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PostgreSQL實(shí)現(xiàn)交叉表(行列轉(zhuǎn)換)的5種方法示例

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交叉表

交叉表(Cross Tabulations)是一種常用的分類匯總表格。使用交叉表查詢,顯示源于表中某個(gè)字段的匯總值,并將它們分組,其中一組列在數(shù)據(jù)表的左側(cè),另一組列在數(shù)據(jù)表的上部。行和列的交叉處可以對數(shù)據(jù)進(jìn)行多種匯總計(jì)算,如:求和、平均值、記數(shù)、最大值、最小值等。使用交叉表查詢數(shù)據(jù)非常直觀明了,被廣泛應(yīng)用。交叉表查詢也是數(shù)據(jù)庫的一個(gè)特點(diǎn)。

例如:

  select 表1.組名,
  (select 表1.成員姓名 from 表2 b where 表1.成員1id=表2.成員id) as 成員1id,
  (select 表1.成員姓名 from 表2 b where 表1.成員2id=表2.成員id) as 成員2id,
  (select 表1.成員姓名 from 表2 b where 表1.成員3id=表2.成員id) as 成員3id
  from 表1,表2
  --這種就是交叉表查詢

交叉報(bào)表是報(bào)表當(dāng)中常見的類型,屬于基本的報(bào)表,是行、列方向都有分組的報(bào)表。這里牽涉到另外一個(gè)概念即分組報(bào)表。這是所有報(bào)表當(dāng)中最普通,最常見的報(bào)表類型,也是所有報(bào)表工具都支持的一種報(bào)表格式。從一般概念上來講,分組報(bào)表就是只有縱向的分組。傳統(tǒng)的分組報(bào)表制作方式是把報(bào)表劃分為條帶狀,用戶根據(jù)一個(gè)數(shù)據(jù)綁定向?qū)е付ǚ纸M,匯總字段,生成標(biāo)準(zhǔn)的分組報(bào)表。

這里我來演示下在POSTGRESQL里面如何實(shí)現(xiàn)交叉表的展示,下面話不多說了,來一起看看詳細(xì)的介紹吧

原始表數(shù)據(jù)如下:

t_girl=# select * from score; 
 name | subject | score 
-------+---------+------- 
 Lucy | English | 100 
 Lucy | Physics | 90 
 Lucy | Math | 85 
 Lily | English | 95 
 Lily | Physics | 81 
 Lily | Math | 84 
 David | English | 100 
 David | Physics | 86 
 David | Math | 89 
 Simon | English | 90 
 Simon | Physics | 76 
 Simon | Math | 79 
(12 rows) 
 
 
Time: 2.066 ms 

想要實(shí)現(xiàn)以下的結(jié)果:

name | English | Physics | Math 
------+---------+---------+------ 
Simon |  90 |  76 | 79 
Lucy |  100 |  90 | 85 
Lily |  95 |  81 | 84 
David |  100 |  86 | 89 

大致有以下幾種方法:

1、用標(biāo)準(zhǔn)SQL展現(xiàn)出來

t_girl=# select name, 
t_girl-# sum(case when subject = 'English' then score else 0 end) as "English", 
t_girl-# sum(case when subject = 'Physics' then score else 0 end) as "Physics", 
t_girl-# sum(case when subject = 'Math' then score else 0 end) as "Math" 
t_girl-# from score 
t_girl-# group by name order by name desc; 
 name | English | Physics | Math 
-------+---------+---------+------ 
 Simon |  90 |  76 | 79 
 Lucy |  100 |  90 | 85 
 Lily |  95 |  81 | 84 
 David |  100 |  86 | 89 
(4 rows) 
 
 
Time: 1.123 ms 

2、用PostgreSQL 提供的第三方擴(kuò)展 tablefunc 帶來的函數(shù)實(shí)現(xiàn)

