oracle pivot

Oracle PIVOT 是一种将行转换为列的查询操作，它可以将一组数据行（也称为“源数据”）转换为具有新列的结果集。这些新列是从源数据中的另一列（也称为“轴列”）的唯一值派生而来的，每个唯一值都会产生一个新列。在这些新列中，每个单元格的值都是源数据中符合条件的行的聚合值（如 SUM、AVG、MAX、MIN 等）。

这种查询操作可以用于许多场景，例如将销售数据按月份列出，或将课程成绩按学生转换为列。PIVOT 操作的语法在 Oracle 数据库中是通过使用 PIVOT 子句来实现的。下面是一个简单的 PIVOT 查询示例：

SELECT *
FROM (
  SELECT department, job, salary
  FROM employees
)
PIVOT (
  SUM(salary)
  FOR job IN ('CLERK', 'SALESMAN', 'MANAGER', 'ANALYST', 'PRESIDENT')
);

在这个查询中，PIVOT 子句将 job 列的值作为轴列，将每个唯一的 job 值转换为一个新列。新列的名称是 job 值本身，聚合函数是 SUM，聚合的列是 salary。最后的结果集将包含每个部门的聚合数据，每个新列的值都是该部门中符合条件的行的 salary 值之和。

相关问题

oracle pivot函数

Oracle的PIVOT函数是一种数据透视表函数，可以将行数据转换为列数据，从而实现数据的横向展示。它可以将一个查询结果集中的列值，转换成一系列新的列，这些新的列是根据查询结果集中的某一列值动态生成的。这个函数在Oracle 11gR1版本中被引入。

PIVOT函数的语法如下：

SELECT <非聚合列>, [<聚合函数>(<列名>) AS <列别名>, ...]
FROM <表名>
PIVOT (
    <聚合函数>(<列名>) FOR <PIVOT列> IN ([<列值1>], [<列值2>], ...))
)

其中，`<非聚合列>`表示数据透视表中非聚合的列，`<聚合函数>`表示需要进行聚合计算的函数，`<列名>`表示执行聚合计算的列，`<列别名>`表示生成的新列的别名，`<表名>`表示需要进行数据透视的表，`<PIVOT列>`表示需要转换为列的列名，`<列值1>`、`<列值2>`等表示需要转换为列的列值。

举个例子，假设有一个表`sales`，存储了销售数据信息，包括销售员、销售日期和销售额。现在需要按销售日期进行数据透视，将不同的销售员的销售额展示为不同的列。可以使用如下SQL语句：

SELECT *
FROM sales
PIVOT (
    SUM(amount) AS sales_amount
    FOR salesman_name IN ('John', 'Bob', 'Mary')
)

这样就可以将原始的数据表按照销售日期进行数据透视，将不同销售员的销售额展示为不同的列。

oracle pivot()

`PIVOT` 是 Oracle 数据库用于将行转换为列的一种数据透视功能。它允许您将行数据转换为列，并使您可以从表中提取信息。`PIVOT` 操作涉及在原始查询中使用聚合函数和 `GROUP BY` 子句来生成中间结果，然后使用 `PIVOT` 子句将中间结果重新组合成新的表。

以下是一个使用 `PIVOT` 的简单示例：

假设我们有以下 `SALES` 表：

| PRODUCT | REGION | QUANTITY |
|---------|--------|----------|
| A | East | 10 |
| A | West | 20 |
| B | East | 15 |
| B | West | 25 |

现在，我们想要以 `PRODUCT` 为行，以 `REGION` 为列，并显示每个 `REGION` 中每个 `PRODUCT` 的销售总量。我们可以使用以下查询语句：

SELECT *
FROM   (SELECT product, region, quantity FROM sales)
PIVOT  (SUM(quantity) FOR region IN ('East', 'West'))
ORDER BY product;

该查询将生成以下结果：

| PRODUCT | 'East'_SUM(QUANTITY) | 'West'_SUM(QUANTITY) |
|---------|---------------------|----------------------|
| A | 10 | 20 |
| B | 15 | 25 |

在这个例子中，我们首先从 `SALES` 表中选择了 `product`、`region` 和 `quantity` 列。然后，我们使用 `PIVOT` 操作将 `region` 列的值转换为列名，并将每个 `region` 中的 `quantity` 值聚合为总和。最后，我们按 `product` 列对结果进行排序。