PostgreSQL 实现将多行合并转为列

需求将下列表格相同id的name拼接起来输出成一列

转化后效果：

实现方式使用 array_to_string 和 array_agg 函数，具体语句如下：

string_agg(expression, delimiter) 把表达式变成一个数组

string_agg(expression, delimiter) 直接把一个表达式变成字符串

select id， array_to_string( array_agg(Name), ';' ) from table group by id

补充：Postgresql实现动态的行转列

问题

在数据处理中，常遇到行转列的问题，比如有如下的问题：

有这样的一张表

"Student_score"表：

我们想要得到像这样的一张表：

当数据量比较少时，我们可以在Excel中使用数据透视表pivot table的功能实现这个需求，但当数据量较大，或者我们还需要在数据库中进行后续的数据处理时，使用数据透视表就显得不那么高效。

下面，介绍如何在Postgresql中实现数据的行转列。

静态写法

当我们要转换的值字段是数值型时，我们可以用SUM()函数：

CREATE TABLE Student_score(姓名 varchar, 课程 varchar, 分数 int);
INSERT INTO Student_score VALUES('张三','数学',83);
INSERT INTO Student_score VALUES('张三','物理',93);
INSERT INTO Student_score VALUES('张三','语文',80);
INSERT INTO Student_score VALUES('李四','语文',74);
INSERT INTO Student_score VALUES('李四','数学',84);
INSERT INTO Student_score VALUES('李四','物理',94);
select 姓名
  ,sum(case 课程 when '数学' then 分数 end) as 数学
  ,sum(case 课程 when '物理' then 分数 end) as 物理
  ,sum(case 课程 when '语文' then 分数 end) as 语文
from Student_score
GROUP BY 1

当我们要转换的值字段是字符型时，比如我们的表是这样的：

"Student_grade"表：

我们可以用string_agg()函数：

CREATE TABLE Student_grade(姓名 varchar, 课程 varchar, 等级 varchar);
INSERT INTO Student_grade VALUES('张三','数学','优');
INSERT INTO Student_grade VALUES('张三','物理','良');
INSERT INTO Student_grade VALUES('张三','语文','及格');
INSERT INTO Student_grade VALUES('李四','语文','及格');
INSERT INTO Student_grade VALUES('李四','数学','良');
INSERT INTO Student_grade VALUES('李四','物理','优');

select 姓名

  ,string_agg((case 课程 when '数学' then 等级 end),'') as 数学
  ,string_agg((case 课程 when '物理' then 等级 end),'') as 物理
  ,string_agg((case 课程 when '语文' then 等级 end),'') as 语文
from Student_grade
GROUP BY 1

内置函数（半动态）

Postgresql内置了tablefunc可实现pivot table的功能。

语法：

SELECT *
FROM crosstab(
 'select row_name,cat,value
  from table
  order by 1,2')
AS (row_name type, category_1 type, category_2 type, category_3 type, ...);

例如：

SELECT *
FROM crosstab(
 'select 姓名,课程,分数
  from Student_score
  order by 1,2')
AS (姓名 varchar, 数学 int, 物理 int, 语文 int);

需要注意的是crosstab( text sql) 中的sql语句必须按顺序返回row_name, category , value，并且必须声明输出的各列的列名和数据类型。当原表中的cat列有很多不同的值，那我们将会得到一个有很多列的表，并且我们需要手动声明每个列的列名及数据类型，显然这种体验非常不友好。那有没有更好的方式呢，我们可以通过手动建立存储过程（函数）实现。

自建函数（动态）

动态的行转列我们通过plpgsql实现，大致的思路如下：

判断value字段的数据类型，如果是数值型，则转入2.，否则转入3.

对cat列中的每个distinct值使用sum(case when)，转成列

对cat列中的每个distinct值使用string_agg(case when)，转成列

实现代码示例：

CREATE or REPLACE FUNCTION
long_to_wide(
table_name VARCHAR,
row_name VARCHAR,
cat VARCHAR,
value_field VARCHAR)
returns void as
$$
/*
table_name : 表名
row_name : 行名字段
cat : 转换为列名的字段
value_field : 转换为值的字段
*/
DECLARE v_sql text;
arow record;
value_type VARCHAR;
BEGIN

  v_sql='
  drop table if exists temp_table;
  CREATE TABLE temp_table as
  SELECT distinct '||cat||' as col from '||table_name||'
  order by '||cat;
  execute v_sql;
  v_sql='
  SELECT t.typname AS type
  FROM pg_class c
  ,pg_attribute a
  ,pg_type t
  WHERE c.relname = lower('''||table_name||''')
  and a.attnum > 0
  and a.attrelid = c.oid
  and a.atttypid = t.oid
  and a.attname='''||value_field||'''
  ORDER BY a.attnum
  ';
  execute v_sql into value_type;--获取值字段的数据类型

  v_sql='select '||row_name;
  IF value_type in ('numeric','int8','int4','int')--判断值字段是否是数值型
    THEN
    FOR arow in (SELECT col FROM temp_table) loop

    v_sql=v_sql||'
        ,sum(case '||cat||' when '''||arow.col||''' then '||value_field||' else 0 end) '||cat||'_'||arow.col;
    end loop;
  ELSE
    FOR arow in (SELECT col FROM temp_table) loop

    v_sql=v_sql||'
    ,string_agg((case '||cat||' when '''||arow.col||''' then '||value_field||' else '''' end),'''') '||cat||'_'||arow.col;
    end loop;
  END IF;

  v_sql='
        drop table if exists '||table_name||'_wide;
        CREATE TABLE '||table_name||'_wide as
        '||v_sql||'
        from '||table_name||'
        group by '||row_name||';
        drop table if exists temp_table
        ';

  execute v_sql;
end;
$$ LANGUAGE plpgsql;

调用示例：

SELECT long_to_wide('Student_grade', '姓名','课程', '等级')

生成的表名为Student_grade_wide

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。