SQL transformation

本文介绍了一种使用SQL将单行记录转换为多行记录的方法,通过递归查询和临时表实现从一个销售订单号派生出多个带有不同覆盖期限的记录。此方法适用于需要将单一记录拆分为多个具有连续数值的场景。

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SQL transformation

how can we convert single row to multiple row (example)

SAP_SALES_ORD_NUM COVERAGE_TERM
1122 3
 
I need result as
 
SAP_SALES_ORD_NUM COVERAGE_TERM
1122 1
1122 2
1122 3



with temp as(
select 1122 as SAP_SALES_ORD_NUM , 3 COVERAGE_TERM from sysibm.sysdummy1 ),
loops (SAP_SALES_ORD_NUM ,COVERAGE_TERM)  as(
select SAP_SALES_ORD_NUM ,COVERAGE_TERM from temp 
union all
select l.SAP_SALES_ORD_NUM ,case when l.COVERAGE_TERM > 1 then l.COVERAGE_TERM - 1 end as COVERAGE_TERM from loops l  ,temp t where t.SAP_SALES_ORD_NUM = l.SAP_SALES_ORD_NUM and l.COVERAGE_TERM >=1 
)
select * from loops where COVERAGE_TERM is not null 

 SAP_SALES_ORD_NUM     COVERAGE_TERM
 -----------------     -------------
              1122                3
              1122                2
              1122                1

### INFORMATICA SQL TRANSFORM 使用示例 在Informatica中,SQL Transformation 是一种主动转换(Active Transformation),允许用户在数据流中执行自定义的SQL查询。这种转换可以用于实现复杂的逻辑、聚合操作或连接多个源表。以下是关于SQL Transformation 的使用示例和关键点[^2]。 #### 1. SQL Transformation 的基本结构 SQL Transformation 的核心在于编写有效的SQL查询语句。以下是一个简单的SQL Transformation 示例,展示如何从两个源表中提取数据并进行连接: ```sql SELECT A.customer_id, A.customer_name, B.order_id, B.order_date FROM customer A JOIN orders B ON A.customer_id = B.customer_id; ``` 此查询将 `customer` 表与 `orders` 表通过 `customer_id` 字段进行连接,并返回客户ID、客户名称、订单ID和订单日期[^2]。 #### 2. 配置SQL Transformation 在Informatica PowerCenter Designer中配置SQL Transformation时,需要遵循以下步骤: - 在Mapping Designer中添加一个SQL Transformation。 - 编写SQL查询并将其粘贴到SQL Query字段中。 - 定义输入和输出端口以匹配SQL查询中的字段。 #### 3. 复杂场景下的SQL Transformation 除了简单的连接操作,SQL Transformation 还可以用于更复杂的场景,例如聚合、过滤和条件处理。以下是一个包含聚合函数的示例: ```sql SELECT department_id, COUNT(*) AS employee_count, AVG(salary) AS avg_salary FROM employees GROUP BY department_id; ``` 此查询计算每个部门的员工数量和平均薪资[^2]。 #### 4. 注意事项 - SQL Transformation 中的查询必须是有效的SQL语法,并且兼容目标数据库的方言。 - 如果SQL查询涉及多个源表,则需要确保这些表在数据流中正确连接。 - SQL Transformation 是主动转换,因此可能会改变数据流的行数。 #### 5. 结合ETL流程 SQL Transformation 可以与其他Informatica组件结合使用,以实现完整的ETL流程。例如,在提取阶段获取原始数据后,可以通过SQL Transformation 进行清洗和转换,最后加载到目标系统中[^2]。 ```python # 示例代码:Python模拟SQL Transformation逻辑 def sql_transformation(data): result = [] for row in data: if row['salary'] > 5000: # 条件过滤 result.append({ 'employee_id': row['employee_id'], 'department_id': row['department_id'], 'salary': row['salary'] }) return result ``` ###
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