详解Oracle 中实现数据透视表的几种方法-巨人网络通讯

详解Oracle 中实现数据透视表的几种方法

数据透视表（Pivot Table）是 Excel 中一个非常实用的分析功能，可以用于实现复杂的数据分类汇总和对比分析，是数据分析师和运营人员必备技能之一。今天我们来谈谈如何在 Oracle 数据库中实现数据透视表。

本文使用的示例数据可以点此下载。

使用 CASE 表达式实现数据透视表

数据透视表的本质就是按照行和列的不同组合进行数据分组，然后对结果进行汇总；因此，它和数据库中的分组（GROUP BY）和聚合函数（COUNT、SUM、AVG 等）的功能非常类似。

我们首先使用以下 GROUP BY 子句对销售数据进行分类汇总：

select coalesce(product, '【全部产品】') "产品",
    coalesce(channel, '【所有渠道】') "渠道",
    coalesce(to_char(saledate, 'YYYYMM'), '【所有月份】') "月份",
    sum(amount) "销量"
from sales_data
group by rollup (product,channel,to_char(saledate, 'YYYYMM'));

以上语句按照产品、渠道以及月份进行汇总；rollup 选项用于生成不同层次的小计、合计以及总计；coalesce 函数用于将汇总行中的 NULL 值显示为相应的信息。查询返回的结果如下：

产品      |渠道      |月份       |销量    |
---------|---------|-----------|-------|
桔子      |京东      |201901    | 41289|
桔子      |京东      |201902    | 43913|
桔子      |京东      |201903    | 49803|
桔子      |京东      |201904    | 49256|
桔子      |京东      |201905    | 64889|
桔子      |京东      |201906    | 62649|
桔子      |京东      |【所有月份】| 311799|
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      |淘宝      |201901    | 43488|
桔子      |淘宝      |201902    | 37598|
桔子      |淘宝      |201903    | 48621|
桔子      |淘宝      |201904    | 49919|
桔子      |淘宝      |201905    | 58530|
桔子      |淘宝      |201906    | 64626|
桔子      |淘宝      |【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|
【全部产品】|【所有渠道】|【所有月份】|2771682|

实际上，我们已经得到了数据透视表的汇总结果，只不过需要将数据按照不同月份显示为不同的列；也就是需要将行转换为列，这个功能可以使用 CASE 表达式实现：

select coalesce(product, '【全部产品】') "产品", 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) "总计"
from sales_data
group by rollup (product, channel);

第一个 SUM 函数中的 CASE 表达式只汇总 201901 月份的销量，其他月份销量设置为 0；后面的 SUM 函数依次类推，得到了每个月的销量汇总和所有月份的总计。

产品       |渠道       |一月 |二月   |三月   |四月   |五月 |六月   |总计   |
----------|----------|------|------|------|------|------|------|-------|
桔子       |京东      | 41289| 43913| 49803| 49256| 64889| 62649| 311799|
桔子       |店面      | 41306| 37906| 48866| 48673| 58998| 58931| 294680|
桔子       |淘宝      | 43488| 37598| 48621| 49919| 58530| 64626| 302782|
桔子       |【所有渠道】|126083|119417|147290|147848|182417|186206| 909261|
苹果       |京东      | 38269| 40593| 56552| 56662| 64493| 62045| 318614|
苹果       |店面      | 43845| 40539| 44909| 55646| 56771| 64933| 306643|
苹果       |淘宝      | 42969| 43289| 48769| 58052| 58872| 59844| 311795|
苹果       |【所有渠道】|125083|124421|150230|170360|180136|186822| 937052|
香蕉       |京东      | 36879| 36981| 51748| 54801| 64936| 60688| 306033|
香蕉       |店面      | 41210| 39420| 50884| 52085| 60249| 67597| 311445|
香蕉       |淘宝      | 42468| 41955| 52780| 54971| 56504| 59213| 307891|
香蕉       |【所有渠道】|120557|118356|155412|161857|181689|187498| 925369|
【全部产品】|【所有渠道】|371723|362194|452932|480065|544242|560526|2771682|

Oracle 中的 decode 函数也可以实现类似 CASE 表达式的功能。

以上实现数据透视表的方法存在一定的局限性，假如还有 7 月份到 12 月份的销量需要统计，我们就需要修改查询语句增加这部分的处理。因此，Oracle 11g 引入了一个新的子句来实现自动的行转列：PIVOT。

使用 PIVOT 子句实现数据透视表

Oracle 中的 PIVOT 子句用于将行转换为列，基本语法如下：

SELECT col1, col2, ...
FROM tbl
PIVOT (
 pivot_clause,
 pivot_for_clause,
 pivot_in_clause
);

PIVOT 子句包含 3 个部分：

pivot_clause，定义需要汇总的数据，也就是聚合函数。例如使用 SUM(amount) 汇总销量；
pivot_for_clause，指定需要从行转换成列的字段。例如使用 for saledate 将每个月的数据显示为一列；
pivot_in_clause，指定将 pivot_for_clause 字段中的哪些数据值转换为列。例如 in (‘201901', ‘201902') 表示只将 201901 和 201902 两个月份的数据转换为列。

对于上文中的示例，我们可以使用以下 PIVOT 子句：

with d(saledate, product, channel, amount) as (
 select to_char(saledate, 'YYYYMM'),
     product,
     channel,
     amount
 from sales_data
)
select *
from d
pivot (
 sum(amount)
 for saledate
 in ('201901', '201902', '201903', '201904', '201905', '201906')
)
order by product, channel;

