詳解PostgreSQL中實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)透視表的三種方法
數(shù)據(jù)透視表（Pivot Table）是進(jìn)行數(shù)據(jù)匯總、分析、瀏覽和展示的強(qiáng)大工具，可以幫助我們了解數(shù)據(jù)中的對(duì)比情況、模式和趨勢(shì)，是數(shù)據(jù)分析師和運(yùn)營(yíng)人員必備技能之一。今天我們來(lái)談?wù)勅绾卧?nbsp;PostgreSQL 中實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)透視表的功能。
本文使用的示例數(shù)據(jù)可以點(diǎn)此下載。
使用 CASE 表達(dá)式實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)透視表
實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)行轉(zhuǎn)列的一個(gè)通用方法就是利用 CASE 條件表達(dá)式和分組聚合操作。首先使用以下 GROUP BY 子句對(duì)銷(xiāo)售數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)匯總：
select coalesce(product, '【全部產(chǎn)品】') "產(chǎn)品",
coalesce(channel, '【所有渠道】') "渠道",
coalesce(to_char(saledate, 'YYYYMM'), '【所有月份】') "月份",
sum(amount) "銷(xiāo)量"
from sales_data
group by rollup (product,channel, to_char(saledate, 'YYYYMM'))
order by product, channel, to_char(saledate, 'YYYYMM');
其中，group by 將數(shù)據(jù)按照產(chǎn)品、渠道以及月份進(jìn)行匯總；rollup 選項(xiàng)用于生成不同層次的小計(jì)、合計(jì)以及總計(jì)；coalesce 函數(shù)用于將匯總行中的 NULL 值顯示為相應(yīng)的信息。該查詢返回的結(jié)果如下：
產(chǎn)品 |渠道 |月份 |銷(xiāo)量 | ----------|-----------|----------|-------| 桔子 |店面 |201901 | 41306| 桔子 |店面 |201902 | 37906| 桔子 |店面 |201903 | 48866| 桔子 |店面 |201904 | 48673| 桔子 |店面 |201905 | 58998| 桔子 |店面 |201906 | 58931| 桔子 |店面 |【所有月份】| 294680| 桔子 |京東 |201901 | 41289| 桔子 |京東 |201902 | 43913| 桔子 |京東 |201903 | 49803| 桔子 |京東 |201904 | 49256| 桔子 |京東 |201905 | 64889| 桔子 |京東 |201906 | 62649| 桔子 |京東 |【所有月份】| 311799| 桔子 |淘寶 |201901 | 43488| 桔子 |淘寶 |201902 | 37598| 桔子 |淘寶 |201903 | 48621| 桔子 |淘寶 |201904 | 49919| 桔子 |淘寶 |201905 | 58530| 桔子 |淘寶 |201906 | 64626| 桔子 |淘寶 |【所有月份】| 302782| 桔子 |【所有渠道】|【所有月份】| 909261| ... 香蕉 |【所有渠道】|【所有月份】| 925369| 【全部產(chǎn)品】|【所有渠道】|【所有月份】|2771682|
接下來(lái)我們將數(shù)據(jù)按照不同月份顯示為不同的列，也就是將行轉(zhuǎn)換為列，這個(gè)功能可以使用 CASE 表達(dá)式實(shí)現(xiàn)：
select coalesce(product, '【全部產(chǎn)品】') "產(chǎn)品", coalesce(channel, '【所有渠道】') "渠道",
sum(case to_char(saledate, 'YYYYMM') when '201901' then amount else 0 end) "一月",
sum(case to_char(saledate, 'YYYYMM') when '201902' then amount else 0 end) "二月",
sum(case to_char(saledate, 'YYYYMM') when '201903' then amount else 0 end) "三月",
sum(case to_char(saledate, 'YYYYMM') when '201904' then amount else 0 end) "四月",
sum(case to_char(saledate, 'YYYYMM') when '201905' then amount else 0 end) "五月",
sum(case to_char(saledate, 'YYYYMM') when '201906' then amount else 0 end) "六月",
sum(amount) "總計(jì)"
from sales_data
group by rollup (product, channel);
產(chǎn)品 |渠道 |一月 |二月 |三月 |四月 |五月 |六月 |總計(jì) |
