KingbaseES 通过扩展插件支持了pivot 和unpivot 功能。以下以例子的方式介绍。

一、功能介绍

创建扩展:

create extension kdb_utils_function;

具体功能:

  • pivot(聚合函数 for 列名 in (类型)),其中 in ('') 中可以指定列名,还可以指定子查询
  • pivot(任一聚合函数 for 需转为列的值所在列名 in (需转为列名的值))
  • unpivot(新增值所在列的列名 for 新增列转为行后所在列的列名 in (需转为行的列名))

二、PIVOT 行转列

1、创建测试数据

create table pivot_t1(month integer,fruitname text,quantity integer, otherval integer);

insert into pivot_t1 values(1,'apple',1000,150);
insert into pivot_t1 values(2,'apple',2000,150);
insert into pivot_t1 values(3,'apple',3000,150);
insert into pivot_t1 values(4,'apple',4000,150);
insert into pivot_t1 values(1,'orange',1500,150);
insert into pivot_t1 values(2,'orange',2500,150);
insert into pivot_t1 values(3,'orange',3500,150);
insert into pivot_t1 values(4,'orange',4500,150);
insert into pivot_t1 values(1,'grape',1800,250);
insert into pivot_t1 values(2,'grape',2800,250);
insert into pivot_t1 values(3,'grape',3800,250);
insert into pivot_t1 values(4,'grape',4800,250);
insert into pivot_t1 values(1,'banana',1600,250);
insert into pivot_t1 values(2,'banana',2600,250);
insert into pivot_t1 values(3,'banana',3600,250);
insert into pivot_t1 values(4,'banana',4600,250);

2、例子

select * from (select month,fruitname,quantity from pivot_t1) pivot(sum(quantity) for fruitname in ('apple' as pingguo,'orange' as juzi,'grape' as putao));

 month | pingguo | juzi | putao
-------+---------+------+-------
1 | 1000 | 1500 | 1800
2 | 2000 | 2500 | 2800
3 | 3000 | 3500 | 3800
4 | 4000 | 4500 | 4800 test=# select * from (select month,fruitname,quantity from pivot_t1) pivot(sum(quantity) for fruitname in ('apple' ,'orange','grape'));
month | apple | orange | grape
-------+-------+--------+-------
1 | 1000 | 1500 | 1800
2 | 2000 | 2500 | 2800
3 | 3000 | 3500 | 3800
4 | 4000 | 4500 | 4800
(4 rows) test=# select * from pivot_t1 pivot(sum(quantity) for fruitname in ('apple' ,'orange','grape'));
month | otherval | apple | orange | grape
-------+----------+-------+--------+-------
1 | 150 | 1000 | 1500 |
1 | 250 | | | 1800
2 | 150 | 2000 | 2500 |
2 | 250 | | | 2800
3 | 150 | 3000 | 3500 |
3 | 250 | | | 3800
4 | 150 | 4000 | 4500 |
4 | 250 | | | 4800
(8 rows)

pivot 计算指定的聚合值( sum(quantity) ),但是pivot 不包含显示的group by子句,pivot 隐式group by 是基于所有没在pivot子句中引用的列(month),以及在pivot in子句中指定的一组值。

三、UNPIVOT 列转行

1、创建测试数据

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);

2、测试结果

select fruitname,month,quantity from unpivot_t1 unpivot include nulls (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 rows)

四、crosstab 行转列

create extension tablefunc;

test=# select * from crosstab('select month,fruitname,quantity from pivot_t1 order by month',$$values('apple'),('orange'),('grape')$$) as sg(month int,pingguo int,juzi int,putao int);
month | pingguo | juzi | putao
-------+---------+------+-------
1 | 1000 | 1500 | 1800
2 | 2000 | 2500 | 2800
3 | 3000 | 3500 | 3800
4 | 4000 | 4500 | 4800
(4 rows) test=# select * from crosstab('select month,fruitname,quantity from pivot_t1 order by month') as sg(month int,"apple" int,"orange" int,"grape" int,"banana" int);
month | apple | orange | grape | banana
-------+-------+--------+-------+--------
1 | 1000 | 1500 | 1800 | 1600
2 | 2500 | 2800 | 2600 | 2000
3 | 3800 | 3500 | 3600 | 3000
4 | 4600 | 4500 | 4000 | 4800
(4 rows)

  

注意:对于crosstab,order by 非常关键,

KingbaseES 支持pivot and unpivot 功能的更多相关文章

  1. (1.3)DML增强功能-Apply、pivot、unpivot、for xml path行列转换

    深入了解行列转换请参考另一篇文章:https://www.cnblogs.com/gered/p/9271581.html 总结: 1.apply一般形式 --基本形式 SELECT a FROM d ...

