婷婷综合国产,91蜜桃婷婷狠狠久久综合9色 ,九九九九九精品,国产综合av

主頁 > 知識庫 > PostgreSQL 實現列轉行問題

PostgreSQL 實現列轉行問題

熱門標簽:重慶自動外呼系統定制 海豐有多少商家沒有地圖標注 地圖標注和圖片名稱的區別 合肥公司外呼系統運營商 打電話智能電銷機器人授權 美容工作室地圖標注 漯河外呼電話系統 外呼調研系統 辦公外呼電話系統

1 測試表數據

SELECT
  relative_label_content
FROM
  frk_s.label_cor_gene
relative_label_content
------
AA
BB
CC

2 列轉行寫法

寫法1:

string_agg

SELECT
  frwybs,
  string_agg (relative_label_content, ',') as relative_label_content
FROM
  frk_s.label_cor_gene
GROUP BY
  frwybs
relative_label_content
------------
AA,BB,CC

寫法2:

array_to_string(ARRAY_AGG (text),',')

SELECT
  frwybs,
  array_to_string(
    ARRAY_AGG (DISTINCT relative_label_content),
    ','
  ) as labels_content
FROM
  frk_s.label_cor_gene
GROUP BY
  frwybs
labels_content
------------
AA,BB,CC

補充:PostgreSQL行列轉換(兼容oracle pivot unpivot)

oracle11g開始內置了數據透視表pivot table這一功能,可以用來實現行列轉換的功能,但是在數據量較大的時候使用性能就會較差。

pivot語法為:

SELECT ...  
FROM  ...  
PIVOT [XML]  
  (pivot_clause  
  pivot_for_clause  
  pivot_in_clause )  
WHERE ... 

oracle pivot使用例子:

–創建測試表并插入數據

create table usr
(name varchar2(20),
 score int,
 class varchar2(20)
);
insert into usr values('a',20,'math');
insert into usr values('a',22,'phy');
insert into usr values('b',23,'phy');
insert into usr values('b',21,'math');
insert into usr values('c',22,'phy');
insert into usr values('c',24,'math');
insert into usr values('d',25,'math');
insert into usr values('d',23,'phy');

–使用pivot進行行列轉換

SQL> select * from usr
 2 pivot(
sum(score)
for class in ('math','phy')
 3  4  5 );
NAME           'math'   'phy'
-------------------- ---------- ----------
d              25     23
a              20     22
b              21     23
c              24     22

我們還可以使用unpivot來實現列轉行。

unpivot語法為:

SELECT ...  
FROM ...  
UNPIVOT [INCLUDE|EXCLUDE NULLS]  
  (unpivot_clause  
  unpivot_for_clause  
  unpivot_in_clause )  
WHERE ... 

oracle unpivot使用例子:

–創建測試表并插入數據

CREATE TABLE t1 
(
  VendorID int, 
  Emp1 int, 
  Emp2 int, 
  Emp3 int, 
  Emp4 int,
  Emp5 int
); 
INSERT INTO t1 VALUES (1,4,3,5,4,4); 
INSERT INTO t1 VALUES (2,4,1,5,5,5); 
INSERT INTO t1 VALUES (3,4,3,5,4,4); 
INSERT INTO t1 VALUES (4,4,2,5,5,4); 
INSERT INTO t1 VALUES (5,5,1,5,5,5); 

–使用unpivot進行列轉行

SQL> select * from t1
 2 UNPIVOT(
orders for Employee in(emp1,emp2,emp3,emp4,emp5)
); 3  4 
 VENDORID EMPL   ORDERS
---------- ---- ----------
     1 EMP1     4
     1 EMP2     3
     1 EMP3     5
     1 EMP4     4
     1 EMP5     4
     2 EMP1     4
     2 EMP2     1
     2 EMP3     5
     2 EMP4     5
     2 EMP5     5
     3 EMP1     4
 VENDORID EMPL   ORDERS
---------- ---- ----------
     3 EMP2     3
     3 EMP3     5
     3 EMP4     4
     3 EMP5     4
     4 EMP1     4
     4 EMP2     2
     4 EMP3     5
     4 EMP4     5
     4 EMP5     4
     5 EMP1     5
     5 EMP2     1
 VENDORID EMPL   ORDERS
---------- ---- ----------
     5 EMP3     5
     5 EMP4     5
     5 EMP5     5
25 rows selected.

