SQL 行转列 列转行 Oracle转置函数函数pivot、unpivot 解决wm_concat 没有排序

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终风且暴，顾我则笑，谑浪笑敖，中心是悼。 终风且霾，惠然肯来，莫往莫来，悠悠我思。

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随笔 - 48  文章 - 0  评论 - 12

Oracle行转列、列转行的Sql语句总结

多行转字符串

这个比较简单，用||或concat函数可以实现

 SQL Code 

1 2

select concat(id,username) str from app_user select id||username str from app_user

字符串转多列

实际上就是拆分字符串的问题，可以使用 substr、instr、regexp_substr函数方式

字符串转多行

使用union all函数等方式

wm_concat函数

首先让我们来看看这个神奇的函数wm_concat(列名),该函数可以把列值以","号分隔起来,并显示成一行,接下来上例子,看看这个神奇的函数如何应用准备测试数据

 SQL Code 

1 2 3 4 5 6

create table test(id number,name varchar2(20)); insert into test values(1,'a'); insert into test values(1,'b'); insert into test values(1,'c'); insert into test values(2,'d'); insert into test values(2,'e');

效果1 : 行转列 ，默认逗号隔开

 SQL Code 

1

select wm_concat(name) name from test;

   

效果2: 把结果里的逗号替换成"|"

 SQL Code 

1

select replace(wm_concat(name),',','|') from test;

   

效果3: 按ID分组合并name

 SQL Code 

1

select id,wm_concat(name) name from test group by id;

   

sql语句等同于下面的sql语句:

  SQL Code 

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36

-------- 适用范围：8i,9i,10g及以后版本  （ MAX + DECODE ） select id,        max(decode(rn, 1, name, null)) ||        max(decode(rn, 2, ',' || name, null)) ||        max(decode(rn, 3, ',' || name, null)) str   from (select id,                name,                row_number() over(partition by id order by name) as rn           from test) t  group by id  order by 1; -------- 适用范围：8i,9i,10g及以后版本 （ ROW_NUMBER + LEAD ） select id, str   from (select id,                row_number() over(partition by id order by name) as rn,                name || lead(',' || name, 1) over(partition by id order by name) ||                lead(',' || name, 2) over(partition by id order by name) ||                 lead(',' || name, 3) over(partition by id order by name) as str           from test)  where rn = 1  order by 1; -------- 适用范围：10g及以后版本 （ MODEL ） select id, substr(str, 2) str   from test model return updated rows partition by(id) dimension by(row_number()    over(partition by id order by name) as rn) measures(cast(name as varchar2(20)) as str)    rules upsert iterate(3) until(presentv(str [ iteration_number + 2 ], 1, 0) = 0)   (str [ 0 ] = str [ 0 ] || ',' || str [ iteration_number + 1 ])  order by 1; -------- 适用范围：8i,9i,10g及以后版本 （ MAX + DECODE ） select t.id id, max(substr(sys_connect_by_path(t.name, ','), 2)) str   from (select id, name, row_number() over(partition by id order by name) rn           from test) t  start with rn = 1 connect by rn = prior rn + 1        and id = prior id  group by t.id;

   

懒人扩展用法:

案例: 我要写一个视图,类似"create or replace view as select 字段1,...字段50 from tablename" ,基表有50多个字段,要是靠手工写太麻烦了,有没有什么简便的方法? 当然有了,看我如果应用wm_concat来让这个需求变简单，假设我的APP_USER表中有（id,username,password,age）4个字段。查询结果如下

 SQL Code 

1 2 3 4 5

/** 这里的表名默认区分大小写 */ select 'create or replace view as select ' || wm_concat(column_name) ||        ' from APP_USER' sqlStr   from user_tab_columns  where table_name = 'APP_USER';

   