  2. SQL Server 行列相互转换命令:PIVOT和UNPIVOT使用详解

    一.使用PIVOT和UNPIVOT命令的SQL Server版本要求 1.数据库的最低版本要求为SQL Server 2005 或更高. 2.必须将数据库的兼容级别设置为90 或更高. 3.查看我的数 ...

  3. PIVOT 和 UNPIVOT 命令的SQL Server版本

    I:使用 PIVOT 和 UNPIVOT 命令的SQL Server版本要求 1.数据库的最低版本要求为 SQL Server 2005 或 更高 2.必须将数据库的兼容级别设置为 90 或 更高 3 ...

  4. T-SQL行列相互转换命令:PIVOT和UNPIVOT使用详解

    最近在维护一个ERP 做二次开发 ,在查找数据源的时候看到前辈写的SQL ,自己能力有限 ,就在网上找找有关这几个关键字的使用方法.做出随笔以做学习之用 T-SQL语句中,PIVOT命令可以实现数据表 ...

  5. Pivot 和 Unpivot

    在TSQL中,使用Pivot和Unpivot运算符将一个关系表转换成另外一个关系表,两个命令实现的操作是“相反”的,但是,pivot之后,不能通过unpivot将数据还原.这两个运算符的操作数比较复杂 ...

  6. pivot 与 unpivot 函数是SQL05新提供的2个函数

    pivot 与 unpivot 函数是SQL05新提供的2个函数   ----------------------------------------------------------------- ...

  7. PIVOT和UNPIVOT使用详解

    一.使用PIVOT实现数据表的列转行 建表语句: DROP TABLE STUDENT; CREATE TABLE STUDENT ( 学生编号 BYTE) NULL , 姓名 BYTE) NULL ...

  8. [转]Oracle SQL函数pivot、unpivot转置函数实现行转列、列转行

    原文地址:http://blog.csdn.net/seandba/article/details/72730657 函数PIVOT.UNPIVOT转置函数实现行转列.列转行,效果如下图所示: 1.P ...

  9. T-SQL Part IX, PIVOT and UNPIVOT

    不同于CROSS JOIN, CROSS APPLY, OUTER APPLY,MSDN文档对PIVOT和UNPIVOT 想得重视了一点,单独做了一个页面来介绍. 简单来说,PIVOT用来把行转成列, ...

随机推荐

  1. 第一章:Python的数据结构、函数和文件

    list list是一种有序的集合,可以随时添加和删除其中的元素. 比如,列出班里所有同学的名字,就可以用一个list表示: >>> classmates = ['Michael', ...

  2. js 表面学习 - 认识结构2

    单行注释以 // 开头. 多行注释以 /* 开头,以 */ 结尾. 任何位于 /* 和 */ 之间的文本都会被 JavaScript 忽略. JavaScript 数据类型 JavaScript 变量 ...

  3. Maven配置【详细】

    参考网址:https://www.jianshu.com/p/f2f52a062d5b

  4. Windows版pytorch,torch简明安装

    好消息!!目前pytorch已经提供windows官方支持,可以直接安装了,请移步这里. pytorch是facebook开发的深度学习库,其目标是想成为深度学习领域整合gpu加速的numpy.笔者研 ...

  5. SpringBoot接口 - 如何优雅的对接口返回内容统一封装?

    在以SpringBoot开发Restful接口时,统一返回方便前端进行开发和封装,以及出现时给出响应编码和信息.@pdai SpringBoot接口 - 如何优雅的对接口返回内容统一封装? RESTf ...

  6. ReentrantLock源码详解

    前言 以前只知道ReentrantLock底层基于AQS实现,相对于(旧版本的)synchronized: 更轻量(基于CAS而不是管程),由JDK实现 可以实现公平/非公平 可中断等待 可绑定多个条 ...

  7. day01 Java_JVM,JCR,JDK

    精华笔记: java开发环境: 编译运行过程: 编译期:.java源文件,经过编译,生成.class字节码文件 运行期:JVM加载.class并运行.class(0和1) 特点:跨平台.一次编程到处使 ...

  8. tcp协议传输中的粘包问题

    什么是粘包问题 tcp是流体协议. 其nagle算法会将数据量较小. 并且发送间隔时间较短的多个数据包合并为一个发送. 网络传输的时候是一段一段字节流的发送. 在接收方看来根本不知道字节流从何开始. ...

  9. Java开发学习(二十一)----Spring事务简介与事务角色解析

    一.Spring事务简介 1.1 相关概念介绍 事务作用:在数据层保障一系列的数据库操作同成功同失败 Spring事务作用:在数据层或业务层保障一系列的数据库操作同成功同失败 数据层有事务我们可以理解 ...

  10. 在Centos下对高并发web框架Tornado的性能进行测试

    原文转载自「刘悦的技术博客」https://v3u.cn/a_id_89 在之前的一篇文章中,我们在1g1核的惨淡硬件环境下,对 uwsgi + django 和 gunicorn+ django 的 ...