行转列的一个SQL写法（以Oracle为例）

在数据分析的过程当中，经常会遇到行转列的问题。例如，系统按事务逐条摆放，可是分析时但愿以某个线索（例如每个客户）为中心，查看全部的事项。写个性化程序或者写自定义聚合函数均可以有很好的解决方案，可是计算环境复杂多变，有程序未必能部署上，掌握一个SQL写法快速响应大多数分析场景仍是颇有必要的。本文以Oracle为例，主要使用了row_number函数(不使用rank函数的缘由是不但愿出现2条记录排名相同的状况，咱们的最终目的是行转列，不是合理排名)。

下列sql准备一下测试数据：

-- drop table example_row_data;

create table example_row_data (
       user_school varchar2(2000),
       user_name varchar2(2000),
       user_item varchar2(2000),
       user_value number
);

insert into example_row_data(user_school,user_name,user_item,user_value) values('博客','iData_1','Linux',20);
insert into example_row_data(user_school,user_name,user_item,user_value) values('博客','iData_1','BI',2);
insert into example_row_data(user_school,user_name,user_item,user_value) values('博客','iData_1','数据库',20);
commit;
insert into example_row_data(user_school,user_name,user_item,user_value) values('博客','iData_2','Linux',10);
insert into example_row_data(user_school,user_name,user_item,user_value) values('博客','iData_2','BI',30);
commit;
insert into example_row_data(user_school,user_name,user_item,user_value) values('博客','iData_3','Linux',5);
insert into example_row_data(user_school,user_name,user_item,user_value) values('博客','iData_3','BI',2);
insert into example_row_data(user_school,user_name,user_item,user_value) values('博客','iData_3','数据库',6);
insert into example_row_data(user_school,user_name,user_item,user_value) values('博客','iData_3','数据挖掘',20);
commit;

 查看样例数据：

SQL> select substr(t.user_school,1,4) 类别,substr(user_name,1,8) 用户 ,substr(t.user_item,1,8) 科目,substr(t.user_value,1,2) 数值 from example_row_data t;

类别     用户             科目             数值
-------- ---------------- ---------------- ----
博客     iData_1          Linux            20
博客     iData_1          BI               2
博客     iData_1          数据库           20
博客     iData_2          Linux            10
博客     iData_2          BI               30
博客     iData_3          Linux            5
博客     iData_3          BI               2
博客     iData_3          数据库           6
博客     iData_3          数据挖掘         20

9 rows selected

行转列前的准备工做，计算单个用户最大可能的科目数：

SQL> SELECT MAX(cnt)
  2  FROM   (SELECT t.user_school
  3                ,t.user_name
  4                ,COUNT(*) cnt
  5          FROM   example_row_data t
  6          GROUP  BY t.user_school
  7                   ,t.user_name) t;

  MAX(CNT)
----------
         4

行转列（已知最大科目数为4）：

SELECT substr(t.user_school, 1, 4) 类别
      ,substr(t.user_name, 1, 8) 用户
      ,MAX(decode(rk, 1, rpad(t.user_item || ':' || t.user_value, 14, ' '), NULL)) ||
       MAX(decode(rk, 2, rpad(t.user_item || ':' || t.user_value, 14, ' '), NULL)) ||
       MAX(decode(rk, 3, rpad(t.user_item || ':' || t.user_value, 14, ' '), NULL)) ||
       MAX(decode(rk, 4, rpad(t.user_item || ':' || t.user_value, 14, ' '), NULL)) 科目成绩
FROM   (SELECT t.*
              ,row_number() over(PARTITION BY t.user_school, t.user_name ORDER BY t.user_item) rk
        FROM   example_row_data t) t
GROUP  BY t.user_school
         ,t.user_name;

类别     用户             科目成绩
-------- ---------------- ---------------------------------------------------
博客     iData_1          BI:2          Linux:20      数据库:20
博客     iData_2          BI:30         Linux:10
博客     iData_3          BI:2          Linux:5       数据库:6      数据挖掘:20