利用系统表方式查询

 SQL Code 

1

select * from user_tab_columns

Oracle 11g 行列互换 pivot 和 unpivot 说明

在Oracle 11g中，Oracle 又增加了2个查询：pivot（行转列） 和unpivot（列转行）

参考：http://blog.csdn.net/tianlesoftware/article/details/7060306、http://www.oracle.com/technetwork/cn/articles/11g-pivot-101924-zhs.html 

google 一下，网上有一篇比较详细的文档：http://www.oracle-developer.net/display.php?id=506

pivot 列转行

测试数据 (id，类型名称，销售数量)，案例：根据水果的类型查询出一条数据显示出每种类型的销售数量。

 SQL Code 

1 2 3 4 5 6 7 8 9

create table demo(id int,name varchar(20),nums int);  ---- 创建表 insert into demo values(1, '苹果', 1000); insert into demo values(2, '苹果', 2000); insert into demo values(3, '苹果', 4000); insert into demo values(4, '橘子', 5000); insert into demo values(5, '橘子', 3000); insert into demo values(6, '葡萄', 3500); insert into demo values(7, '芒果', 4200); insert into demo values(8, '芒果', 5500);

   

分组查询 （当然这是不符合查询一条数据的要求的）

 SQL Code 

1

select name, sum(nums) nums from demo group by name

行转列查询

 SQL Code 

1

select * from (select name, nums from demo) pivot (sum(nums) for name in ('苹果' 苹果, '橘子', '葡萄', '芒果'));

注意： pivot（聚合函数 for 列名 in（类型）） ，其中 in('') 中可以指定别名，in中还可以指定子查询，比如 select distinct code from customers

当然也可以不使用pivot函数，等同于下列语句，只是代码比较长，容易理解

 SQL Code 

1 2 3 4 5

select *   from (select sum(nums) 苹果 from demo where name = '苹果'),        (select sum(nums) 橘子 from demo where name = '橘子'),        (select sum(nums) 葡萄 from demo where name = '葡萄'),        (select sum(nums) 芒果 from demo where name = '芒果');

unpivot 行转列

顾名思义就是将多列转换成1列中去
案例：现在有一个水果表，记录了4个季度的销售数量，现在要将每种水果的每个季度的销售情况用多行数据展示。

创建表和数据

 SQL Code 

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create table Fruit(id int,name varchar(20), Q1 int, Q2 int, Q3 int, Q4 int); insert into Fruit values(1,'苹果',1000,2000,3300,5000); insert into Fruit values(2,'橘子',3000,3000,3200,1500); insert into Fruit values(3,'香蕉',2500,3500,2200,2500); insert into Fruit values(4,'葡萄',1500,2500,1200,3500); select * from Fruit

列转行查询

 SQL Code 

1

select id , name, jidu, xiaoshou from Fruit unpivot (xiaoshou for jidu in (q1, q2, q3, q4) )

注意： unpivot没有聚合函数，xiaoshou、jidu字段也是临时的变量

同样不使用unpivot也可以实现同样的效果，只是sql语句会很长，而且执行速度效率也没有前者高

 SQL Code 

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select id, name ,'Q1' jidu, (select q1 from fruit where id=f.id) xiaoshou from Fruit f union select id, name ,'Q2' jidu, (select q2 from fruit where id=f.id) xiaoshou from Fruit f union select id, name ,'Q3' jidu, (select q3 from fruit where id=f.id) xiaoshou from Fruit f union select id, name ,'Q4' jidu, (select q4 from fruit where id=f.id) xiaoshou from Fruit f

XML类型

上述pivot列转行示例中，你已经知道了需要查询的类型有哪些，用in()的方式包含，假设如果您不知道都有哪些值，您怎么构建查询呢？

pivot 操作中的另一个子句 XML 可用于解决此问题。该子句允许您以 XML 格式创建执行了 pivot 操作的输出，在此输出中，您可以指定一个特殊的子句 ANY 而非文字值

示例如下：

 SQL Code 

1 2 3 4 5 6 7

select * from (    select name, nums as "Purchase Frequency"    from demo t )                               pivot xml (    sum(nums) for name in (any) )

