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PostgreSQL实现交叉表（行列转换）的5种方法示例
数据库 2024/11/16 佚名
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交叉表

交叉表（Cross Tabulations）是一种常用的分类汇总表格。使用交叉表查询，显示源于表中某个字段的汇总值，并将它们分组，其中一组列在数据表的左侧，另一组列在数据表的上部。行和列的交叉处可以对数据进行多种汇总计算，如：求和、平均值、记数、最大值、最小值等。使用交叉表查询数据非常直观明了，被广泛应用。交叉表查询也是数据库的一个特点。

例如：

　　select 表1.组名,
　　(select 表1.成员姓名 from 表2 b where 表1.成员1id=表2.成员id) as 成员1id,
　　(select 表1.成员姓名 from 表2 b where 表1.成员2id=表2.成员id) as 成员2id,
　　(select 表1.成员姓名 from 表2 b where 表1.成员3id=表2.成员id) as 成员3id
　　from 表1，表2
　　--这种就是交叉表查询

交叉报表是报表当中常见的类型，属于基本的报表，是行、列方向都有分组的报表。这里牵涉到另外一个概念即分组报表。这是所有报表当中最普通，最常见的报表类型，也是所有报表工具都支持的一种报表格式。从一般概念上来讲，分组报表就是只有纵向的分组。传统的分组报表制作方式是把报表划分为条带状，用户根据一个数据绑定向导指定分组，汇总字段，生成标准的分组报表。

这里我来演示下在POSTGRESQL里面如何实现交叉表的展示，下面话不多说了，来一起看看详细的介绍吧

原始表数据如下：

t_girl=# select * from score; 
 name | subject | score 
-------+---------+------- 
 Lucy | English | 100 
 Lucy | Physics | 90 
 Lucy | Math | 85 
 Lily | English | 95 
 Lily | Physics | 81 
 Lily | Math | 84 
 David | English | 100 
 David | Physics | 86 
 David | Math | 89 
 Simon | English | 90 
 Simon | Physics | 76 
 Simon | Math | 79 
(12 rows) 
 
 
Time: 2.066 ms

想要实现以下的结果：

name | English | Physics | Math 
------+---------+---------+------ 
Simon |  90 |  76 | 79 
Lucy |  100 |  90 | 85 
Lily |  95 |  81 | 84 
David |  100 |  86 | 89

大致有以下几种方法：

1、用标准SQL展现出来

t_girl=# select name, 
t_girl-# sum(case when subject = 'English' then score else 0 end) as "English", 
t_girl-# sum(case when subject = 'Physics' then score else 0 end) as "Physics", 
t_girl-# sum(case when subject = 'Math' then score else 0 end) as "Math" 
t_girl-# from score 
t_girl-# group by name order by name desc; 
 name | English | Physics | Math 
-------+---------+---------+------ 
 Simon |  90 |  76 | 79 
 Lucy |  100 |  90 | 85 
 Lily |  95 |  81 | 84 
 David |  100 |  86 | 89 
(4 rows) 
 
 
Time: 1.123 ms

2、用PostgreSQL 提供的第三方扩展 tablefunc 带来的函数实现

以下函数crosstab 里面的SQL必须有三个字段，name, 分类以及分类值来作为起始参数，必须以name,分类值作为输出参数。

t_girl=# SELECT * 
FROM crosstab('select name,subject,score from score order by name desc',$$values ('English'::text),('Physics'::text),('Math'::text)$$) 
AS score(name text, English int, Physics int, Math int); 
 name | english | physics | math 
-------+---------+---------+------ 
 Simon |  90 |  76 | 79 
 Lucy |  100 |  90 | 85 
 Lily |  95 |  81 | 84 
 David |  100 |  86 | 89 
(4 rows) 
 
 
Time: 2.059 ms

3、用PostgreSQL 自身的聚合函数实现

t_girl=# select name,split_part(split_part(tmp,',',1),':',2) as "English", 
t_girl-# split_part(split_part(tmp,',',2),':',2) as "Physics", 
t_girl-# split_part(split_part(tmp,',',3),':',2) as "Math" 
t_girl-# from 
t_girl-# ( 
t_girl(# select name,string_agg(subject||':'||score,',') as tmp from score group by name order by name desc 
t_girl(# ) as T; 
 name | English | Physics | Math 
-------+---------+---------+------ 
 Simon | 90  | 76  | 79 
 Lucy | 100  | 90  | 85 
 Lily | 95  | 81  | 84 
 David | 100  | 86  | 89 
(4 rows) 
 
 
Time: 2.396 ms

4、 存储函数实现

create or replace function func_ytt_crosstab_py () 
returns setof ytt_crosstab 
as 
$ytt$ 
 for row in plpy.cursor("select name,string_agg(subject||':'||score,',') as tmp from score group by name order by name desc"): 
  a = row['tmp'].split(',') 
  yield (row['name'],a[0].split(':')[1],a[1].split(':')[1],a[2].split(':')[1]) 
$ytt$ language plpythonu; 
 
 
t_girl=# select name,english,physics,math from func_ytt_crosstab_py(); 
 name | english | physics | math 
-------+---------+---------+------ 
 Simon | 90  | 76  | 79 
 Lucy | 100  | 90  | 85 
 Lily | 95  | 81  | 84 
 David | 100  | 86  | 89 
(4 rows) 
 
 
Time: 2.687 ms

5、 用PLPGSQL来实现

t_girl=# create type ytt_crosstab as (name text, English text, Physics text, Math text); 
CREATE TYPE 
Time: 22.518 ms 
 
 
create or replace function func_ytt_crosstab () 
returns setof ytt_crosstab 
as 
$ytt$ 
 declare v_name text := ''; 
    v_english text := ''; 
  v_physics text := ''; 
  v_math text := ''; 
  v_tmp_result text := ''; 
 declare cs1 cursor for select name,string_agg(subject||':'||score,',') from score group by name order by name desc; 
begin 
 open cs1; 
 loop 
 fetch cs1 into v_name,v_tmp_result; 
 exit when not found; 
 v_english = split_part(split_part(v_tmp_result,',',1),':',2); 
 v_physics = split_part(split_part(v_tmp_result,',',2),':',2); 
 v_math = split_part(split_part(v_tmp_result,',',3),':',2); 
 return query select v_name,v_english,v_physics,v_math; 
 end loop; 
end; 
$ytt$ language plpgsql; 
 
 
t_girl=# select name,English,Physics,Math from func_ytt_crosstab(); 
 name | english | physics | math 
-------+---------+---------+------ 
 Simon | 90  | 76  | 79 
 Lucy | 100  | 90  | 85 
 Lily | 95  | 81  | 84 
 David | 100  | 86  | 89 
(4 rows) 
 
 
Time: 2.127 ms

总结

以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，如果有疑问大家可以留言交流，谢谢大家对的支持。

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RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。

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