那么在pg中該如何實現oracle的pivot/unpivot的行列轉行功能呢?pg中自帶的tablefunc插件可以實現,我們可以使用該插件中的crosstab函數接口進行行列轉換。

pg行轉列例子:

–建表插入測試數據

create table tbl (seller text,se_year int,se_month int,se_amount int); 
insert into tbl values ('test1',2020,01,123456);   
insert into tbl values ('test1',2020,02,234567);   
insert into tbl values ('test1',2020,03,345678);   
insert into tbl values ('test1',2020,04,345678);   
insert into tbl values ('test1',2020,05,567890);   
insert into tbl values ('test2',2020,01,12);   
insert into tbl values ('test2',2020,02,23);   
insert into tbl values ('test2',2020,03,34);   
insert into tbl values ('test2',2020,04,45);   
insert into tbl values ('test2',2020,05,56);   
insert into tbl values ('test3',2020,03,12);   
insert into tbl values ('test3',2020,04,45);   
insert into tbl values ('test3',2020,05,56);   
insert into tbl values ('test4',2020,02,20);   
insert into tbl values ('test4',2020,03,30);   
insert into tbl values ('test4',2020,04,40);   
insert into tbl values ('test4',2020,05,50);   
insert into tbl values ('test1',2019,01,123456);   
insert into tbl values ('test1',2019,02,234567);   
insert into tbl values ('test1',2019,03,345678);   
insert into tbl values ('test1',2019,04,345678);   
insert into tbl values ('test1',2019,05,567890);   
insert into tbl values ('test1',2019,06,123456);   
insert into tbl values ('test1',2019,07,234567);   
insert into tbl values ('test1',2019,08,345678);   
insert into tbl values ('test1',2019,09,345678);   
insert into tbl values ('test1',2019,10,567890);   
insert into tbl values ('test1',2019,11,123456);   
insert into tbl values ('test1',2019,12,234567);   
insert into tbl values ('test2',2019,11,12);   
insert into tbl values ('test2',2019,12,23);
insert into tbl select * from tbl;  

–行轉列

bill=# select   
bill-#  js->>'seller' as seller,    
bill-#  js->>'se_year' as se_year,   
bill-#  jan ,  
bill-#  feb ,  
bill-#  mar ,  
bill-#  apr ,  
bill-#  may ,  
bill-#  jun ,  
bill-#  jul ,  
bill-#  aug ,  
bill-#  sep ,  
bill-#  oct ,  
bill-#  nov ,  
bill-#  dec   
bill-# from crosstab(  
bill(#  -- 這個是需要進行行列變換的源SQL , 數據源。  
bill(#  -- 排序字段為group by字段 ,最后一個字段為轉換后的內容字段,導數第二個字段為行列變換的字段(內容為枚舉,比如月份)  
bill(#  -- (必須在下一個參數中提取出對應的所有枚舉值)  
bill(#  $$select jsonb_build_object('seller', seller, 'se_year', se_year) as js, se_month, sum(se_amount) from tbl group by 1,2 order by 1$$,    
bill(#  -- 行列轉換的行,有哪些值被提取出來作為列。 這個在這里代表的是月份,也就是se_month的值   
bill(#  -- 或(select * from (values('jan'),...('dec')) t(se_month))  
bill(#  'select distinct se_month from tbl order by 1'     
bill(# )   
bill-# as  -- crosstab 輸出格式  
bill-# ( js jsonb, -- 第一個參數SQL內對應的order by對應的字段(1個或多個)  
bill(#  Jan numeric, -- 第一個參數SQL內對應導數第二個字段的枚舉值,(行轉列)  
bill(#  feb numeric, -- ...同上  
bill(#  mar numeric,  
bill(#  apr numeric,  
bill(#  may numeric,  
bill(#  jun numeric,  
bill(#  jul numeric,  
bill(#  aug numeric,  
bill(#  sep numeric,  
bill(#  oct numeric,  
bill(#  nov numeric,  
bill(#  dec numeric  
bill(# )   
bill-# order by 1,2;  
 seller | se_year | jan  | feb  | mar  | apr  |  may  | jun  | jul  | aug  | sep  |  oct  | nov  | dec  
--------+---------+--------+--------+--------+--------+---------+--------+--------+--------+--------+---------+--------+--------
 test1 | 2019  | 246912 | 469134 | 691356 | 691356 | 1135780 | 246912 | 469134 | 691356 | 691356 | 1135780 | 246912 | 469134
 test1 | 2020  | 246912 | 469134 | 691356 | 691356 | 1135780 |    |    |    |    |     |    |    
 test2 | 2019  |    |    |    |    |     |    |    |    |    |     |   24 |   46
 test2 | 2020  |   24 |   46 |   68 |   90 |   112 |    |    |    |    |     |    |    
 test3 | 2020  |    |    |   24 |   90 |   112 |    |    |    |    |     |    |    
 test4 | 2020  |    |   40 |   60 |   80 |   100 |    |    |    |    |     |    |    
(6 rows)