如您所见，列 NAME_XML 是 XMLTYPE，其中根元素是 。每个值以名称-值元素对的形式表示。您可以使用任何 XML 分析器中的输出生成更有用的输出。

对于该xml文件的解析，贴代码如下：

  SQL Code 

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create or replace procedure ljz_pivot_xml_sp(pi_table_name   varchar2,                                              pi_column_name  varchar2,                                              pi_create_table varchar2) as   v_column      nvarchar2(50);   v_count       number := 0;   v_i           number;   v_parent_node nvarchar2(4000);   v_child_node  nvarchar2(4000);   v_over        boolean := false;   v_tmp         nvarchar2(50);   v_existsnode  number;   v_sql         clob;   v_name        varchar2(30);   v_name_xml    xmltype; begin   v_sql         := 'select x.* from ' || pi_table_name ||                    ' a, xmltable(''/PivotSet'' passing a.' ||                    pi_column_name || ' columns ';   v_parent_node := '/PivotSet';   v_child_node  := 'item[1]/column[2]';   v_i           := 1;   execute immediate 'select ' || pi_column_name || ' from ' ||                     pi_table_name || ' where rownum=1'     into v_name_xml;   select existsnode(v_name_xml,                     '/PivotSet/item[' || to_char(v_i) || ']/column[1]')     into v_existsnode     from dual;   while v_existsnode = 1 loop     execute immediate 'select substr(extractvalue(' || pi_column_name ||                       ', ''/PivotSet/item[' || to_char(v_i) || ']/column[1]''),1,30)     from ' || pi_table_name || ' x'       into v_name;     v_sql := v_sql || '"' || v_name || '" varchar2(30) path ''item[' ||              to_char(v_i) || ']/column[2]'',';     v_i   := v_i + 1;     select existsnode(v_name_xml,                       '/PivotSet/item[' || to_char(v_i) || ']/column[1]')       into v_existsnode       from dual;   end loop;   v_sql := trim(',' from v_sql) || ') x';   commit;   select count(1)     into v_count     from user_tab_columns    where table_name = upper(pi_create_table);   if v_count = 0 then     execute immediate 'create table ' || pi_create_table || ' as ' || v_sql;   end if; end;

 

第一个参数为要解析xml文件所属数据表，第二个参数为要解析xml所存字段，第三个参数存放解析后的数据集。

测试：

begin

ljz_pivot_xml_sp('(select * from (select deptno,sal from emp) pivot xml(sum(sal) for deptno in(any)))',

'deptno_xml',

'ljz_pivot_tmp');

end;

初学oracle xml解析，这种方法较为笨拙，一个一个循环列，原型如下：

select extractvalue(name_xml, '/PivotSet/item[1]/column[1]')

from (select * from (select name,nums from demo) pivot xml(sum(nums) for name in(any))) x

where existsnode(name_xml, '/PivotSet/item[1]/column[1]') = 1;

select x.*

from (select *

from (select name, nums from demo)

pivot xml(sum(nums)

for name in(any))) a,

xmltable('/PivotSet' passing a.name_xml columns

芒果 varchar2(30) path 'item[1]/column[2]',

苹果 varchar2(30) path 'item[2]/column[2]') x

不知是否存在直接进行解析的方法，这种方法还不如直接行列转变，不通过xml转来转去。

select '''' || listagg(substr(name, 1, 30), q'{','}') within group(order by name) || ''''

from (select distinct name from demo);

select *

from (select name, nums from demo)

pivot(sum(nums)

for name in('苹果', '橘子', '葡萄', '芒果'));

这样拼接字符串反而更加方便。

结论

Pivot 为 SQL 语言增添了一个非常重要且实用的功能。您可以使用 pivot 函数针对任何关系表创建一个交叉表报表，而不必编写包含大量 decode 函数的令人费解的、不直观的代码。同样，您可以使用 unpivot 操作转换任何交叉表报表，以常规关系表的形式对其进行存储。Pivot 可以生成常规文本或 XML 格式的输出。如果是 XML 格式的输出，您不必指定 pivot 操作需要搜索的值域。

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原

SQL行转列、列转行

2018年09月09日 15:51:14 道法—自然 阅读数：182

SQL行转列、列转行

这个主题还是比较常见的，行转列主要适用于对数据作聚合统计，如统计某类目的商品在某个时间区间的销售情况。列转行问题同样也很常见。

一、整理测试数据

1. create table wyc_test(

2. id int(32) not null auto_increment,

3. name varchar(80) default null,

4. date date default null,

5. scount int(32),

6. primary key (id)

7. );