----------|-----------|------|------|------|------|------|------|-------|
桔子 |店面 | 41306| 37906| 48866| 48673| 58998| 58931| 294680|
桔子 |京東 | 41289| 43913| 49803| 49256| 64889| 62649| 311799|
桔子 |淘寶 | 43488| 37598| 48621| 49919| 58530| 64626| 302782|
桔子 |【所有渠道】|126083|119417|147290|147848|182417|186206| 909261|
蘋(píng)果 |店面 | 43845| 40539| 44909| 55646| 56771| 64933| 306643|
蘋(píng)果 |京東 | 38269| 40593| 56552| 56662| 64493| 62045| 318614|
蘋(píng)果 |淘寶 | 42969| 43289| 48769| 58052| 58872| 59844| 311795|
蘋(píng)果 |【所有渠道】|125083|124421|150230|170360|180136|186822| 937052|
香蕉 |店面 | 41210| 39420| 50884| 52085| 60249| 67597| 311445|
香蕉 |京東 | 36879| 36981| 51748| 54801| 64936| 60688| 306033|
香蕉 |淘寶 | 42468| 41955| 52780| 54971| 56504| 59213| 307891|
香蕉 |【所有渠道】|120557|118356|155412|161857|181689|187498| 925369|
【全部產(chǎn)品】|【所有渠道】|371723|362194|452932|480065|544242|560526|2771682|
第一個(gè) SUM 函數(shù)中的 CASE 表達(dá)式只匯總 201901 月份的銷(xiāo)量，其他月份銷(xiāo)量設(shè)置為 0；后面的 SUM 函數(shù)依次類(lèi)推，得到了每個(gè)月的銷(xiāo)量匯總和所有月份的總計(jì)。
使用 CASE 條件表達(dá)式加上分組聚合的方法也適用于其他數(shù)據(jù)庫(kù)。
使用 FILTER 子句實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)透視表
除了在聚合函數(shù)中使用 CASE 表達(dá)式之外，PostgreSQL 還提供了一個(gè)更簡(jiǎn)單的方法，就是 FILTER 子句。
aggregate_function(<expression>) FILTER (WHERE <condition>)
其中，aggregate_function 可以是任意的聚合函數(shù)或者窗口函數(shù)； FILTER 子句用于指定一個(gè)額外的條件，只有滿足該條件的數(shù)據(jù)行才會(huì)參與計(jì)算。
我們可以使用 SUM 函數(shù)的 FILTER 子句實(shí)現(xiàn)與上文 CASE 表達(dá)式相同的效果：
select coalesce(product, '【全部產(chǎn)品】') "產(chǎn)品", coalesce(channel, '【所有渠道】') "渠道",
sum(amount) filter(where to_char(saledate, 'YYYYMM') = '201901') "一月",
sum(amount) filter(where to_char(saledate, 'YYYYMM') = '201901') "二月",
sum(amount) filter(where to_char(saledate, 'YYYYMM') = '201901') "三月",
sum(amount) filter(where to_char(saledate, 'YYYYMM') = '201901') "四月",
sum(amount) filter(where to_char(saledate, 'YYYYMM') = '201901') "五月",
sum(amount) filter(where to_char(saledate, 'YYYYMM') = '201901') "六月",
sum(amount) "總計(jì)"
from sales_data
group by rollup (product, channel);
產(chǎn)品 |渠道 |一月 |二月 |三月 |四月 |五月 |六月 |總計(jì) |
----------|-----------|------|------|------|------|------|------|-------|
桔子 |店面 | 41306| 37906| 48866| 48673| 58998| 58931| 294680|
桔子 |京東 | 41289| 43913| 49803| 49256| 64889| 62649| 311799|
桔子 |淘寶 | 43488| 37598| 48621| 49919| 58530| 64626| 302782|
桔子 |【所有渠道】|126083|119417|147290|147848|182417|186206| 909261|
蘋(píng)果 |店面 | 43845| 40539| 44909| 55646| 56771| 64933| 306643|
蘋(píng)果 |京東 | 38269| 40593| 56552| 56662| 64493| 62045| 318614|