–列轉行

bill=# with a as ( -- A對應原始數據(即需要列轉行的數據) 
bill(# select   
bill(#  js->>'seller' as seller,    
bill(#  js->>'se_year' as se_year,   
bill(#  jan ,  
bill(#  feb ,  
bill(#  mar ,  
bill(#  apr ,  
bill(#  may ,  
bill(#  jun ,  
bill(#  jul ,  
bill(#  aug ,  
bill(#  sep ,  
bill(#  oct ,  
bill(#  nov ,  
bill(#  dec   
bill(# from crosstab(  
bill(#  -- 這個是需要進行行列變換的源SQL , 數據源。  
bill(#  -- 排序字段為group by字段 ,最后一個字段為轉換后的內容字段,導數第二個字段為行列變換的字段(內容為枚舉,比如月份)  
bill(#  -- (必須在下一個參數中提取出對應的所有枚舉值)  
bill(#  $$select jsonb_build_object('seller', seller, 'se_year', se_year) as js, se_month, sum(se_amount) from tbl group by 1,2 order by 1$$,    
bill(#  -- 行列轉換的行,有哪些值被提取出來作為列。 這個在這里代表的是月份,也就是se_month的值   
bill(#  -- 或(select * from (values('jan'),...('dec')) t(se_month))  
bill(#  'select distinct se_month from tbl order by 1'     
bill(# )   
bill(# as  -- crosstab 輸出格式  
bill(# ( js jsonb, -- 第一個參數SQL內對應的order by對應的字段(1個或多個)  
bill(#  Jan numeric, -- 第一個參數SQL內對應導數第二個字段的枚舉值,(行轉列)  
bill(#  feb numeric, -- ...同上  
bill(#  mar numeric,  
bill(#  apr numeric,  
bill(#  may numeric,  
bill(#  jun numeric,  
bill(#  jul numeric,  
bill(#  aug numeric,  
bill(#  sep numeric,  
bill(#  oct numeric,  
bill(#  nov numeric,  
bill(#  dec numeric  
bill(# )   
bill(# order by 1,2  
bill(# )  
bill-# ,   
bill-# -- b , 用jsonb把多列合并為一列,并使用jsonb_each展開。 
bill-# b as (select seller, se_year, jsonb_each(row_to_json(a)::jsonb-'seller'::text-'se_year'::text) as rec from a)   
bill-# select seller, se_year, (b.rec).key as month, (b.rec).value as sum from b;  
 seller | se_year | month |  sum  
--------+---------+-------+---------
 test1 | 2019  | apr  | 691356
 test1 | 2019  | aug  | 691356
 test1 | 2019  | dec  | 469134
 test1 | 2019  | feb  | 469134
 test1 | 2019  | jan  | 246912
 test1 | 2019  | jul  | 469134
 test1 | 2019  | jun  | 246912
 test1 | 2019  | mar  | 691356
 test1 | 2019  | may  | 1135780
 test1 | 2019  | nov  | 246912
 test1 | 2019  | oct  | 1135780
 test1 | 2019  | sep  | 691356
 test1 | 2020  | apr  | 691356
 test1 | 2020  | aug  | null
 test1 | 2020  | dec  | null
 test1 | 2020  | feb  | 469134
 test1 | 2020  | jan  | 246912
 test1 | 2020  | jul  | null
 test1 | 2020  | jun  | null
 test1 | 2020  | mar  | 691356
 test1 | 2020  | may  | 1135780
 test1 | 2020  | nov  | null
 test1 | 2020  | oct  | null
 test1 | 2020  | sep  | null
 test2 | 2019  | apr  | null
 test2 | 2019  | aug  | null
 test2 | 2019  | dec  | 46
 test2 | 2019  | feb  | null
 test2 | 2019  | jan  | null
 test2 | 2019  | jul  | null
 test2 | 2019  | jun  | null
 test2 | 2019  | mar  | null
 test2 | 2019  | may  | null
 test2 | 2019  | nov  | 24
 test2 | 2019  | oct  | null
 test2 | 2019  | sep  | null
 test2 | 2020  | apr  | 90
 test2 | 2020  | aug  | null
 test2 | 2020  | dec  | null
 test2 | 2020  | feb  | 46
 test2 | 2020  | jan  | 24
 test2 | 2020  | jul  | null
 test2 | 2020  | jun  | null
 test2 | 2020  | mar  | 68
 test2 | 2020  | may  | 112
 test2 | 2020  | nov  | null
 test2 | 2020  | oct  | null
 test2 | 2020  | sep  | null
 test3 | 2020  | apr  | 90
 test3 | 2020  | aug  | null
 test3 | 2020  | dec  | null
 test3 | 2020  | feb  | null
 test3 | 2020  | jan  | null
 test3 | 2020  | jul  | null
 test3 | 2020  | jun  | null
 test3 | 2020  | mar  | 24
 test3 | 2020  | may  | 112
 test3 | 2020  | nov  | null
 test3 | 2020  | oct  | null
 test3 | 2020  | sep  | null
 test4 | 2020  | apr  | 80
 test4 | 2020  | aug  | null
 test4 | 2020  | dec  | null
 test4 | 2020  | feb  | 40
 test4 | 2020  | jan  | null
 test4 | 2020  | jul  | null
 test4 | 2020  | jun  | null
 test4 | 2020  | mar  | 60
 test4 | 2020  | may  | 100
 test4 | 2020  | nov  | null
 test4 | 2020  | oct  | null
 test4 | 2020  | sep  | null
(72 rows)