8. INSERT INTO `wyc_test` (`id`,`name`,`date`,`scount`) VALUES (1,'小说','2013-09-01',10000);

9. INSERT INTO `wyc_test` (`id`,`name`,`date`,`scount`) VALUES (2,'微信','2013-09-01',20000);

10. INSERT INTO `wyc_test` (`id`,`name`,`date`,`scount`) VALUES (3,'小说','2013-09-02',30000);

11. INSERT INTO `wyc_test` (`id`,`name`,`date`,`scount`) VALUES (4,'微信','2013-09-02',35000);

12. INSERT INTO `wyc_test` (`id`,`name`,`date`,`scount`) VALUES (5,'小说','2013-09-03',31000);

13. INSERT INTO `wyc_test` (`id`,`name`,`date`,`scount`) VALUES (6,'微信','2013-09-03',36000);

14. INSERT INTO `wyc_test` (`id`,`name`,`date`,`scount`) VALUES (7,'小说','2013-09-04',35000);

15. INSERT INTO `wyc_test` (`id`,`name`,`date`,`scount`) VALUES (8,'微信','2013-09-04',38000);

16. INSERT INTO `wyc_test` (`id`,`name`,`date`,`scount`) VALUES (9,'小说','2013-09-01',80000);

17. INSERT INTO `wyc_test` (`id`,`name`,`date`,`scount`) VALUES (10,'微信','2013-09-01',70000);

二、行转列

主要思路是分组后使用case进行条件判断处理

1. #行转列

2. select

3. a.date,

4. sum(case a.name

5. when '小说' then a.scount

6. else 0

7. end) 'sum_小说',

8. max(case a.name

9. when '小说' then a.scount

10. else 0

11. end) 'max_小说',

12. sum(case a.name

13. when '微信' then a.scount

14. else 0

15. end) '微信',

16. max(case a.name

17. when '小说' then a.scount

18. else 0

19. end) 'max_微信'

20. from

21. wyc_test a

22. group by date;

结果：

三、列转行

主要思路也是分组后使用case

1. #列转行

2. select

3. a.date,

4. concat('小说:',

5. cast(sum(case a.name

6. when '小说' then a.scount

7. else 0

8. end)

9. as char),

10. '微信',

11. cast(sum(case a.name

12. when '微信' then a.scount

13. else 0

14. end)

15. as char)) as 'str'

16. from

17. wyc_test a

18. group by a.date;

19. #列转行

20. #1.使用mysql提供的函数分组

21. select a.date,group_concat(a.name,'总量：', a.scount) from wyc_test a group by a.date,a.name;

22. #2.使用mysql提供的函数分组

23. select a.date,a.name, group_concat(a.name, '总量：', a.scount) from wyc_test a group by a.date,a.name;

24. #3.普通group结合字符串拼接

25. SELECT

26. a.date,

27. concat('小说总量：',

28. cast(sum(case a.name

29. when '小说' then a.scount

30. else 0

31. end)

32. as char)) as '小说',

33. concat('微信总量：',

34. cast(sum(case a.name

35. when '微信' then a.scount

36. else 0

37. end)

38. as char)) as '微信'

39. from

40. wyc_test a

41. group by a.date;

结果：

四、列转行详解
 
1.1、初始测试数据
        表结构：TEST_TB_GRADE2
Sql代码 
create table TEST_TB_GRADE2 
( 
  ID         NUMBER(10) not null, 
  USER_NAME  VARCHAR2(20 CHAR), 
  CN_SCORE   FLOAT, 
  MATH_SCORE FLOAT, 
  EN_SCORE   FLOAT 
) 
 
        初始数据如下图：

       
 
1.2、 如果需要实现如下的查询效果图：

                      
 
这就是最常见的列转行，主要原理是利用SQL里面的union，具体的sql语句如下：
Sql代码 
select user_name, '语文' COURSE , CN_SCORE as SCORE from test_tb_grade2  
union select user_name, '数学' COURSE, MATH_SCORE as SCORE from test_tb_grade2  
union select user_name, '英语' COURSE, EN_SCORE as SCORE from test_tb_grade2  
order by user_name,COURSE  
 
 也可以利用【 insert all into ... select 】来实现，首先需要先建一个表TEST_TB_GRADE3：
Sql代码 
create table TEST_TB_GRADE3   
    (  
      USER_NAME VARCHAR2(20 CHAR),   
      COURSE    VARCHAR2(20 CHAR),   
      SCORE     FLOAT   
    )   
 再执行下面的sql：
 
