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我的表结构如下

product_id 时期 销售量 利润
x1 L13 100 美元 10 美元
x1 L26 200 美元 20 美元
x1 L52 300 美元 30 美元
x2 L13 500 美元 110 美元
x2 L26 600 美元 120 美元
x2 L52 700 美元 130 美元

我想旋转期间列并在这些列中获得销售价值和利润。我需要一张像下面这样的表格。

product_id 销售_L13 销售_L26 销售_L52 利润_L13 利润_L26 利润_L52
x1 100 美元 200 美元 300 美元 10 美元 20 美元 30 美元
x2 500 美元 600 美元 700 美元 110 美元 120 美元 130 美元

我正在使用雪花来编写查询。我尝试使用pivot雪花的功能，但我只能指定一个聚合函数。

谁能帮助我如何实现这个解决方案？

任何帮助表示赞赏。

谢谢

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我们在转型之前将销售额和利润叠加起来怎么样？我将由您来修复我弄乱的列名。

with cte (product_id, period, amount) as
  
(select product_id, period||'_profit', profit from t
 union all
 select product_id, period||'_sales', sales from t)
   
select * 
from cte
     pivot(max(amount) for period in ('L13_sales','L26_sales','L52_sales','L13_profit','L26_profit','L52_profit'))
     as p (product_id,L13_sales,L26_sales,L52_sales,L13_profit,L26_profit,L52_profit);

如果您希望对销售和利润进行两次透视，则需要复制该列，以便为每个透视实例创建一个。显然，这将创建空值，因为在第一个数据透视之后仍然存在重复的列。为了处理这个问题，我们可以max在最终选择中使用。这是实现的样子

select product_id, 
       max(L13_sales) as L13_sales, 
       max(L26_sales) as L26_sales, 
       max(L52_sales) as L52_sales, 
       max(L13_profit) as L13_profit, 
       max(L26_profit) as L26_profit, 
       max(L52_profit) as L52_profit
from (select *, period as period2 from t) t
      pivot(max(sales) for period in ('L13','L26','L52'))
      pivot(max(profit) for period2 in ('L13','L26','L52'))  
      as p (product_id, L13_sales,L26_sales,L52_sales,L13_profit,L26_profit,L52_profit)
group by product_id;

这时候，眼睛一亮。您不妨使用conditional aggregation或更好的是，在报告应用程序中处理数据透视。更紧凑的conditional aggregation用途替代方案decode

select product_id,
       max(decode(period,'L13',sales)) as L13_sales,
       max(decode(period,'L26',sales)) as L26_sales,
       max(decode(period,'L52',sales)) as L52_sales,
       max(decode(period,'L13',profit)) as L13_profit,
       max(decode(period,'L26',profit)) as L26_profit,
       max(decode(period,'L52',profit)) as L52_profit
from t
group by product_id;
于 2021-09-01T16:42:02.567 回答
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OBJECT_AGG这是一种使用with的替代形式LATERAL FLATTEN，可以避免Adrian White 提出的PIVOTwith的潜在支持问题。ARRAY_AGG

ARRAY_CONSTRUCT这应该适用于OBJ_TALLCTE中初始包含的多个输入列上的任何聚合。我希望带有CASE语句的条件聚合选项会更快，但您需要进行大规模测试才能看到。

-- OBJECT FORM USING LATERAL FLATTEN 
WITH CTE AS(
                   SELECT 'X1' PRODUCT_ID,'L13' PERIOD,100  SALES,10   PROFIT
             UNION SELECT 'X1' PRODUCT_ID,'L26' PERIOD,200  SALES,20   PROFIT
             UNION SELECT 'X1' PRODUCT_ID,'L52' PERIOD,300  SALES,30   PROFIT
             UNION SELECT 'X2' PRODUCT_ID,'L13' PERIOD,500  SALES,110  PROFIT
             UNION SELECT 'X2' PRODUCT_ID,'L26' PERIOD,600  SALES,120  PROFIT
             UNION SELECT 'X2' PRODUCT_ID,'L52' PERIOD,700  SALES,130  PROFIT
             UNION SELECT 'X2' PRODUCT_ID,'L52' PERIOD,1700 SALES,1130 PROFIT)
,OBJ_TALL AS (  SELECT PRODUCT_ID, 
                OBJECT_CONSTRUCT(PERIOD,
                                 ARRAY_CONSTRUCT(  SUM(SALES)
                                                  ,SUM(PROFIT)
                                                )
                                 ) S 
                  FROM CTE 
              GROUP BY PRODUCT_ID, PERIOD)
 SELECT * FROM OBJ_TALL;
,OBJ_WIDE AS (  SELECT PRODUCT_ID, OBJECT_AGG(KEY,VALUE) OA 
                  FROM OBJ_TALL, LATERAL FLATTEN(INPUT => S) 
              GROUP BY PRODUCT_ID)
-- SELECT * FROM OBJ_WIDE;
SELECT 
    PRODUCT_ID
    ,OA:L13[0] SALES_L13 
    ,OA:L13[1] PROFIT_L13 
    ,OA:L26[0] SALES_L26 
    ,OA:L26[1] PROFIT_L26 
    ,OA:L52[0] SALES_L52 
    ,OA:L52[1] PROFIT_L52 
FROM OBJ_WIDE
ORDER BY 1;

