窄表变宽表方式

最新推荐文章于 2023-12-19 22:44:52 发布
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#数据库 #python #大数据

1.使用decode,根据窄表某字段的值,来判断作为宽表的哪个字段.

2.使用union+group by.
每次取窄表的某一种值,作为宽表的一个字段,其他设为空,作为一个子表;
union连接各各字表;
group by 聚合;
【数仓设计】宽表和窄表
清平乐的技术专栏
09-10 2414
宽表： 从字面意义上讲就是字段比较多的数据库表。通常是指业务主题相关的指标、维度、属性关联在一起的一张数据库表。由于把不同的内容都放在同一张表存储，宽表已经不符合三范式的模型设计规范，随之带来的主要坏处就是数据的大量冗余，与之相对应的好处就是查询性能的提高与便捷。这种宽表的设计广泛应用于数据挖掘模型训练前的数据准备，通过把相关字段放在同一张表中，可以大大提高数据挖掘模型训练过程中迭代计算时的效率问...
HIVE中纵表转横表
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最近在写hive脚本的时候，遇到一个问题就是，现在存在一个纵表（详细表），如下所示 table T1 id bankname cardname 1 中国银行 金卡 2 中国银行 白金卡 3 建设银行 普卡 4 工商银行 金卡 5 建设银行 钻石卡 想把上面的纵表变为横表便于观看，如下所示： id bankname1 cardname1 bankname2 cardname2 .
mysql 主表转宽表_将MySQL的窄表转换成宽表的方法
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02-03 707
将MySQL的窄表转换成宽表的方法在扩展设计中，使用窄表可以很方便的增加新的项。如果用宽表，就会需要修改表结构，很不方便。而使用宽表在查询过滤数据的时候会比窄表方便很多，数据的记录量也会少很多。这里介绍一种将窄表转置成宽表的语法：SELECTuserkey,MAX(CASE tagidWHEN 1 THEN valueIDELSE NULLEND) AS tag1,MAX(CASE tagidWH...
mysql宽表优化_将MySQL的窄表转换成宽表的方法
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将MySQL的窄表转换成宽表的方法
weixin_33810006的博客
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oracle 宽表与窄表互相转化（pivote与unpivote）
weixin_43664458的博客
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oracle宽表与窄表互相转化
宽表和窄表的区别
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09-11 1249
宽表就是字段比较多的表，包含的维度层次比较多，造成冗余也比较多，毁范式设计，但是利于取数统计，而窄表往往对于OLTP比较合适，符合范式设计原则
什么是窄表？什么是宽表？
逍遥壮士
05-28 2856
在数据库层面，什么是窄表？什么是宽表？在数据库中，窄表和宽表是两种设计思想，分别指的是列数少或者列数多的表格。窄表是指只包含少量列（如主键和几个属性）的表格。这种设计思想用于解决单一业务场景下的数据存储及访问问题，从而提高查询效率，减少存储空间。通常应用于 OLTP（联机事务处理）这样的在线事务处理系统。关系型数据库中大部分的表都是窄表。相比之下，宽表则是指具有大量列的表格。这些列...
sql 聚合、透视（长表变宽表）
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12-02 1140
sql 聚合、透视（长表变宽表）
pyspark行转列、列转行或宽表转窄表、窄表转宽表
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列转行（宽表转窄表） from pyspark.sql import functions as F def unpivot(df, keys): #参数说明 dfdataframekeys 待转换表中需要保留的主键key，以list[]类型传入 #转换是为了避免字段类不匹配，统一将数据转换为string类型，如果保证数据类型完全一致，可以省略该句 df = df.select(*[F.col(_).astype("string") for ...
hive长表转宽表
最自由的笑的博客
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窄表变长表oracle,hive数据仓库表设计之（矮宽表+高窄表）
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昨天面对某客户域做表关联的时候发现了。有两张相同内容的主表。但是表的设计结构并不相同：(每个领域都有主表，每次往这个领域(库)添加新表的时候一般都会join 主表，从而有唯一的主键id)这两个表提供了这个领域的主键(id).在这个+------------+------------+----------+--+| col_name | data_type | comment |+---------...