蘋(píng)果 |淘寶 | 42969| 43289| 48769| 58052| 58872| 59844| 311795|
蘋(píng)果 |【所有渠道】|125083|124421|150230|170360|180136|186822| 937052|
香蕉 |店面 | 41210| 39420| 50884| 52085| 60249| 67597| 311445|
香蕉 |京東 | 36879| 36981| 51748| 54801| 64936| 60688| 306033|
香蕉 |淘寶 | 42468| 41955| 52780| 54971| 56504| 59213| 307891|
香蕉 |【所有渠道】|120557|118356|155412|161857|181689|187498| 925369|
【全部產(chǎn)品】|【所有渠道】|371723|362194|452932|480065|544242|560526|2771682|
PostgreSQL 支持在 filter 子句中使用子查詢，例如 exists。
使用 CROSSTAB 函數(shù)創(chuàng)建數(shù)據(jù)透視表
PostgreSQL 的擴(kuò)展模塊 tablefunc 提供了許多返回結(jié)果為數(shù)據(jù)表的函數(shù)，其中 crosstab 函數(shù)可以用于實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的行列轉(zhuǎn)換。這是一個(gè)擴(kuò)展模塊，所以我們需要先安裝插件：
create extension if not exists tablefunc; ERROR: could not open extension control file "/usr/pgsql-12/share/extension/tablefunc.control": No such file or directory
以上錯(cuò)誤表示沒(méi)有安裝 postgresql-contrib 包，我們通過(guò)操作系統(tǒng)命令進(jìn)行安裝（CentOS）：
sudo yum install postgresql12-contrib
然后再次執(zhí)行上面的 create extension 命令安裝 tablefunc 模塊。
接下來(lái)就可以通過(guò) crosstab 函數(shù)將行轉(zhuǎn)換成列，例如：
select *
from crosstab(
$$select product||'-'||channel pc,product,channel, to_char(saledate, 'YYYYMM'), sum(amount)
from sales_data
group by product||'-'||channel, product, channel, to_char(saledate, 'YYYYMM')
order by 1$$,
$$select distinct to_char(saledate, 'YYYYMM') from sales_data order by 1$$
)
as ct(pc text, product text, channel text,
"201901" numeric, "201902" numeric, "201903" numeric,
"201904" numeric, "201905" numeric, "201906" numeric);
crosstab 函數(shù)包含 2 個(gè)字符串類(lèi)型的參數(shù)，都是查詢語(yǔ)句；第一個(gè) select 語(yǔ)句用于構(gòu)造源數(shù)據(jù)，crosstab 的源數(shù)據(jù)需要指定一個(gè)標(biāo)識(shí)每個(gè)結(jié)果行的字段，示例中使用 pc；第二個(gè) select 語(yǔ)句的結(jié)果用于構(gòu)造轉(zhuǎn)換之后的字段；as 子句用于定義返回結(jié)果的字段類(lèi)型。
pc |product |channel |201901 |201902 |201903 |201904 |201905 |201906 | --------|--------|--------|--------|--------|--------|--------|--------|--------| 桔子-京東|桔子 |京東 |41289.00|43913.00|49803.00|49256.00|64889.00|62649.00| 桔子-店面|桔子 |店面 |41306.00|37906.00|48866.00|48673.00|58998.00|58931.00| 桔子-淘寶|桔子 |淘寶 |43488.00|37598.00|48621.00|49919.00|58530.00|64626.00| 蘋(píng)果-京東|蘋(píng)果 |京東 |38269.00|40593.00|56552.00|56662.00|64493.00|62045.00| 蘋(píng)果-店面|蘋(píng)果 |店面 |43845.00|40539.00|44909.00|55646.00|56771.00|64933.00| 蘋(píng)果-淘寶|蘋(píng)果 |淘寶 |42969.00|43289.00|48769.00|58052.00|58872.00|59844.00| 香蕉-京東|香蕉 |京東 |36879.00|36981.00|51748.00|54801.00|64936.00|60688.00| 香蕉-店面|香蕉 |店面 |41210.00|39420.00|50884.00|52085.00|60249.00|67597.00| 香蕉-淘寶|香蕉 |淘寶 |42468.00|41955.00|52780.00|54971.00|56504.00|59213.00|
