SQL如何實現(xiàn)數(shù)據(jù)表行轉列、列轉行？
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SQL行轉列、列轉行可以幫助我們更方便地處理數(shù)據(jù)，生成需要的報表和結果集。本文將介紹在SQL中如何實現(xiàn)數(shù)據(jù)表地行轉列、列轉行操作，以及實際應用示例。 這里通過表下面三張表進行舉例，建表語句和示例數(shù)據(jù)插入語句可以查看我之前的文章。
數(shù)據(jù)表示例數(shù)據(jù)分別如下： data_learning.product_order（商品銷量表）：
data_learning.product（商品信息表）：
data_learning.product_category（商品二級分類信息表）：
01 1.1 使用CASE WHEN語句+聚合函數(shù)問題：請查詢女裙和兒童家具的銷量，輸出結果形式為女裙銷量作為一列，兒童家具作為一列。 SQL： SELECT SUM(CASE WHEN c.category_name = '女裙' THEN a.sales_volume ELSE 0 END) AS 女裙銷量 ,SUM(CASE WHEN c.category_name = '兒童家具' THEN a.sales_volume ELSE 0 END) AS 兒童家具銷量 FROM data_learning.product_order a LEFT JOIN ( SELECT * FROM data_learning.product_category )c on a.category_id = c.category_id ; 結果如下：
1.2 使用if函數(shù)+聚合函數(shù)同樣是上面那個問題，用第二種方式如何實現(xiàn)呢？ SQL： SELECT SUM(IF(c.category_name = '女裙',sales_volume,0 )) AS 女裙銷量 ,SUM(IF(c.category_name = '兒童家具',sales_volume,0)) AS 兒童家具銷量 FROM data_learning.product_order a LEFT JOIN ( SELECT * FROM data_learning.product_category )c on a.category_id = c.category_id ; 結果如下：
在實際工作中，使用場景可能比這個復雜。 比如“請查詢每個月女裙和兒童家具地銷量，輸出結果形式為女裙銷量作為一列，兒童家具作為一列”。這個時候，可以結合GROUP BY語句去實現(xiàn)。 同時，聚合函數(shù)可能也不一定是SUM，有可能是MAX，這個都要根據(jù)具體的業(yè)務定義，數(shù)據(jù)表內(nèi)容等去靈活運用。 02 2.1 使用 UNION ALL或UNION語句我們將上面行轉列的數(shù)據(jù)結果插入到一張臨時表data_learning.tmp_test，然后用這個把這個表的結果做列轉行操作，也就是女裙和兒童家具變成行。 step1 : 上面的查詢結果存入臨時表。（實際工作中不用，這里僅僅是想用上面的數(shù)據(jù)另建一張表作為操作示例） CREATE TABLE data_learning.tmp_test AS SELECT SUM(IF(c.category_name = '女裙',sales_volume,0 )) AS 女裙銷量 ,SUM(IF(c.category_name = '兒童家具',sales_volume,0)) AS 兒童家具銷量 FROM data_learning.product_order a LEFT JOIN ( SELECT * FROM data_learning.product_category )c on a.category_id = c.category_id ; step2：做列轉行操作 SQL： SELECT '女裙' AS 類別 ,女裙銷量 AS 銷量 FROM data_learning.tmp_test UNION ALL SELECT '兒童家具' AS 類別 ,兒童家具銷量 AS 銷量 FROM data_learning.tmp_test ; 結果如下：
行轉列與列轉行是SQL中非常重要的數(shù)據(jù)轉換技巧。通過掌握這些技巧，你可以更加靈活地處理和分析數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)處理效率。希望本文能對你有所幫助！ 該文章在 2024/2/1 23:19:14 編輯過 |
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