竖表转宽表
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sql中宽转窄，窄转宽
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<think>我们被要求回答SQL中宽表转窄表和窄表转宽表的实现方法。根据引用材料，我们可以总结如下： 1. 引用[1]介绍了宽表和窄表的概念：宽表字段多，冗余多，利于统计；窄表符合范式，适合OLTP。 2. 引用[2]提供了窄表变宽表的两种方式： a. 使用decode（或case when）根据窄表某字段的值来填充宽表的字段。 b. 使用union+group by：分别取窄表中不同的值作为宽表的字段，然后union起来，再用group by聚合。 3. 引用[3]展示了在PySpark中如何实现列转行（宽表转窄表）和行转列（窄表转宽表）的方法，但这是PySpark的API，不是纯SQL。 用户的问题是关于SQL中的实现方法，因此我们将重点放在引用[2]提到的方法，并结合SQL标准语法进行说明。 **宽表转窄表（列转行）**： 在SQL中，宽表转窄表通常称为“行转列”（这里注意：实际上宽表转窄表是列转行，而行转列是窄表转宽表。但有时术语可能混用，需注意上下文）。但根据引用[3]的描述，宽表转窄表是列转行（unpivot），而窄表转宽表是行转列（pivot）。 宽表转窄表（列转行）的实现方法： - 使用UNION ALL：将每一列拆分成一行，同时保留主键和该列的值。 - 或者使用SQL标准中的UNPIVOT操作（如果数据库支持，如SQL Server、Oracle等）。 **窄表转宽表（行转列）**： 窄表转宽表即行转列，常用方法： - 使用CASE WHEN或DECODE（Oracle）配合聚合函数（如MAX、SUM等）进行条件聚合。 - 或者使用PIVOT操作（如果数据库支持）。 下面我们分别用SQL示例来说明： ### 1. 窄表转宽表（行转列） 假设有一个窄表`sales`，存储了不同产品在每个季度的销售额： ```sql CREATE TABLE sales ( product_id INT, quarter CHAR(2), amount DECIMAL(10,2) ); ``` 数据示例： ``` product_id | quarter | amount -----------+---------+-------- 1 | Q1 | 100.00 1 | Q2 | 200.00 1 | Q3 | 150.00 1 | Q4 | 300.00 2 | Q1 | 50.00 ... ``` 我们想将其转为宽表，每一行代表一个产品，每一列代表一个季度的销售额。 **方法1：使用CASE WHEN和聚合函数** ```sql SELECT product_id, MAX(CASE WHEN quarter='Q1' THEN amount ELSE NULL END) AS Q1_amount, MAX(CASE WHEN quarter='Q2' THEN amount ELSE NULL END) AS Q2_amount, MAX(CASE WHEN quarter='Q3' THEN amount ELSE NULL END) AS Q3_amount, MAX(CASE WHEN quarter='Q4' THEN amount ELSE NULL END) AS Q4_amount FROM sales GROUP BY product_id; ``` **方法2：使用PIVOT（如果数据库支持，如SQL Server、Oracle）** 在Oracle中： ```sql SELECT * FROM sales PIVOT ( MAX(amount) FOR quarter IN ('Q1' AS Q1_amount, 'Q2' AS Q2_amount, 'Q3' AS Q3_amount, 'Q4' AS Q4_amount) ); ``` ### 2. 宽表转窄表（列转行） 假设有一个宽表`sales_wide`，结构如下： ```sql CREATE TABLE sales_wide ( product_id INT, Q1_amount DECIMAL(10,2), Q2_amount DECIMAL(10,2), Q3_amount DECIMAL(10,2), Q4_amount DECIMAL(10,2) ); ``` 数据示例： ``` product_id | Q1_amount | Q2_amount | Q3_amount | Q4_amount -----------+-----------+-----------+-----------+----------- 1 | 100.00 | 200.00 | 150.00 | 300.00 2 | 50.00 | NULL | 75.00 | 80.00 ... ``` 我们想将其转为窄表，每一行代表一个产品在一个季度的销售额。 **方法1：使用UNION ALL** ```sql SELECT product_id, 'Q1' AS quarter, Q1_amount AS amount FROM sales_wide UNION ALL SELECT product_id, 'Q2' AS quarter, Q2_amount AS amount FROM sales_wide UNION ALL SELECT product_id, 'Q3' AS quarter, Q3_amount AS amount FROM sales_wide UNION ALL SELECT product_id, 'Q4' AS quarter, Q4_amount AS amount FROM sales_wide; ``` 注意：这种方法会生成很多行，如果宽表列很多，写起来比较繁琐。 **方法2：使用UNPIVOT（如果数据库支持）** 在Oracle中： ```sql SELECT product_id, quarter, amount FROM sales_wide UNPIVOT ( amount FOR quarter IN (Q1_amount AS 'Q1', Q2_amount AS 'Q2', Q3_amount AS 'Q3', Q4_amount AS 'Q4') ); ``` ### 总结 - **窄表转宽表（行转列）**：使用条件聚合（CASE WHEN）或PIVOT操作。 - **宽表转窄表（列转行）**：使用UNION ALL或UNPIVOT操作。 不同的数据库系统可能提供不同的语法（如PIVOT/UNPIVOT），但标准SQL可以使用条件聚合和UNION ALL来实现。 §§相关问题§§ 1. 在哪些情况下应该使用宽表，哪些情况下应该使用窄表？ 2. 使用UNION ALL进行宽表转窄表时如何处理大量列？ 3. 在MySQL中如何实现行转列（窄表转宽表）？ 4. 宽表和窄表在性能上有何差异？ </think>### SQL中宽表转窄表和窄表转宽表实现方法 #### 一、基本概念 1. **宽表**：字段数量多，冗余数据多，违反数据库范式设计（如包含销售员姓名、部门、订单金额等多个字段），但查询方便。 *示例：`销售表(sale_id, 销售员, 部门, 订单金额, 产品类别)`* 2. **窄表**：字段数量少，符合范式设计（如仅存储核心关联字段），但查询需多表关联。 *示例：`订单表(order_id, sale_id, amount)` + `销售员表(sale_id, name, dept)`* #### 二、窄表转宽表（行转列） 将多行数据合并为单行，扩展列维度。常用方法： ##### 1. 条件聚合（CASE WHEN + GROUP BY） ```sql SELECT sale_id, MAX(CASE WHEN feature = '部门' THEN value END) AS 部门, MAX(CASE WHEN feature = '销售额' THEN value END) AS 销售额 FROM 窄表 GROUP BY sale_id; ``` *适用场景：所有SQL数据库通用* ##### 2. PIVOT语法（数据库原生支持） ```sql -- SQL Server/Oracle SELECT * FROM 窄表 PIVOT ( MAX(value) FOR feature IN ('部门', '销售额') ) AS 宽表; ``` *适用场景：SQL Server、Oracle、PostgreSQL* ##### 3. 多表JOIN聚合 ```sql SELECT a.sale_id, b.部门, SUM(a.amount) AS 销售额 FROM 订单表 a JOIN 销售员表 b ON a.sale_id = b.sale_id GROUP BY a.sale_id, b.部门; ``` #### 三、宽表转窄表（列转行） 将单行多列拆分为多行，减少列维度。常用方法： ##### 1. UNION ALL纵向合并 ```sql SELECT sale_id, '部门' AS feature, 部门 AS value FROM 宽表 UNION ALL SELECT sale_id, '销售额', CAST(销售额 AS VARCHAR) FROM 宽表; ``` *注意：需统一数据类型，如用CAST转换* ##### 2. UNPIVOT语法（数据库原生支持） ```sql -- SQL Server/Oracle SELECT sale_id, feature, value FROM 宽表 UNPIVOT ( value FOR feature IN (部门, 销售额) ) AS 窄表; ``` ##### 3. 数组展开（PostgreSQL示例） ```sql SELECT sale_id, unnest(ARRAY['部门','销售额']) AS feature, unnest(ARRAY[部门, 销售额::TEXT]) AS value FROM 宽表; ``` #### 四、核心差异对比 | **操作** | 窄表→宽表 | 宽表→窄表 | |----------------|------------------------------|------------------------------| | **目的** | 减少行数，增加列数 | 增加行数，减少列数 | | **典型方法** | `CASE WHEN`/`PIVOT`/`JOIN` | `UNION ALL`/`UNPIVOT` | | **性能影响** | 聚合计算开销大 | 数据膨胀开销大 | | **范式符合度** | 违反范式（冗余） | 符合范式（无冗余） | | **适用场景** | 报表查询、数据可视化 | 数据规范化、ETL清洗 | #### 五、注意事项 1. **数据类型一致性**：宽表转窄表时需统一数据类型（如用`CAST()`转换） 2. **NULL值处理**：`CASE WHEN`中建议用`COALESCE(value, 0)`避免空值干扰 3. **动态列处理**：若列名动态变化，需使用动态SQL（存储过程或脚本） 4. **性能优化**：对宽表建索引可加速UNPIVOT操作[^2] > 实际选择需权衡：宽表利于快速查询但维护成本高，窄表符合范式但查询复杂[^1]。
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