關鍵字： 行專列，列轉行, pivot, unpivot
行列轉換是在數據分析中經常用到的一項功能，KingbaseES從V8R6C3B0071版本開始通過擴展插件(kdb_utils_function)支持了pivot和unpivot功能。在之前的版本如果需要進行行列轉換操作要如何處理呢？下面介紹通用的寫法，最后再介紹pivot和unpivot 用法。
一、行轉列（pivot）
構造數據：
create table pivot_t1(month integer,fruitname text,quantity integer); insert into pivot_t1 values(1,'apple',1000); insert into pivot_t1 values(2,'apple',2000); insert into pivot_t1 values(3,'apple',3000); insert into pivot_t1 values(4,'apple',4000); insert into pivot_t1 values(1,'orange',1500); insert into pivot_t1 values(2,'orange',2500); insert into pivot_t1 values(3,'orange',3500); insert into pivot_t1 values(4,'orange',4500); insert into pivot_t1 values(1,'grape',1800); insert into pivot_t1 values(2,'grape',2800); insert into pivot_t1 values(3,'grape',3800); insert into pivot_t1 values(4,'grape',4800); insert into pivot_t1 values(1,'banana',1600); insert into pivot_t1 values(2,'banana',2600); insert into pivot_t1 values(3,'banana',3600); insert into pivot_t1 values(4,'banana',4600);
1. case when語法
test=# select month, test-# sum(case fruitname when 'apple' then quantity end) as apple, test-# sum(case fruitname when 'orange' then quantity end) as orange, test-# sum(case fruitname when 'grape' then quantity end) as grape, test-# sum(case fruitname when 'banana' then quantity end) as banana test-# from pivot_t1 group by month order by 1;
month | apple | orange | grape | banana -------+-----------+------------+----------+-------- 1 | 1000 | 1500 | 1800 | 1600 2 | 2000 | 2500 | 2800 | 2600 3 | 3000 | 3500 | 3800 | 3600 4 | 4000 | 4500 | 4800 | 4600 (4 rows)
2. CROSSTAB語法
crosstab() 函數由 tablefunc擴展包提供。
安裝擴展 create extension tablefunc;
test=# \df crosstab
函數列表
架構模式 | 名稱 | 結果數據類型 | 參數數據類型 | 類型
----------+----------+--------------+---------------+------
public | crosstab | SETOF record | text | 函數
public | crosstab | SETOF record | text, integer | 函數
public | crosstab | SETOF record | text, text | 函數
函數說明：
crosstab ( sql text ) ：生成一個“數據透視表”，其中包含行名稱和 N 列值，其中 N 由調用查詢中指定的行類型決定。
crosstab ( source_sql text, category_sql text ) ：產生一個“數據透視表”，其值列由第二個查詢指定。
crosstab ( sql text, N integer ) ：crosstab(text)的廢棄版本。
test=# SELECT *
test-# FROM crosstab(
test(# 'select month,fruitname,quantity
test'# from pivot_t1 order by 1,2','select distinct fruitname from pivot_t1 order by 1')
test-# AS (month int, apple varchar, banana varchar, grape varchar, orange varchar);
month | apple | banana | grape | orange
-------+-------+--------+-------+--------
1 | 1000 | 1600 | 1800 | 1500
2 | 2000 | 2600 | 2800 | 2500
3 | 3000 | 3600 | 3800 | 3500
4 | 4000 | 4600 | 4800 | 4500
crosstab() 關鍵點：
第一個參數，帶有按X，Y匯總的SQL子句，返回X，Y，Value格式的數據集；
第二個參數，SQL子句，返回用於水平表頭中透視內容的所有值；
使用AS子句明確指定返回的每一個字段名稱和類型，子句中列名需要與第二個參數order by結果一一對應。
3. pivot 語法：
test3=# select * from (select month,fruitname,quantity from pivot_t1)
test3-# pivot(sum(quantity) for fruitname in ('banana','apple' ,'orange','grape'));
month | banana | apple | orange | grape
-------+--------+-------+--------+-------
1 | 1600 | 1000 | 1500 | 1800
2 | 2600 | 2000 | 2500 | 2800
3 | 3600 | 3000 | 3500 | 3800
4 | 4600 | 4000 | 4500 | 4800
(4 行記錄)
pivot 計算指定的聚合值（ sum(quantity) ），但是pivot 不包含顯示的group by子句，pivot 隱式group by 是基於所有沒在pivot子句中引用的列（month），以及在pivot in子句中指定的一組值。
二、列轉行（unpivot）
構造數據：
create table unpivot_t1(fruitname text,q1 integer,q2 integer,q3 integer,q4 integer);
insert into unpivot_t1 values('apple', 1100,1200,1300,1400);
insert into unpivot_t1 values('orange',2100,2200,2300,null);
insert into unpivot_t1 values('grape', 3100,null,3300,3400);
insert into unpivot_t1 values('banana',4100,4200,4300,4400);
1.union all 語法
test=# select fruitname,'q1',q1 from unpivot_t1 test-# union all test-# select fruitname,'q2',q2 from unpivot_t1 test-# union all test-# select fruitname,'q3',q3 from unpivot_t1 test-# union all test-# select fruitname,'q4',q4 from unpivot_t1; fruitname | ?COLUMN? | q1 -----------+----------+------ apple | q1 | 1100 orange | q1 | 2100 grape | q1 | 3100 banana | q1 | 4100 apple | q2 | 1200 orange | q2 | 2200 grape | q2 | banana | q2 | 4200 apple | q3 | 1300 orange | q3 | 2300 grape | q3 | 3300 banana | q3 | 4300 apple | q4 | 1400 orange | q4 | grape | q4 | 3400 banana | q4 | 4400 (16 rows)
2. unnest 函數
Unnest：將一個數組分解成一組行。
test=# select fruitname,unnest(array['q1','q2','q3','q4']),unnest(array[q1,q2,q3,q4]) from unpivot_t1
fruitname | unnest | unnest
-----------+--------+--------
apple | q1 | 1100
apple | q2 | 1200
apple | q3 | 1300
apple | q4 | 1400
orange | q1 | 2100
orange | q2 | 2200
orange | q3 | 2300
orange | q4 |
grape | q1 | 3100
grape | q2 |
grape | q3 | 3300
grape | q4 | 3400
banana | q1 | 4100
banana | q2 | 4200
banana | q3 | 4300
banana | q4 | 4400
3. unpivot 語法
test=# select fruitname,month,quantity from unpivot_t1 unpivot include nulls test-# (quantity for month in (q1 as 'Q1',q2 as 'Q2',q3 as 'Q3',q4 as 'Q4')) order by fruitname,month; fruitname | month | quantity -----------+-------+---------- apple | Q1 | 1100 apple | Q2 | 1200 apple | Q3 | 1300 apple | Q4 | 1400 banana | Q1 | 4100 banana | Q2 | 4200 banana | Q3 | 4300 banana | Q4 | 4400 grape | Q1 | 3100 grape | Q2 | grape | Q3 | 3300 grape | Q4 | 3400 orange | Q1 | 2100 orange | Q2 | 2200 orange | Q3 | 2300 orange | Q4 | (16 行記錄)
參考文檔：
[應用開發及遷移][服務器編程]SQL語言