以上為個人經驗,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持腳本之家。如有錯誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教。

您可能感興趣的文章:
  • PostgreSQL 實現將多行合并轉為列
  • PostgreSQL實現交叉表(行列轉換)的5種方法示例
  • postgresql高級應用之行轉列&匯總求和的實現思路

標簽:衡陽 株洲 蚌埠 來賓 珠海 錦州 晉城 烏海

巨人網絡通訊聲明:本文標題《PostgreSQL 實現列轉行問題》,本文關鍵詞  PostgreSQL,實現,列,轉行,問題,;如發現本文內容存在版權問題,煩請提供相關信息告之我們,我們將及時溝通與處理。本站內容系統采集于網絡,涉及言論、版權與本站無關。
  • 相關文章
  • 下面列出與本文章《PostgreSQL 實現列轉行問題》相關的同類信息!
  • 本頁收集關于PostgreSQL 實現列轉行問題的相關信息資訊供網民參考!
  • 推薦文章
    婷婷综合国产,91蜜桃婷婷狠狠久久综合9色 ,九九九九九精品,国产综合av
    亚洲一区二区三区视频在线| 一区二区三区视频在线看| 欧美三级欧美一级| 欧美日韩国产123区| 欧美一区二区观看视频| 精品国产成人系列| 亚洲欧美日韩久久| 石原莉奈一区二区三区在线观看| 国产剧情一区在线| 在线观看免费亚洲| 欧美一级夜夜爽| 中文字幕av免费专区久久| 亚洲一区在线免费观看| 日韩av在线播放中文字幕| 处破女av一区二区| 欧美精品在线观看一区二区| 国产亚洲一区二区三区在线观看| 一区二区三区成人| 国产一区二区三区黄视频| 在线中文字幕一区二区| 精品成人免费观看| 亚洲一区二三区| 国产盗摄一区二区三区| 欧美日韩三级视频| 欧美高清在线视频| 日韩av不卡在线观看| 91视频在线看| 国产欧美精品一区二区色综合| 天天影视涩香欲综合网| av成人免费在线观看| 久久嫩草精品久久久精品一| 日韩成人精品视频| 91久久国产最好的精华液| 国产日韩欧美制服另类| 欧美a一区二区| 欧美日产在线观看| 一区二区三区在线高清| 成人a区在线观看| 久久婷婷一区二区三区| 六月丁香综合在线视频| 欧美日韩第一区日日骚| 最新高清无码专区| 波多野结衣中文字幕一区 | 国产曰批免费观看久久久| 在线播放国产精品二区一二区四区| 亚洲国产精品黑人久久久| 经典三级视频一区| 久久99日本精品| 日韩欧美一级特黄在线播放| 亚洲444eee在线观看| 色婷婷狠狠综合| 亚洲精品中文在线观看| 色综合久久中文字幕综合网| 欧美激情自拍偷拍| 国产成人av电影在线| 精品国产污污免费网站入口| 奇米色一区二区三区四区| 欧美一区二区三区日韩视频| 青青草国产成人99久久| 日韩欧美国产一区二区在线播放| 久久国产精品色婷婷| 精品捆绑美女sm三区| 国产91综合网| 日韩美一区二区三区| 日韩精品亚洲专区| 日韩午夜精品电影| 精品一区二区三区在线视频| 2024国产精品| 成人黄色综合网站| 一区二区三区久久| 制服丝袜中文字幕一区| 麻豆传媒一区二区三区| 久久综合999| 成人综合婷婷国产精品久久免费| 1区2区3区精品视频| 欧美系列一区二区| 老司机午夜精品99久久| 中文一区一区三区高中清不卡| 色婷婷综合久久久久中文| 