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PostgreSQL實現(xiàn)交叉表（行列轉換）的5種方法示例

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，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)進行多種匯總計算，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，被廣泛應用。交叉表查詢也是數(shù)據(jù)庫的一個特點。

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

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

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

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

想要實現(xiàn)以下的結果：

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、用標準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 提供的第三方擴展 tablefunc 帶來的函數(shù)實現(xiàn)

以下函數(shù)crosstab 里面的SQL必須有三個字段，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

以上就是這篇文章的全部內(nèi)容了，希望本文的內(nèi)容對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值，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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