主條款

適用於:勾選“是”磚的SQL勾選“是”磚運行時

屬性的行進行轉換table_reference通過將指定列列表的惟一值旋轉到單獨的列中。

語法

table_reference主（｛aggregate_expression［［作為］agg_column_alias］｝[，.．.］為column_list在（expression_list））column_list｛column_name|（column_name[，.．.］）｝expression_list｛表達式［作為］［column_alias］|｛（表達式[，.．.］）［作為］［column_alias］｝[，.．.］）｝

參數

  • table_reference

    對象的主題主操作。

  • aggregate_expression

    所有列都引用的任何類型的表達式table_reference是參數聚合函數．

  • agg_column_alias

    聚合結果的可選別名。如果未指定別名，則主生成基於的別名aggregate_xpression．

  • column_list

    要旋轉的列的集合。

  • expression_list

    映射從column_list到列別名。

    • 表達式

      具有與對應對象共享最小公共類型的類型的文字表達式column_name．

      的數量表達式在每個元組中必須匹配的數目column_names在column_list．

    • column_alias

      可選的別名，指定生成的列的名稱。如果未指定別名主屬性生成別名表達式年代。

結果

臨時表的形式如下:

  • 對象的中間結果集中的所有列table_reference並沒有在任何aggregate_expression或column_list．

    這些列是分組列。

  • 為每一個表達式元組和aggregate_expression的組合,主生成一列。類型是的類型aggregate_expression．

    如果隻有一個aggregate_expression列的名稱為usingcolumn_alias．否則，命名column_alias_agg_column_alias．

    單元格中的值是aggregation_expression使用一個過濾器（在哪裏column_list在(表達式,…)．

例子

——一個非常基本的支點——給定一個按季度顯示銷售額的表，返回一個每年跨季度返回銷售額的表。>創建臨時視圖銷售（一年，季度，地區，銷售）作為值（2018，1，“東”，One hundred.)，（2018，2，“東”，20.)，（2018，3.，“東”，40)，（2018，4，“東”，40)，（2019，1，“東”，120)，（2019，2，“東”，110)，（2019，3.，“東”，80)，（2019，4，“東”，60)，（2018，1，“西方”，105)，（2018，2，“西方”，25)，（2018，3.，“西方”，45)，（2018，4，“西方”，45)，（2019，1，“西方”，125)，（2019，2，“西方”，115)，（2019，3.，“西方”，85)，（2019，4，“西方”，65）;>選擇一年，地區，第一季度，第二季，第三季，第四季度從銷售主（總和（銷售）作為銷售為季度在（1作為第一季度，2作為第二季，3.作為第三季，4作為第四季度));2018東One hundred.20.40402019東12011080602018西1052545452019西1251158565—同樣的查詢沒有使用PIVOT>選擇一年，地區，總和（銷售）過濾器（在哪裏季度＝1）作為第一季度，總和（銷售）過濾器（在哪裏季度＝2）作為第二季，總和（銷售）過濾器（在哪裏季度＝3.）作為第二季，總和（銷售）過濾器（在哪裏季度＝4）作為第四季度從銷售集團通過一年，地區；2018東One hundred.20.40402019東12011080602018西1052545452019西1251158565—也以地區為中心>選擇一年，q1_east，q1_west，q2_east，q2_west，q3_east，q3_west，q4_east，q4_west從銷售主（總和（銷售）作為銷售為（季度，地區）在（(1，“東”）作為q1_east，（1，“西方”）作為q1_west，（2，“東”）作為q2_east，（2，“西方”）作為q2_west，（3.，“東”）作為q3_east，（3.，“西方”）作為q3_west，（4，“東”）作為q4_east，（4，“西方”）作為q4_west));2018One hundred.10520.2540454045201912012511011580856065—同樣的查詢沒有使用PIVOT>選擇一年，總和（銷售）過濾器（在哪裏（季度，地區）＝（1，“東”）)作為q1_east，總和（銷售）過濾器（在哪裏（季度，地區）＝（1，“西方”）)作為q1_west，總和（銷售）過濾器（在哪裏（季度，地區）＝（2，“東”）)作為q2_east，總和（銷售）過濾器（在哪裏（季度，地區）＝（2，“西方”）)作為q2_west，總和（銷售）過濾器（在哪裏（季度，地區）＝（3.，“東”）)作為q3_east，總和（銷售）過濾器（在哪裏（季度，地區）＝（3.，“西方”）)作為q3_west，總和（銷售）過濾器（在哪裏（季度，地區）＝（4，“東”）)作為q4_east，總和（銷售）過濾器（在哪裏（季度，地區）＝（4，“西方”）)作為q4_west從銷售集團通過一年，地區；2018One hundred.10520.2540454045201912012511011580856065—要跨區域聚合，列必須從輸入中移除。>選擇一年，第一季度，第二季，第三季，第四季度從（選擇一年，季度，銷售從銷售）作為年代主（總和（銷售）作為銷售為季度在（1作為第一季度，2作為第二季，3.作為第三季，4作為第四季度));20182054585852019245225165125—同樣的查詢沒有PIVOT>選擇一年，總和（銷售）過濾器（在哪裏季度＝1）作為第一季度，總和（銷售）過濾器（在哪裏季度＝2）作為第二季，總和（銷售）過濾器（在哪裏季度＝3.）作為第三季，總和（銷售）過濾器（在哪裏季度＝4）作為第四季度從銷售集團通過一年；—帶有多個聚合的PIVOT>選擇一年，q1_total，q1_avg，q2_total，q2_avg，q3_total，q3_avg，q4_total，q4_avg從（選擇一年，季度，銷售從銷售）作為年代主（總和（銷售）作為總計，avg（銷售）作為avg為季度在（1作為第一季度，2作為第二季，3.作為第三季，4作為第四季度));2018205102．54522．58542．58542．52019245122．5225112．516582．512562．5—同樣的查詢沒有PIVOT>選擇一年，總和（銷售）過濾器（在哪裏季度＝1）作為q1_total，avg（銷售）過濾器（在哪裏季度＝1）作為q1_avg，總和（銷售）過濾器（在哪裏季度＝1）作為q2_total，avg（銷售）過濾器（在哪裏季度＝1）作為q2_avg，總和（銷售）過濾器（在哪裏季度＝1）作為q3_total，avg（銷售）過濾器（在哪裏季度＝1）作為q3_avg，總和（銷售）過濾器（在哪裏季度＝1）作為q4_total，avg（銷售）過濾器（在哪裏季度＝1）作為q4_avg從銷售集團通過一年；>創建臨時視圖人（id，的名字，年齡，類，地址）作為值（One hundred.，“約翰。”，30.，1，“街1”)，（200，“瑪麗”，零，1，《街頭2》)，（300，“邁克”，80，3.，“街3”)，（400，“丹”，50，4，“街4”）;2018205102．54522．58542．58542．52019245122．5225112．516582．512562．5