亚洲国产成人av好男人在线观看| 91精品福利在线一区二区三区 | 欧美男女性生活在线直播观看| 亚洲va韩国va欧美va| 欧美大白屁股肥臀xxxxxx| 精品一区二区三区在线播放视频 | 成人听书哪个软件好| 国产精品久久福利| 91精品婷婷国产综合久久竹菊| 精品在线亚洲视频| 1区2区3区欧美| 日韩欧美国产小视频| 成人黄色电影在线| 日韩电影在线免费看| 国产亚洲综合在线| 欧美三区在线视频| 国产激情一区二区三区桃花岛亚洲| 伊人一区二区三区| 国产亚洲1区2区3区| 欧美亚洲高清一区| 成人av网站在线观看| 首页综合国产亚洲丝袜| 国产精品欧美一区二区三区| 日韩一区二区在线观看| 99精品国产热久久91蜜凸| 久久国产视频网| 亚洲国产精品一区二区久久 | 久久精品日韩一区二区三区| 欧美理论在线播放| 91亚洲永久精品| 精品制服美女久久| 日韩电影一区二区三区四区| 中文字幕在线不卡一区二区三区 | 九九热在线视频观看这里只有精品| 亚洲精品综合在线| 久久免费视频色| 精品99一区二区三区| 欧美欧美欧美欧美| 欧美综合在线视频| 99久久精品国产一区二区三区 | 国产精品女同互慰在线看| 色婷婷av一区二区三区软件| 国产精品99久久久久久似苏梦涵 | 国产福利电影一区二区三区| 午夜精品爽啪视频| 亚洲精品一卡二卡| 国产日韩欧美高清| 精品播放一区二区| 欧美va亚洲va| 日韩免费观看2025年上映的电影| 欧美精品一卡二卡| 欧美性三三影院| 91精品办公室少妇高潮对白| 94色蜜桃网一区二区三区| 不卡的av中国片| thepron国产精品| 成a人片亚洲日本久久| 大陆成人av片| 高清日韩电视剧大全免费| 国产美女久久久久| 国产一区二区伦理| 久久激五月天综合精品| 麻豆极品一区二区三区| 裸体一区二区三区| 国内精品免费在线观看| 国内精品伊人久久久久av一坑| 精品在线免费观看| 国产成人亚洲综合a∨猫咪| 国产精品一区二区你懂的| 国产高清不卡一区二区| 国产成人免费视| 成人性生交大片免费| 男人的天堂久久精品| 韩国av一区二区三区| 成人黄色小视频| 欧洲国内综合视频| 欧美一级专区免费大片| 精品久久久久久无| 国产精品丝袜在线| 一区二区三区在线观看视频| 日韩中文字幕不卡| 国产一区999| av午夜精品一区二区三区| 91黄色小视频| 日韩三级在线观看| 国产精品久久毛片av大全日韩| 亚洲一区二区视频在线| 精品中文av资源站在线观看| 波多野结衣中文字幕一区二区三区| 91高清在线观看| 精品乱码亚洲一区二区不卡| 亚洲人成精品久久久久久| 日韩精品一级二级| 懂色一区二区三区免费观看| 欧美日韩一本到| 中文字幕 久热精品 视频在线 | 在线播放视频一区| 久久精品一区二区三区不卡牛牛| 亚洲天堂免费看| 奇米777欧美一区二区| 成人一区二区视频| 欧美军同video69gay| 久久亚洲免费视频| 亚洲国产欧美日韩另类综合 | 国产婷婷精品av在线| 亚洲一区二区在线观看视频| 国产精品一区专区| 欧美三级资源在线| 国产精品私房写真福利视频| 日韩精品午夜视频| 91麻豆文化传媒在线观看| 欧美精品一区二区三区久久久 | 欧美日韩亚洲国产综合| 国产日韩精品一区二区浪潮av| av电影一区二区| 欧美午夜影院一区| 在线国产电影不卡| 欧美激情一区二区三区四区| 欧美bbbbb| 欧美男同性恋视频网站| 亚洲视频一二三区|