Sql代码 
insert all 
into test_tb_grade3(USER_NAME,COURSE,SCORE) values(user_name, '语文', CN_SCORE) 
into test_tb_grade3(USER_NAME,COURSE,SCORE) values(user_name, '数学', MATH_SCORE) 
into test_tb_grade3(USER_NAME,COURSE,SCORE) values(user_name, '英语', EN_SCORE) 
select user_name, CN_SCORE, MATH_SCORE, EN_SCORE from test_tb_grade2; 
commit; 

 别忘记commit操作，然后再查询TEST_TB_GRADE3，发现表中的数据就是列转成行了。

 

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wm_concat函数的排序问题

wm_concat在行转列的时候非常有用，但在行转列的过程中的排序问题常常难以控制。

可见下面例子：
准备测试表：
drop table t;
create table t (n number,m number);
insert into t values(1,1);
insert into t values(5,3);
insert into t values(3,3);
insert into t values(6,5);
insert into t values(7,2);
insert into t values(2,2);
insert into t values(0,1);
insert into t values(11,1);
insert into t values(15,3);
insert into t values(13,3);
insert into t values(16,5);
insert into t values(17,2);
insert into t values(12,2);
insert into t values(10,1);
commit;

SQL> select * from t order by 2,1;

N M
———- ———-
0 1
1 1
10 1
11 1
2 2
7 2
12 2
17 2
3 3
5 3
13 3
15 3
6 5
16 5

测试wm_concat后的顺序：
测试1：
SQL> select m,wm_concat(n) from t group by m;

M WM_CONCAT(N)
———- ——————————————————————————–
1 11,0,1,10
2 17,2,7,12
3 15,3,5,13
5 16,6

可见wm_concat后的顺序并没有按大->小，或小->大的顺序。

测试2：
–参考网上一些解决思路
SQL> select m,wm_concat(n)
2 from (select n,m from t order by m,n )
3 group by m;

M WM_CONCAT(N)
———- ——————————————————————————–
1 0,11,10,1
2 2,17,12,7
3 3,15,13,5
5 6,16

可见顺序问题还是没有解决

最终解决思路：
SQL> select m, max(r)
2 from (select m, wm_concat(n) over (partition by m order by n) r from t)
3 group by m ;

M MAX(R)
———- ——————————————————————————–
1 0,1,10,11
2 2,7,12,17
3 3,5,13,15
5 6,16

分类: Oracle

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Oracle SQL函数pivot、unpivot转置函数实现行转列、列转行

2017年05月25日 16:18:27 Seandba 阅读数：26664

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函数PIVOT、UNPIVOT转置函数实现行转列、列转行，效果如下图所示：

1.PIVOT为行转列，从图示的左边到右边

2.UNPIVOT为列转行，从图示的右边到左边

3.左边为纵表，结构简单，易扩展

4.右边为横表，展示清晰，方便查询

5.很多时候业务表为纵表，但是统计分析需要的结果如右边的横表，这时候就需要用到转置函数了

示例图表：

 

Pivot语法：

 

1. SELECT ....

2. FROM

3. PIVOT

4. (

5. aggregate-function()

6. FOR IN (, ,..., )

7. ) AS

8. WHERE .....

 

注意：

FOR 

这个是不支持表达式的，如果需要，请通过子查询或者视图先预处理。

 

 

Pivot

例子1：先构造一个子查询，然后根据CHANNEL列进行转置，源表sales_view里面可能有很多列，不需要列先通过子查询过滤掉再进行转置。

 

另外转置后的列指定了别名，值是对amount_sold列的汇总。

 

1. SELECT * FROM

2. (SELECT product, channel, amount_sold

3. FROM sales_view

4. ) S PIVOT (SUM(amount_sold)

5. FOR CHANNEL IN (3 AS DIRECT_SALES, 4 AS INTERNET_SALES,

6. 5 AS CATALOG_SALES, 9 AS TELESALES))

7. ORDER BY product;

8.  

9. PRODUCT DIRECT­_SALES INTERNET_SALES CATALOG_SALES TELESALES

10. ---------------------- ------------ -------------- ------------- ---------

11. ...

