标签：row 解释 gif for 依次 不同 工作 指定 ima
在Oracle中，如果要实现行列转换，较为常见的是用DECODE和CASE语句。对于简单的行列转行，DECODE和CASE语句尚能应付。在逻辑比较复杂，分组聚合较多的场景中，DECODE和CASE语句则力有不逮。而pivot则可完美解决这一切。
首先，我们来看看Oracle对于其的解释：
可见，pivot是数据仓库中的关键技术，它利用交叉查询（crosstabulation query）将行转换为列。
基本语法如下：
SELECT ....
FROM <table-expr>
PIVOT
(
aggregate-function(<column>)
FOR <pivot-column> IN (<value1>, <value2>,..., <valuen>)
) AS <alias>
WHERE .....
下面我们来通过具体的案例对其进行阐述。
首先，构造案例所需的数据，
1> 创建视图，以EMP表的数据作为源数据。
CREATE VIEW emp_view AS SELECT deptno,job,to_char(hiredate,‘yyyy‘) hiredate, count(*) cnt,sum(sal) sum_sal FROM emp GROUP BY deptno,job,to_char(hiredate,‘yyyy‘);
其中，deptno为部门号，job为工作的类型（即工种），hiredate为雇佣的日期，cnt为特定部门，特定工种在特定年份雇佣的员工的总数，sum_sal为特定部门，特定工种，特定年份雇佣的员工的工资的总和。
2> 视图的数据如下：
SQL> select * from emp_view;
DEPTNO JOB HIRE CNT SUM_SAL
---------- --------- ---- ---------- ----------
20 CLERK 1980 1 800
20 ANALYST 1981 1 3000
20 ANALYST 1987 1 3000
30 CLERK 1981 1 950
30 MANAGER 1981 1 2850
10 MANAGER 1981 1 2450
30 SALESMAN 1981 4 5600
20 MANAGER 1981 1 2975
10 PRESIDENT 1981 1 5000
10 CLERK 1982 1 1300
20 CLERK 1987 1 1100
11 rows selected.
应用场景一：
基本的Pivot转换
例1:
SELECT * FROM
( SELECT deptno,hiredate,cnt
FROM emp_view
) PIVOT (SUM(cnt)
FOR hiredate IN (‘1980‘ AS "1980",‘1981‘ AS "1981",
‘1982‘ AS "1982",‘1987‘ AS "1987"))
ORDER BY deptno;
DEPTNO 1980 1981 1982 1987
---------- ---------- ---------- ---------- ----------
10 2 1
20 1 2 2
30 6
3 rows selected.
例2：
SELECT * FROM
( SELECT deptno,job,cnt
FROM emp_view
) PIVOT (SUM(cnt)
FOR job IN (‘CLERK‘,‘ANALYST‘,‘MANAGER‘,‘SALESMAN‘,‘PRESIDENT‘))
ORDER BY deptno;
DEPTNO ‘CLERK‘ ‘ANALYST‘ ‘MANAGER‘ ‘SALESMAN‘ ‘PRESIDENT‘
---------- ---------- ---------- ---------- ---------- -----------
10 1 1 1
20 2 2 1
30 1 1 4
3 rows selected.
两例以不同的列进行统计，前者是hiredate，后者是job。
除此之外，前者用了别名，后面没有用别名，两者的显示效果也是不一样的。
应用场景二：
对多列进行Pivot转换
SELECT * FROM
( SELECT deptno,job,hiredate,cnt
FROM emp_view
) PIVOT (SUM(cnt)
FOR (job,hiredate) IN
((‘CLERK‘,‘1980‘) AS clerk_1980,
(‘CLERK‘,‘1981‘) AS clerk_1981,
(‘ANALYST‘,‘1987‘) AS analyst_1987,
(‘MANAGER‘,‘1981‘) AS manager_1981
)
)
ORDER by deptno;
DEPTNO CLERK_1980 CLERK_1981 ANALYST_1987 MANAGER_1981
---------- ---------- ---------- ------------ ------------
10 1
20 1 1 1
30 1 1
3 rows selected.
