PostgreSQL 实现列转行问题
1 测试表数据
SELECT relative_label_content FROM frk_s.label_cor_gene relative_label_content ------ AA BB CC
2 列转行写法
写法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
写法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
补充：PostgreSQL行列转换(兼容oracle pivot unpivot)
oracle11g开始内置了数据透视表pivot table这一功能，可以用来实现行列转换的功能，但是在数据量较大的时候使用性能就会较差。
pivot语法为：
SELECT ... FROM ... PIVOT [XML] (pivot_clause pivot_for_clause pivot_in_clause ) WHERE ...
oracle pivot使用例子：
–创建测试表并插入数据
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进行行列转换
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
我们还可以使用unpivot来实现列转行。
unpivot语法为：
SELECT ... FROM ... UNPIVOT [INCLUDE|EXCLUDE NULLS] (unpivot_clause unpivot_for_clause unpivot_in_clause ) WHERE ...
oracle unpivot使用例子：
–创建测试表并插入数据
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进行列转行
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中该如何实现oracle的pivot/unpivot的行列转行功能呢？pg中自带的tablefunc插件可以实现，我们可以使用该插件中的crosstab函数接口进行行列转换。
pg行转列例子：
–建表插入测试数据
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;
–行转列
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(# -- 这个是需要进行行列变换的源SQL ， 数据源。
bill(# -- 排序字段为group by字段 ，最后一个字段为转换后的内容字段，导数第二个字段为行列变换的字段（内容为枚举，比如月份）
bill(# -- （必须在下一个参数中提取出对应的所有枚举值）
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(# -- 行列转换的行，有哪些值被提取出来作为列。 这个在这里代表的是月份，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 输出格式
bill-# ( js jsonb, -- 第一个参数SQL内对应的order by对应的字段（1个或多个）
bill(# Jan numeric, -- 第一个参数SQL内对应导数第二个字段的枚举值，（行转列）
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)
–列转行
bill=# with a as ( -- A对应原始数据（即需要列转行的数据）
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(# -- 这个是需要进行行列变换的源SQL ， 数据源。
bill(# -- 排序字段为group by字段 ，最后一个字段为转换后的内容字段，导数第二个字段为行列变换的字段（内容为枚举，比如月份）
bill(# -- （必须在下一个参数中提取出对应的所有枚举值）
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(# -- 行列转换的行，有哪些值被提取出来作为列。 这个在这里代表的是月份，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 输出格式
bill(# ( js jsonb, -- 第一个参数SQL内对应的order by对应的字段（1个或多个）
bill(# Jan numeric, -- 第一个参数SQL内对应导数第二个字段的枚举值，（行转列）
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把多列合并为一列，并使用jsonb_each展开。
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)
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。
相关推荐
-
PostgreSQL归档配置及自动清理归档日志的操作
在一般的生产环境中,数据库都需要开启归档模式,那么在pg中如何开启归档模式呢? pg中的归档配置涉及几个参数如下: # - Archiving - 是否开启归档 #archive_mode = off # enables archiving; off, on, or always # (change requires restart) 归档命令,注意 %p %f %% 格式化的含义. %p 是被归档的redo文件的路径, %f 是被归档的redo文档的文件名 %% 是百分号 #archive_c
