SQL合并类优化——不同数据统计周期合并为一条SQL语句

某业务现场存储过程中的多步骤执行SQL优化思路：
银利多业务场景涉及存款、大额存单、理财、基金、保险、贵金属多个统计指标，有18条SQL语句。又分别统计7天交易，15天交易，30天交易，60天交易，共计18*4=72条SQL语句。是现场比较典型的应用开发场景，特点是步骤多，但每步执行时间都不长。 条件如下：          

优化思路是将7天交易，15天交易，30天交易，60天交易通过case when判断出明细一次性汇总，避免相同的SQL分多步骤反复执行。

举例有以下明细表：

通过case when 判断明细数据是否属于交易周期，
对于统计个数类的，满足条件标记为1，不满足条件标记为0
case when d_time between @startdate and adddate(@startdate, 7) then 1 else 0 end as p7_cnt, 
对于统计求和的，满足条件标记为数值列值，不满足条件标记为0
case when d_time between @startdate and adddate(@startdate, 7) then AMT else 0 end as p7_amt, 
例如通过SQL获得的自'2023-10-01'起不同交易周期的明细结果如下：

汇总结果如下：

可通过1条SQL语句按id分组统计7天、15天、30天、60天交易的笔数和金额总和。