限于篇幅，FOR (job,hiredate) IN语句中没有列出更多组合，只列出了四组，当然，我们可以根据实际场景需要罗列更多的组合。
从本例中可以看出，对两个列进行Pivot转换可从三个维度呈现统计结果。
应用场景三：
用Pivot实现多个聚合
SELECT * FROM
( SELECT deptno,hiredate,cnt,sum_sal
FROM emp_view
) PIVOT ( SUM(cnt) AS cnt,
SUM(sum_sal) AS sum_sal
FOR hiredate IN (‘1980‘,‘1981‘,‘1982‘,‘1987‘))
ORDER BY deptno;
DEPTNO ‘1980‘_CNT ‘1980‘_SUM_SAL ‘1981‘_CNT ‘1981‘_SUM_SAL ‘1982‘_CNT ‘1982‘_SUM_SAL ‘1987‘_CNT ‘1987‘_SUM_SAL
---------- ---------- -------------- ---------- -------------- ---------- -------------- ---------- --------------
10 2 7450 1 1300
20 1 800 2 5975 2 4100
30 6 9400
3 rows selected.
‘1981‘_CNT指的是1981年雇佣的员工的总数，‘1981‘_SUM_SAL指的是1981年雇佣员工所开出的工资。
具体到本例中，即1981年10号部门招聘了2位员工，开出的工资合计为7450元，20号部门招聘了2位员工，开出的工资合计为5975元，30号部门招聘了6名员工，开出的工资合计为9400元，依次类推。
既然有pivot将行转换为列，同样也有unpivot操作将聚合后的列转换为行。
UNPIVOT
以上述应用场景三的结果作为源数据进行操作
CREATE TABLE T1 AS
SELECT * FROM
( SELECT deptno,hiredate,cnt,sum_sal
FROM emp_view
) PIVOT ( SUM(cnt) AS cnt,
SUM(sum_sal) AS sum_sal
FOR hiredate IN (‘1980‘ AS "1980",‘1981‘ AS "1981",
‘1982‘ AS "1982",‘1987‘ AS "1987"))
ORDER BY deptno
表T1的结果为：
SQL> select * from t1;
DEPTNO 1980_CNT 1980_SUM_SAL 1981_CNT 1981_SUM_SAL 1982_CNT 1982_SUM_SAL 1987_CNT 1987_SUM_SAL
---------- ---------- ------------ ---------- ------------ ---------- ------------ ---------- ------------
10 2 7450 1 1300
20 1 800 2 5975 2 4100
30 6 9400
3 rows selected.
首先进行一维unpivot
SELECT deptno,DECODE(hiredate,‘1980_CNT‘,‘1980‘,‘1981_CNT‘,‘1981‘,‘1982_CNT‘,‘1982‘,‘1987_CNT‘,‘1987‘) AS hiredate,cnt
FROM T1
UNPIVOT INCLUDE NULLS
( cnt
FOR hiredate IN ("1980_CNT","1981_CNT","1982_CNT","1987_CNT"));
DEPTNO HIRE CNT
---------- ---- ----------
10 1980
10 1981 2
10 1982 1
10 1987
20 1980 1
20 1981 2
20 1982
20 1987 2
30 1980
30 1981 6
30 1982
30 1987
12 rows selected.
输出的结果为不同部门在不同年份的雇佣人数，
注意：上述SQL语句中UNPIVOT后加了INCLUDE NULLS，当然也可以指定为EXCLUDE NULLS，即排除cnt为空的值，如果不指定，则默认为EXCLUDE NULLS。
UNPIVOT后不指定INCLUDE NULLS的输入结果为：
DEPTNO HIRE CNT
---------- ---- ----------
10 1981 2
10 1982 1
20 1980 1
20 1981 2
20 1987 2
30 1981 6
6 rows selected.
下面，我们再进行二维unpivot
SELECT deptno,hiredate,cnt,sum_sal
FROM T1
UNPIVOT
( (cnt,sum_sal)
FOR hiredate IN (("1980_CNT","1980_SUM_SAL") AS 1980,
("1981_CNT","1981_SUM_SAL") AS 1981,
("1982_CNT","1982_SUM_SAL") AS 1982,
("1987_CNT","1987_SUM_SAL") AS 1987));
DEPTNO HIREDATE CNT SUM_SAL
---------- ---------- ---------- ----------
10 1981 2 7450
10 1982 1 1300
20 1980 1 800
20 1981 2 5975
20 1987 2 4100
30 1981 6 9400
6 rows selected.
输入结果为T1表列转行的结果。
参考文档：
SQL for Analysis and Reporting
标签：row 解释 gif for 依次 不同 工作 指定 ima
原文地址：http://www.cnblogs.com/xieweikai/p/6838261.html