12. Internal 6X CD-ROM 229512.97 26249.55

13. Internal 8X CD-ROM 286291.49 42809.44

14. Keyboard Wrist Rest 200959.84 38695.36 1522.73

15. ...

例子2：基于多列进行转置，下面例子是基于channel、quarter两列进行转置

 

 

1. SELECT *

2. FROM

3. (SELECT product, channel, quarter, quantity_sold

4. FROM sales_view

5. ) PIVOT (SUM(quantity_sold)

6. FOR (channel, quarter) IN

7. ((5, '02') AS CATALOG_Q2,

8. (4, '01') AS INTERNET_Q1,

9. (4, '04') AS INTERNET_Q4,

10. (2, '02') AS PARTNERS_Q2,

11. (9, '03') AS TELE_Q3

12. )

13. );

14.  

15. PRODUCT CATALOG_Q2 INTERNET_Q1 INTERNET_Q4 PARTNERS_Q2 TELE_Q3

16. ------- ---------- ----------- ----------- ----------- -------

17. ...

18. Bounce 347 632 954

19. ...

20. Smash Up Boxing 129 280 560

21. ...

22. Comic Book Heroes 47 155 275

23. ...

例子3：对多列的值进行汇总计算，以下是基于channel例进行转置，然后对amount_sold和quantity_sold两列进行合计运算

 

 

1. SELECT *

2. FROM

3. (SELECT product, channel, amount_sold, quantity_sold

4. FROM sales_view

5. ) PIVOT (SUM(amount_sold) AS sums,

6. SUM(quantity_sold) AS sumq

7. FOR channel IN (5, 4, 2, 9)

8. )

9. ORDER BY product;

10.  

11. PRODUCT 5_SUMS 5_SUMQ 4_SUMS 4_SUMQ 2_SUMS 2_SUMQ 9_SUMS 9_SUMQ

12. ------------- ------ ------ ------ ------ ------ ------ ------ ------

13. O/S Doc Set English 142780.36 3081 381397.99 8044 6028.66 134

14. O/S Doc Set French 55503.58 1192 132000.77 2782

15. ...

 

 

 

Unpivot

unpivot是pivot的相反操作，进行的是列转行

 

 

例子1：先看源表结构，for子句指定将（Q1_SUMQ, Q2_SUMQ, Q3_SUMQ, Q4_SUMQ）这4列转置为行，

for子句之前的quantity_sold是4列转置后的列名，

decode还定义了每列转置为行后新标示列的值，这个等下看第2个例子可以看到，也可以在 in 子句后面加 as 指定别名。

UNPIVOT INCLUDE NULLS 指定空值也进行转置，如果是EXCLUDE NULLS 将忽略空值。

 

 

1. SELECT *

2. FROM pivotedTable

3. ORDER BY product;

4.  

5. PRODUCT Q1_SUMQ Q1_SUMA Q2_SUMQ Q2_SUMA Q3_SUMQ Q3_SUMA Q4_SUMQ Q4_SUMA

6. --------------- ------- ------- ------- -------- ------- -------- ------- ---------

7. 1.44MB External 6098 58301.33 5112 49001.56 6050 56974.3 5848 55341.28

8. 128MB Memory 1963 110763.63 2361 132123.12 3069 170710.4 2832 157736.6

9. 17" LCD 1492 1812786.94 1387 1672389.06 1591 1859987.66 1540 1844008.11

 

1. SELECT product, DECODE(quarter, 'Q1_SUMQ', 'Q1', 'Q2_SUMQ', 'Q2', 'Q3_SUMQ', 'Q3',

2. 'Q4_SUMQ', 'Q4') AS quarter, quantity_sold

3. FROM pivotedTable

4. UNPIVOT INCLUDE NULLS

5. (quantity_sold

6. FOR quarter IN (Q1_SUMQ, Q2_SUMQ, Q3_SUMQ, Q4_SUMQ))

7. ORDER BY product, quarter;

8.  