为了便于与上述比较，继承人 AdriansARRAY_AGG和PIVOT使用 CTE 重新格式化的版本。

-- ARRAY FORM - RE-WRITTEN WITH CTES FOR CLARITY AND COMPARISON TO OBJECT FORM
WITH CTE AS(
                   SELECT 'X1' PRODUCT_ID,'L13' PERIOD,100  SALES,10   PROFIT
             UNION SELECT 'X1' PRODUCT_ID,'L26' PERIOD,200  SALES,20   PROFIT
             UNION SELECT 'X1' PRODUCT_ID,'L52' PERIOD,300  SALES,30   PROFIT
             UNION SELECT 'X2' PRODUCT_ID,'L13' PERIOD,500  SALES,110  PROFIT
             UNION SELECT 'X2' PRODUCT_ID,'L26' PERIOD,600  SALES,120  PROFIT
             UNION SELECT 'X2' PRODUCT_ID,'L52' PERIOD,700  SALES,130  PROFIT
             UNION SELECT 'X2' PRODUCT_ID,'L52' PERIOD,1700 SALES,1130 PROFIT)
,ARR_TALL AS (SELECT PRODUCT_ID, 
                     PERIOD,
                     ARRAY_CONSTRUCT( SUM(SALES)
                                     ,SUM(PROFIT)
                                    ) S 
                FROM CTE GROUP BY 1,2)
,ARR_WIDE AS (SELECT * 
                FROM ARR_TALL PIVOT (ARRAY_AGG(S) FOR PERIOD IN ('L13','L26','L52')  )  )
SELECT 
    PRODUCT_ID
    ,"'L13'"[0][0] SALES_L13 
    ,"'L13'"[0][1] PROFIT_L13 
    ,"'L26'"[0][0] SALES_L26 
    ,"'L26'"[0][1] PROFIT_L26 
    ,"'L52'"[0][0] SALES_L52 
    ,"'L52'"[0][1] PROFIT_L52 
FROM ARR_WIDE
ORDER BY 1;
于 2021-09-07T11:06:44.663 回答
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使用条件聚合：

SELECT product_id
   ,SUM(CASE WHEN Period = 'L13' THEN Sales END) AS SALES_L13
   ,SUM(CASE WHEN Period = 'L26' THEN Sales END) AS SALES_L26
   ,SUM(CASE WHEN Period = 'L52' THEN Sales END) AS SALES_L52
   ,SUM(CASE WHEN Period = 'L13' THEN Profit END) AS PROFIT_L52
   ,SUM(CASE WHEN Period = 'L26' THEN Profit END) AS PROFIT_L52
   ,SUM(CASE WHEN Period = 'L52' THEN Profit END) AS PROFIT_L52
FROM tab
GROUP BY product_id
于 2021-09-01T16:18:06.097 回答
1

我相信您一次只能有一个枢轴，但您可以通过运行下面的第一个代码来检查。然后你可以只用一个枢轴单独运行，看看它是否工作正常。不幸的是，如果不允许多个枢轴，即第一个代码，那么您可以使用第三个代码，即方法时的情况或首先使用联合来组合它们，即（上面的菲尔卡尔森方法）。

 select * 
      from [table name]
        pivot(sum(amount) for PERIOD in (L13, L26, L52)),
        pivot(sum(profit) for PERIOD in (L13, L26, L52))
      order by product_id;

如果上述一个不起作用，请尝试使用一个，例如： https ://count.co/sql-resources/snowflake/pivot-tables

  select * 
      from [table name]
        pivot(sum(amount) for PERIOD in (L13, L26, L52))
      order by product_id;

