如何用Pivot实现行列转换

 　　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 
---------- --------- ---- ---------- ---------- 
CLERK     1980          1        800 
ANALYST   1981          1       3000 
ANALYST   1987          1       3000 
CLERK     1981          1        950 
MANAGER   1981          1       2850 
MANAGER   1981          1       2450 
SALESMAN  1981          4       5600 
MANAGER   1981          1       2975 
PRESIDENT 1981          1       5000 
CLERK     1982          1       1300 
CLERK     1987          1       1100 
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 
---------- ---------- ---------- ---------- ---------- 
                    2          1 
         1          2                     2 
                    6 
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' 
---------- ---------- ---------- ---------- ---------- ----------- 
         1                     1                      1 
         2          2          1 
         1                     1          4 
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 
---------- ---------- ---------- ------------ ------------ 
                                              1 
         1                       1            1 
                    1                         1 
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 
---------- ---------- -------------- ---------- -------------- ---------- -------------- ---------- -------------- 
                                   2           7450          1           1300 
         1            800          2           5975                                    2           4100 
                                   6           9400 
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 
---------- ---------- ------------ ---------- ------------ ---------- ------------ ---------- ------------ 
                                 2         7450          1         1300 
         1          800          2         5975                                  2         4100 
                                 6         9400 
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 
---------- ---- ---------- 
1980 
1981          2 
1982          1 
1987 
1980          1 
1981          2 
1982 
1987          2 
1980 
1981          6 
1982 
1987 
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 
---------- ---- ---------- 
1981          2 
1982          1 
1980          1 
1981          2 
1987          2 
1981          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 
---------- ---------- ---------- ---------- 
      1981          2       7450 
      1982          1       1300 
      1980          1        800 
      1981          2       5975 
      1987          2       4100 
      1981          6       9400 
rows selected. 

　　输入结果为T1表列转行的结果。

　　参考文档：

　　SQL for Analysis and Reporting