以下函數(shù)crosstab 里面的SQL必須有三個(gè)字段,name, 分類以及分類值來作為起始參數(shù),必須以name,分類值作為輸出參數(shù)。

t_girl=# SELECT * 
FROM crosstab('select name,subject,score from score order by name desc',$$values ('English'::text),('Physics'::text),('Math'::text)$$) 
AS score(name text, English int, Physics int, Math int); 
 name | english | physics | math 
-------+---------+---------+------ 
 Simon |  90 |  76 | 79 
 Lucy |  100 |  90 | 85 
 Lily |  95 |  81 | 84 
 David |  100 |  86 | 89 
(4 rows) 
 
 
Time: 2.059 ms 

3、用PostgreSQL 自身的聚合函數(shù)實(shí)現(xiàn)

t_girl=# select name,split_part(split_part(tmp,',',1),':',2) as "English", 
t_girl-# split_part(split_part(tmp,',',2),':',2) as "Physics", 
t_girl-# split_part(split_part(tmp,',',3),':',2) as "Math" 
t_girl-# from 
t_girl-# ( 
t_girl(# select name,string_agg(subject||':'||score,',') as tmp from score group by name order by name desc 
t_girl(# ) as T; 
 name | English | Physics | Math 
-------+---------+---------+------ 
 Simon | 90  | 76  | 79 
 Lucy | 100  | 90  | 85 
 Lily | 95  | 81  | 84 
 David | 100  | 86  | 89 
(4 rows) 
 
 
Time: 2.396 ms 

4、 存儲函數(shù)實(shí)現(xiàn)

create or replace function func_ytt_crosstab_py () 
returns setof ytt_crosstab 
as 
$ytt$ 
 for row in plpy.cursor("select name,string_agg(subject||':'||score,',') as tmp from score group by name order by name desc"): 
  a = row['tmp'].split(',') 
  yield (row['name'],a[0].split(':')[1],a[1].split(':')[1],a[2].split(':')[1]) 
$ytt$ language plpythonu; 
 
 
t_girl=# select name,english,physics,math from func_ytt_crosstab_py(); 
 name | english | physics | math 
-------+---------+---------+------ 
 Simon | 90  | 76  | 79 
 Lucy | 100  | 90  | 85 
 Lily | 95  | 81  | 84 
 David | 100  | 86  | 89 
(4 rows) 
 
 
Time: 2.687 ms 

5、 用PLPGSQL來實(shí)現(xiàn)

t_girl=# create type ytt_crosstab as (name text, English text, Physics text, Math text); 
CREATE TYPE 
Time: 22.518 ms 
 
 
create or replace function func_ytt_crosstab () 
returns setof ytt_crosstab 
as 
$ytt$ 
 declare v_name text := ''; 
    v_english text := ''; 
  v_physics text := ''; 
  v_math text := ''; 
  v_tmp_result text := ''; 
 declare cs1 cursor for select name,string_agg(subject||':'||score,',') from score group by name order by name desc; 
begin 
 open cs1; 
 loop 
 fetch cs1 into v_name,v_tmp_result; 
 exit when not found; 
 v_english = split_part(split_part(v_tmp_result,',',1),':',2); 
 v_physics = split_part(split_part(v_tmp_result,',',2),':',2); 
 v_math = split_part(split_part(v_tmp_result,',',3),':',2); 
 return query select v_name,v_english,v_physics,v_math; 
 end loop; 
end; 
$ytt$ language plpgsql; 
 
 
t_girl=# select name,English,Physics,Math from func_ytt_crosstab(); 
 name | english | physics | math 
-------+---------+---------+------ 
 Simon | 90  | 76  | 79 
 Lucy | 100  | 90  | 85 
 Lily | 95  | 81  | 84 
 David | 100  | 86  | 89 
(4 rows) 
 
 
Time: 2.127 ms 

總結(jié)

以上就是這篇文章的全部內(nèi)容了,希望本文的內(nèi)容對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,如果有疑問大家可以留言交流,謝謝大家對腳本之家的支持。

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