否则，您将不得不应用手动case when 逻辑：

select 
product_id,
sum(case when Period = 'L13' then Sales end)  as sales_l13,
sum(case when Period = 'L26' then Sales end)  as  sales_l26,
sum(case when Period = 'L52' then Sales end)  as  sales_l52,
sum(case when Period = 'L13' then Profit end) as  profi_l13,
sum(case when Period = 'L26' then Profit end) as  profit_l26,
sum(case when Period = 'L52' then Profit end) as  profit_l52
from [table name]
group by 1
于 2021-09-01T16:18:25.457 回答
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我对这个答案不是 100% 满意……很确定有人可以改进这种方法。

在此处输入图像描述

基本上PIVOTING an ARRAY ... ARRAY 可用的聚合函数列表并不大...只有一个ARRAY_AGG。而PIVOT只应该支持 AVG、COUNT、MAX、MIN 和 SUM。所以这不应该工作......它确实因为我认为 PIVOT 只需要某种聚合。

我建议在构建 ARRAY 之前汇总您的指标......但确实可以让您一次旋转多个指标 - 从阅读 Stack Overflow 来看这是不可能的！

复制|粘贴|运行| ..请改进:-)

WITH CTE AS( SELECT 'X1' PRODUCT_ID,'L13' PERIOD,100 SALES,10 PROFIT
UNION SELECT 'X1' PRODUCT_ID,'L26' PERIOD,200 SALES,20 PROFIT
UNION SELECT 'X1' PRODUCT_ID,'L52' PERIOD,300 SALES,30 PROFIT
UNION SELECT 'X2' PRODUCT_ID,'L13' PERIOD,500 SALES,110 PROFIT
UNION SELECT 'X2' PRODUCT_ID,'L26' PERIOD,600 SALES,120 PROFIT
UNION SELECT 'X2' PRODUCT_ID,'L52' PERIOD,700 SALES,130 PROFIT)


SELECT 
PRODUCT_ID
,"'L13'"[0][0] SALES_L13 
,"'L13'"[0][1] PROFIT_L13 
,"'L26'"[0][0] SALES_L26 
,"'L26'"[0][1] PROFIT_L26 
,"'L52'"[0][0] SALES_L52 
,"'L52'"[0][1] PROFIT_L52 
FROM 
(SELECT * FROM 
   (
   SELECT PRODUCT_ID, PERIOD,ARRAY_CONSTRUCT(SALES,PROFIT) S FROM CTE)
   PIVOT (ARRAY_AGG(S) FOR PERIOD IN ('L13','L26','L52')
   ) 
 )

在此处输入图像描述

聚合示例（将 1700,1130 添加到 L52 X2）

WITH CTE AS(
  SELECT 'X1' PRODUCT_ID,'L13' PERIOD,100  SALES,10   PROFIT
UNION SELECT 'X1' PRODUCT_ID,'L26' PERIOD,200  SALES,20   PROFIT
UNION SELECT 'X1' PRODUCT_ID,'L52' PERIOD,300  SALES,30   PROFIT
UNION SELECT 'X2' PRODUCT_ID,'L13' PERIOD,500  SALES,110  PROFIT
UNION SELECT 'X2' PRODUCT_ID,'L26' PERIOD,600  SALES,120  PROFIT
UNION SELECT 'X2' PRODUCT_ID,'L52' PERIOD,700  SALES,130  PROFIT
UNION SELECT 'X2' PRODUCT_ID,'L52' PERIOD,1700 SALES,1130 PROFIT)

SELECT 
    PRODUCT_ID
    ,"'L13'"[0][0] SALES_L13 
    ,"'L13'"[0][1] PROFIT_L13 
    ,"'L26'"[0][0] SALES_L26 
    ,"'L26'"[0][1] PROFIT_L26 
    ,"'L52'"[0][0] SALES_L52 
    ,"'L52'"[0][1] PROFIT_L52 
FROM 
   (SELECT * FROM 
   (
   SELECT PRODUCT_ID, PERIOD,ARRAY_CONSTRUCT(SUM(SALES),SUM(PROFIT)) S FROM CTE GROUP BY 1,2)
   PIVOT (ARRAY_AGG(S) FOR PERIOD IN ('L13','L26','L52')
   ) 
)
于 2021-09-01T22:46:44.790 回答