PostgreSQL的行转列函数使用一例

本文介绍在PostgreSQL中使用crosstab扩展进行行转列操作时遇到的问题及解决方案。通过对比不同用法,展示了如何避免因NULL值导致的数据不准确。

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开发同事说使用postgres的扩展行转列应用时有一个问题,示例如下

该扩展包初步使用参考: http://my.oschina.net/Kenyon/blog/54357

一、环境
OS:CentOS 6.3
DB:PostgreSQL 9.3.0

二、场景
create table t(day date,equipment varchar(20),output integer);
insert into t values('2010-04-01','DAT501',100);
insert into t values('2010-04-01','DAT502',120);
insert into t values('2010-04-01','DAT503',130);
insert into t values('2010-04-02','DAT501',110);
insert into t values('2010-04-02','DAT502',105); 
insert into t values('2010-04-03','DAT503',125);
insert into t values('2010-04-04','DAT501',100);
insert into t values('2010-04-04','DAT503',200);
--想得到如下结果
    day     | dat501 | dat502 | dat503 
------------+--------+--------+--------
 2010-04-01 |    100 |    120 |    130
 2010-04-02 |    110 |    105 |       
 2010-04-03 |        |        |    125
 2010-04-04 |    100 |        |    200     
(4 rows)

--但是直接使用crosstab会导致第3,4行不准确,也就是说中间项为Null就会不准
test=# SELECT * FROM crosstab('select day, equipment, output from t order by 1,2')  AS t(day date, DAT501 integer, DAT502 integer,DAT503 integer);
    day     | dat501 | dat502 | dat503 
------------+--------+--------+--------
 2010-04-01 |    100 |    120 |    130
 2010-04-02 |    110 |    105 |       
 2010-04-03 |    125 |        |       
 2010-04-04 |    100 |    200 |       
(4 rows)
三、解决
crosstab还有一个包含两个输入参数的用法,用这个可以解决上述问题
test=# SELECT * FROM crosstab('select day, equipment, output from t order by 1,2',$$values('DAT501'::text),('DAT502'::text),('DAT503'::text)$$)  AS t(day date, DAT501 integer, DAT502 integer,DAT503 integer);
    day     | dat501 | dat502 | dat503 
------------+--------+--------+--------
 2010-04-01 |    100 |    120 |    130
 2010-04-02 |    110 |    105 |       
 2010-04-03 |        |        |    125
 2010-04-04 |    100 |        |    200
(4 rows)
--其他的写法,本质都一样
test=# SELECT * FROM crosstab('select day, equipment, output from t order by 1','select distinct equipment  from t order by 1')  AS t(day date, DAT501 integer, DAT502 integer,DAT503 integer);
    day     | dat501 | dat502 | dat503 
------------+--------+--------+--------
 2010-04-01 |    100 |    120 |    130
 2010-04-02 |    110 |    105 |       
 2010-04-03 |        |        |    125
 2010-04-04 |    100 |        |    200
(4 rows)
四、说明
使用两个参数的crosstab其实更安全,推荐使用,其基础用法是

crosstab(text source_sql, text category_sql)
 
参考:
http://www.postgresql.org/docs/9.2/static/tablefunc.html
<think>嗯,用户问的是UNPIVOT函数怎么把多列数值列转行。首先,我得回想一下UNPIVOT的基本概念。UNPIVOT在SQL中是用来将列转换为行的操作,和PIVOT相反。用户可能遇到了需要把多个列的数据转换成行的情况,比如处理宽表变长表的问题。 接下来,我应该考虑UNPIVOT的具体语法结构。通常,UNPIVOT需要指定要转换的列,以及生成的新列名,比如值列和标识列。例如,在SQL Server中,语法大概是SELECT ... FROM ... UNPIVOT (value_column FOR name_column IN (列1, 列2, ...))这样。可能用户需要知道如何同时处理多个数值列,所以得举一个具体的例子说明。 然后,用户的需求可能涉及到实际应用场景。比如,销售数据原来按月分列,现在需要把每个月的数据转成行,这样更容易进行时间序列分析或者汇总。这时候用UNPIVOT就能把多个月份的列转换成行,每行包含月份和对应的销售额。 需要注意的常见问题可能包括数据类型一致,因为UNPIVOT要求所有被转换的列数据类型相同。如果有不同的数据类型,可能需要先转换类型。另外,列名处理可能需要使用引号或者方括号,特别是当列名有特殊字符或空格的时候。 用户可能还想知道不同数据库的支持情况,比如SQL Server、Oracle、PostgreSQL等是否都支持UNPIVOT。有些数据库可能没有直接的UNPIVOT函数,需要用其他方法比如UNION ALL来实现。这时候可能需要简要说明替代方案,但主要聚焦在UNPIVOT本身。 最后,要确保回答结构清晰,分步骤或者分点说明,可能先讲语法,再举例,然后注意事项。这样用户能够一步步理解如何使用UNPIVOT处理多列转换。还要检查是否用了正确的中文术语,避免技术术语翻译错误。</think>### UNPIVOT函数详解:多列数值列转行 #### 1. **核心作用** UNPIVOT是SQL中用于将**多列数值列转换为行**的操作,常用于将“宽表”转换为“长表”(即列存储转为行存储)。 **适用场景**:数据列包含相同语义的数值(如各月销售额、不同指标值等),需合并为便于分析的结构。 --- #### 2. **基本语法(以SQL Server为例)** ```sql SELECT 标识列, 值列名, 列转行后的值 FROM 原表 UNPIVOT ( 值列名 FOR 列名占位符 IN (列1, 列2, 列3) ) AS 别名; ``` --- #### 3. **具体案例** **原表数据**(存储季度销售额): | 产品ID | Q1销售额 | Q2销售额 | Q3销售额 | |--------|----------|----------|----------| | 1001 | 500 | 600 | 700 | **目标**:将季度列转为行,输出: | 产品ID | 季度 | 销售额 | |--------|--------|--------| | 1001 | Q1销售额 | 500 | | 1001 | Q2销售额 | 600 | | 1001 | Q3销售额 | 700 | **SQL实现**: ```sql SELECT 产品ID, 季度, 销售额 FROM 原表 UNPIVOT ( 销售额 FOR 季度 IN (Q1销售额, Q2销售额, Q3销售额) ) AS unpvt; ``` --- #### 4. **关键注意事项** - **数据类型一致性**:所有被转换的列必须为**相同数据类型**(例如均为数值型)。 - **列名处理**:若列名含特殊字符或空格,需用方括号包裹(如`[2023 Sales]`)。 - **兼容性**:不同数据库语法可能不同(如Oracle需用`UNPIVOT INCLUDE NULLS`处理空值)。 --- #### 5. **替代方案(无UNPIVOT时)** 若数据库不支持UNPIVOT,可用`UNION ALL`模拟: ```sql SELECT 产品ID, 'Q1销售额' AS 季度, Q1销售额 AS 销售额 FROM 原表 UNION ALL SELECT 产品ID, 'Q2销售额', Q2销售额 FROM 原表 UNION ALL SELECT 产品ID, 'Q3销售额', Q3销售额 FROM 原表; ``` --- #### 6. **典型应用场景** - 时间序列分析(如月度数据转行) - 多指标合并(如将“温度”“湿度”列转为统一的行存储) - 数据清洗(减少冗余列,适配BI工具输入格式)
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