接下來(lái)還需要增加一個(gè)總計(jì)行和總計(jì)列：
select coalesce(product, '【全部產(chǎn)品】') "產(chǎn)品", coalesce(channel, '【所有渠道】') "渠道",
sum("201901") "一月", sum("201902") "二月", sum("201903") "三月",
sum("201904") "四月", sum("201905") "五月", sum("201906") "六月",
sum("201901"+"201902"+"201903"+"201904"+"201905"+"201906") "總計(jì)"
from crosstab(
$$select product||'-'||channel pc,product,channel, to_char(saledate, 'YYYYMM'), sum(amount)
from sales_data
group by product||'-'||channel, product, channel, to_char(saledate, 'YYYYMM')
order by 1$$,
$$select distinct to_char(saledate, 'YYYYMM') from sales_data order by 1$$
)
as ct(pc text, product text, channel text,
"201901" numeric, "201902" numeric, "201903" numeric,
"201904" numeric, "201905" numeric, "201906" numeric)
group by rollup (product, channel);
我們基于 crosstab 函數(shù)的結(jié)果增加了一些總計(jì)數(shù)據(jù)并且修改了返回字段的名稱，讓結(jié)果更加接近 EXCEL 數(shù)據(jù)透視表：
產(chǎn)品 |渠道 |一月 |二月 |三月 |四月 |五月 |六月 |總計(jì) | ----------|-----------|------|------|------|------|------|------|-------| 桔子 |京東 | 41289| 43913| 49803| 49256| 64889| 62649| 311799| 桔子 |店面 | 41306| 37906| 48866| 48673| 58998| 58931| 294680| 桔子 |淘寶 | 43488| 37598| 48621| 49919| 58530| 64626| 302782| 桔子 |【所有渠道】|126083|119417|147290|147848|182417|186206| 909261| 蘋(píng)果 |京東 | 38269| 40593| 56552| 56662| 64493| 62045| 318614| 蘋(píng)果 |店面 | 43845| 40539| 44909| 55646| 56771| 64933| 306643| 蘋(píng)果 |淘寶 | 42969| 43289| 48769| 58052| 58872| 59844| 311795| 蘋(píng)果 |【所有渠道】|125083|124421|150230|170360|180136|186822| 937052| 香蕉 |京東 | 36879| 36981| 51748| 54801| 64936| 60688| 306033| 香蕉 |店面 | 41210| 39420| 50884| 52085| 60249| 67597| 311445| 香蕉 |淘寶 | 42468| 41955| 52780| 54971| 56504| 59213| 307891| 香蕉 |【所有渠道】|120557|118356|155412|161857|181689|187498| 925369| 【全部產(chǎn)品】|【所有渠道】|371723|362194|452932|480065|544242|560526|2771682|
總結(jié)
數(shù)據(jù)透視表是一個(gè)非常實(shí)用的數(shù)據(jù)分析功能，可以用于實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的數(shù)據(jù)分類(lèi)匯總和對(duì)比分析。本文介紹了在 PostgreSQL 中實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)透視表的三種方式，包括使用 CASE 條件表達(dá)式和分組聚合相結(jié)合、聚合函數(shù)的 FILTER 子句以及擴(kuò)展模塊 tablefunc 中的 crosstab 函數(shù)生成數(shù)據(jù)透視表。
以上就是詳解PostgreSQL中實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)透視表的三種方法的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于PostgreSQL數(shù)據(jù)透視表的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！
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