-
postgresql 实现启动、状态查看、关闭
利用psql启动数据库 [postgres@highgo ~]$ pg_ctl start 查看系统中运行的postgres进程 #ps -ef | grep postgres 连接postgresql数据库 #psql -h 127.0.0.1 -d postgres -U postgres 停止postgresql数据库实例 #pg_ctl stop #ps -ef | grep postgres 启动服务器最简单的方法是像下面这样: $ postgres -D /usr/local/pgs
-
Postgresql 如何清理WAL日志
WAL是Write Ahead Log的简写,和oracle的redo日志类似,存放在$PGDATA/pg_xlog中,10版本以后在$PGDATA/pg_wal目录. 如果开启了归档,在目录archive_status下会有一些文件,以ready结尾的,表示可以归档但还没有归档,done结尾的表示已经归档. 和WAL日志数量相关的几个参数: wal_keep_segments = 300 # in logfile segments, 16MB each; 0 disables checkpoi
-
PostgreSQL 实现distinct关键字给单独的几列去重
PostgreSQL去重问题一直困扰着我,distinct和group by远不如MySQL用起来随便,但是如果掌握了规律,还是和MySQL差不多的 主要介绍的是distinct关键字 select distinct id,name,sex,age from student 假如有一张student表,字段如上图,我查询student表中所有信息用distinct去重(上面的SQL语句),pgsql就会根据所有的字段通过算法取得重复行的第一行,但是很明显,ID这个字段我在设计的时候不会让它重复,
-
PostgreSQL LIKE 大小写实例
PostgreSQL 数据库 函数upper("字符串"):转成大写字符串 WHERE UPPER("User_Name") LIKE upper(username) 此句查询"User_Name" 中值大小写不区分. SELECT "User_Id","User_Image","User_Name","User_Birthday","User_Sex&qu
-
解决PostgreSQL日志信息占用磁盘过大的问题
当PostgreSQL启用日志时,若postgresql.conf日志的相关参数还使用默认值的话磁盘很容易被撑爆.因此在启用了logging_collector参数时,需要对其它相关的参数进行调整. 系统默认参数如下 #log_destination = 'stderr' #日志格式,值为stderr, csvlog, syslog, and eventlog之一. logging_collector = on #启用日志 #log_directory = 'log' #日志文件存储目录 #lo
-
Postgresql中LIKE和ILIKE操作符的用法详解
LIKE和ILIKE操作符可以模糊匹配字符串,LIKE是一般用法,ILIKE匹配时则不区分字符串的大小写. 它们需要结合通配符使用,下面介绍两种常用的通配符. %:百分号用于匹配字符串序列,可匹配任意组合: _:下划线用于匹配任何单一字符. 举例来说明LIKE和ILIKE操作符的区别. 先创建一张数据表table1,包含两列:id列和name列,代码如下: create table table1(id int, name varchar); insert into table1 values(1
-
PostgreSQL pg_archivecleanup与清理archivelog的操作
pg_archivecleanup 和 pg_rewind 是PG 中两个重要的功能,一个是为了清理过期的 archive log 使用的命令,另一个是你可以理解为物理级别的 wal log的搬运工. 我们先说第一个 pg_archivecleanup 命令,这个命令主要是用于使用了archive log 功能的 postgresql 但在 archive log 堆积如山的情况下,你怎么来根据某些规则,清理这些日志呢? 这里面就要使用 pg_archivecleanup 这个命令了,可以定时的
-
postgresql连续归档及时间点恢复的操作
简介 前面我们介绍了通过pgsql的流复制在生产环境中搭建高可用环境来保证服务的可持续性:我们也要对数据库进行周期备份,来防止数据的丢失,这就需要连续归档,它不仅可以用于大型数据库的增量备份和恢复,也可以用于搭建standby镜像备份. PostgreSQL默认处于非归档模式.开启归档模式,主要涉及到三个参数:wal_level,archive_mode和archive_commandwal_level参数默认为mininal,设置此参数为archive或者之上的级别都可以打开归档.当po
-
浅谈PostgreSQL中大小写不敏感问题
本文主要讨论PostgreSQL中大小写不敏感存在的问题. 默认情况下,PostgreSQL会将列名和表名全部转换为小写状态. 图1 Person与person 如图1所示,我们创建表person,其中包含name列.然后插入一条记录.执行SELECT查询时,使用列名Name和表名Person而不是name和person,发现仍然可以正常获取刚刚插入表person中的记录. 图2 创建表Person? 此时如果我们再想创建表Person,会得到一个错误,因为此时PostgreSQL实际上把表名从