9. PRODUCT QUARTER QUANTITY_SOLD

10. ------- -- -------------

11. 1.44MB External 3.5" Diskette Q1 6098

12. 1.44MB External 3.5" Diskette Q2 5112

13. 1.44MB External 3.5" Diskette Q3 6050

14. 1.44MB External 3.5" Diskette Q4 5848

15. 128MB Memory Card Q1 1963

16. 128MB Memory Card Q2 2361

17. 128MB Memory Card Q3 3069

18. 128MB Memory Card Q4 2832

19. ...

 

 

例子2：转置多列的情况

 

1. SELECT product, quarter, quantity_sold, amount_sold

2. FROM pivotedTable

3. UNPIVOT INCLUDE NULLS

4. (

5. (quantity_sold, amount_sold)

6. FOR quarter IN ((Q1_SUMQ, Q1_SUMA) AS 'Q1', (Q2_SUMQ, Q2_SUMA) AS 'Q2', (Q3_SUMQ, Q3_SUMA) AS 'Q3', (Q4_SUMQ, Q4_SUMA) AS 'Q4'))

7. ORDER BY product, quarter;

8.  

9. PRODUCT QU QUANTITY_SOLD AMOUNT_SOLD

10. ----------------------------- -- ------------- ------------

11. 1.44MB External 3.5" Diskette Q1 6098 58301.33

12. 1.44MB External 3.5" Diskette Q2 5112 49001.56

13. 1.44MB External 3.5" Diskette Q3 6050 56974.3

14. 1.44MB External 3.5" Diskette Q4 5848 55341.28

15. 128MB Memory Card Q1 1963 110763.63

16. 128MB Memory Card Q2 2361 132123.12

17. 128MB Memory Card Q3 3069 170710.4

18. 128MB Memory Card Q4 2832 157736.6

总结，基本上按照语法套用即可，注意将源表非相关列先过滤掉，可是是子查询，也可以是视图。

最后试试解决这个问题吧，看你是否真的懂了！

http://blog.csdn.net/seandba/article/details/72629724

 

以上内容均来自Oracle11g官方文档，我只是搬运工。。。

Oracle® Database Data Warehousing Guide
11g Release 2 (11.2)
E25554-01

 

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https://blog.csdn.net/seandba/article/details/72730657

 

 

 

 

 

 

https://segmentfault.com/q/1010000009622091?sort=created

Oracle pivot in子查询的疑问

在使用pivot函数进行行转列的时候 in后面接子查询就报错

 

按照oracle的文档，pivot语句中in后面的列如果不固定，只能使用xml格式的返回结果，如：
http://www.oracle-developer.n...

SQL> SELECT *
  2  FROM   pivot_data
  3  PIVOT  XML
  4        (SUM(sal) FOR deptno IN (ANY));

JOB       DEPTNO_XML
--------- ---------------------------------------------------------------------------
ANALYST   206600

CLERK     10143020209030
          1045

MANAGER   102695203272.5303135

如果不想要xml格式的结果，就只能使用把in之间的内容提前计算出来，动态拼接成sql语句，使用execute immediately动态执行。

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邢爱明  4.8k

2017-06-05 回答

https://segmentfault.com/q/1010000009622091?sort=created

 

 

 

 

 

 

https://zhidao.baidu.com/question/2203556378984153268.html?qbl=relate_question_0&word=pivot%20for%20in%20%D6%D0%BB%B9%BF%C9%D2%D4%D6%B8%B6%A8%D7%D3%B2%E9%D1%AF

 

oracle中pivot子查询如何用 50

在oracle中使用pivot函数，看介绍说在in（）中可以使用子查询，但是使用子查询执行时报错缺少表达式，请问子查询应该如何使用，是不是pivot不支持子查询，谢谢

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1个回答

#今日科普# 又到公司年会，有哪些给力的小游戏？

chengccy2010 
来自电脑网络类芝麻团 2015-05-22

xml 类型的时候可以使用any 关键字和子查询,返回的结果是xml结构的;

select * from (
select times_purchased as "Puchase Frequency", state_code
from customers t
)
pivot xml
(
count(state_code)
for state_code in (select state_code from preferred_states)
)
order by 1

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https://zhidao.baidu.com/question/2203556378984153268.html?qbl=relate_question_0&word=pivot%20for%20in%20%D6%D0%BB%B9%BF%C9%D2%D4%D6%B8%B6%A8%D7%D3%B2%E9%D1%AF