置化，从而实现灵活的数据分析能力。

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1. 需求建模

一个典型的数据透视分析需要定义三部分信息：

1. 维度（dimensions）
   按哪些字段分组，如 shop_id、sale_date 等。

2. 指标（measures）
   对哪些字段做聚合计算，如 SUM(amount)、COUNT(order_id)。
   例如你提供的结构：

   "measures": [{ "func": "sum",   "field": "amount",   "alias": "gmv" },{ "func": "count", "field": "order_id", "alias": "orders" }
   ]
   

3. 过滤条件（filters）
   如时间区间、门店、商品分类等限制。

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2. 安全策略

动态 SQL 最大的风险是 SQL 注入，所以必须做到：

• 列名白名单：
  允许的字段映射表，如：

  Map<String, String> columnMap = Map.of("amount",   "t.amount","order_id", "t.order_id","shop_id",  "t.shop_id"
  );
  

• 聚合函数白名单：

  Set<String> aggs = Set.of("SUM", "COUNT", "AVG", "MIN", "MAX");
  

• 值参数绑定：
  所有值通过命名参数 :param 传入，不直接拼到 SQL 字符串中。

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3. FreeMarker SQL 模板

下面是一个支持维度、指标、过滤、排序、分页的 FreeMarker 模板 pivot.ftl：

SELECT<#-- 维度 --><#if dimensions?has_content><#list dimensions as d>${d.sql} AS ${d.alias}<#if d_has_next>,</#if></#list><#if measures?has_content>,</#if></#if><#-- 指标 --><#list measures as m>${m.sql} AS ${m.alias}<#if m_has_next>,</#if></#list>FROM ${table} t<#if whereClauses?has_content>
WHERE<#list whereClauses as w>(${w})<#if w_has_next> AND </#if></#list>
</#if><#if dimensions?has_content>
GROUP BY<#list dimensions as d>${d.sql}<#if d_has_next>,</#if></#list>
</#if><#if orderBy?has_content>
ORDER BY<#list orderBy as o>${o.sql} ${o.dir}<#if o_has_next>,</#if></#list>
</#if><#if limit??>
LIMIT :p_limit<#if offset??>OFFSET :p_offset</#if>
</#if>

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4. Java 构造 SQL

在 Java 端，根据前端传入的 {func, field, alias} 格式，映射成模板可用的 SQL 片段。

List<Map<String, Object>> measureList = measures.stream().map(m -> {String agg = m.getFunc().toUpperCase();if (!aggs.contains(agg)) {throw new IllegalArgumentException("非法聚合函数: " + agg);}String col = Optional.ofNullable(columnMap.get(m.getField())).orElseThrow(() -> new IllegalArgumentException("非法列: " + m.getField()));String sqlExpr = agg + "(" + col + ")";return Map.of("name", m.getField(),"alias", m.getAlias(),"sql", sqlExpr);
}).toList();

这样，如果用户传入：

"measures": [{ "func": "sum",   "field": "amount",   "alias": "gmv" },{ "func": "count", "field": "order_id", "alias": "orders" }
]

模板渲染后就会生成：

SELECTSUM(t.amount) AS gmv,COUNT(t.order_id) AS orders
FROM order_table t

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5. 加入维度

如果加上维度：

"dimensions": [{ "field": "shop_id", "alias": "shop" }
]

生成的 SQL 会是：

SELECTt.shop_id AS shop,SUM(t.amount) AS gmv,COUNT(t.order_id) AS orders
FROM order_table t
GROUP BY t.shop_id

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6. 好处

• 灵活性高：维度、指标、过滤条件全可配置。

• 安全：列、函数、表等全部走白名单；值参数绑定，防止注入。

• 可扩展：可以轻松加入条件聚合实现行转列（透视列）。

• 通用性：同一套模板可支持不同业务场景（销售、库存、财务等）。

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7. 总结

通过 FreeMarker 模板 + 白名单映射 + 参数绑定，我们可以优雅地实现一个安全、灵活的数据透视分析引擎。

核心要点：

1. 模板只负责结构，不直接拼用户输入。

2. Java 端负责校验、映射、生成 SQL 片段。

3. 所有值用参数绑定，杜绝 SQL 注入。

这种方式不仅可以满足 ERP 复杂报表的需求，也能作为通用 BI 引擎的核心实现方案。