其中，PIVOT 子句按照月份对销量进行汇总并且将月份转换为列显示，返回的结果如下：

PRODUCT |CHANNEL |'201901'|'201902'|'201903'|'201904'|'201905'|'201906'|
---------|--------|--------|--------|--------|--------|--------|--------|
桔子     |京东     |   41289|   43913|   49803|   49256|   64889|   62649|
桔子     |店面     |   41306|   37906|   48866|   48673|   58998|   58931|
桔子     |淘宝     |   43488|   37598|   48621|   49919|   58530|   64626|
苹果     |京东     |   38269|   40593|   56552|   56662|   64493|   62045|
苹果     |店面     |   43845|   40539|   44909|   55646|   56771|   64933|
苹果     |淘宝     |   42969|   43289|   48769|   58052|   58872|   59844|
香蕉     |京东     |   36879|   36981|   51748|   54801|   64936|   60688|
香蕉     |店面     |   41210|   39420|   50884|   52085|   60249|   67597|
香蕉     |淘宝     |   42468|   41955|   52780|   54971|   56504|   59213|

接下来我们需要增加一个总计行和总计列，为此可以先将 sales_data 数据进行分组统计然后再使用 PIVOT 子句进行转换：

with d(saledate, product, channel, amount) as (
 select to_char(saledate, 'YYYYMM'),
     product,
     channel,
     sum(amount)
 from sales_data
 group by rollup (to_char(saledate, 'YYYYMM'), product, channel)
), pt as (
 select *
 from d
 pivot (
  sum(amount)
  for saledate
  in ('201901' s01, '201902' s02, '201903' s03, '201904' s04, '201905' s05, '201906' s06)
 )
)
select coalesce(product, '【全部产品】') "产品",
    coalesce(channel, '【所有渠道】') "渠道",
    s01 "一月", s02 "二月", s03 "三月", s04 "四月", s05 "五月", s06 "六月",
    s01+s02+s03+s04+s05+s06 "总计"
from pt
order by product, channel;

我们在 PIVOT 子句返回的结果之上增加了一个 SELECT 查询，并且修改了返回字段的名称，让结果更加接近 EXCEL 数据透视表：

产品       |渠道       |一月 |二月   |三月   |四月   |五月 |六月   |总计   |
----------|----------|------|------|------|------|------|------|-------|
桔子       |京东      | 41289| 43913| 49803| 49256| 64889| 62649| 311799|
桔子       |店面      | 41306| 37906| 48866| 48673| 58998| 58931| 294680|
桔子       |淘宝      | 43488| 37598| 48621| 49919| 58530| 64626| 302782|
桔子       |【所有渠道】|126083|119417|147290|147848|182417|186206| 909261|
苹果       |京东      | 38269| 40593| 56552| 56662| 64493| 62045| 318614|
苹果       |店面      | 43845| 40539| 44909| 55646| 56771| 64933| 306643|
苹果       |淘宝      | 42969| 43289| 48769| 58052| 58872| 59844| 311795|
苹果       |【所有渠道】|125083|124421|150230|170360|180136|186822| 937052|
香蕉       |京东      | 36879| 36981| 51748| 54801| 64936| 60688| 306033|
香蕉       |店面      | 41210| 39420| 50884| 52085| 60249| 67597| 311445|
香蕉       |淘宝      | 42468| 41955| 52780| 54971| 56504| 59213| 307891|
香蕉       |【所有渠道】|120557|118356|155412|161857|181689|187498| 925369|
【全部产品】|【所有渠道】|371723|362194|452932|480065|544242|560526|2771682|

PIVOT 子句也可以一次执行多个聚合操作，或者按照多个字段进行分组。例如：

with d(saledate, product, channel, amount) as (
 select to_char(saledate, 'YYYYMM'), product, channel, amount
 from sales_data
 where to_char(saledate, 'YYYYMM') in ('201901', '201902', '201903')
)
select *
from d
pivot (
 sum(amount)
 for (channel, saledate)
 in (('淘宝','201901'), ('店面','201901'), ('京东','201901'),
   ('淘宝','201902'), ('店面','201902'), ('京东','201902'),
   ('淘宝','201903'), ('店面','201903'), ('京东','201903'))
);

PRODUCT|'淘宝'_'201901'|'店面'_'201901'|'京东'_'201901'|'淘宝'_'201902'|'店面'_'201902'|'京东'_'201902'|'淘宝'_'201903'|'店面'_'201903'|'京东'_'201903'|
-------|--------------|--------------|--------------|--------------|--------------|--------------|--------------|--------------|--------------|
香蕉  |     42468|     41210|     36879|     41955|     39420|     36981|     52780|     50884|     51748|
桔子  |     43488|     41306|     41289|     37598|     37906|     43913|     48621|     48866|     49803|
苹果  |     42969|     43845|     38269|     43289|     40539|     40593|     48769|     44909|     56552|

以上查询返回了按照渠道和月份分组的汇总结果，并且将它们转换为列进行显示。

与 PIVOT 相反的操作是 UNPIVOT，它可以将列转换为行。我们通过以下示例将行专列之后的数据再转换回来：

with d(saledate, product, channel, amount) as (
 select to_char(saledate, 'YYYYMM'),
     product,
     channel,
     amount
 from sales_data
),
pt as (
 select *
 from d
 pivot (
  sum(amount)
  for saledate
  in ('201901' "201901", '201902' "201902", '201903' "201903", '201904' "201904", '201905' "201905", '201906' "201906")
 )
)
select * from pt
unpivot (
 amount
 for saledate
 IN ("201901", "201902", "201903", "201904", "201905", "201906")
);

其中，unpivot 子句也有三个选项，将每个月份代表的列转换为 saledate 字段中的行，并且将对应的数据转换为 amount 字段中的行。以上查询返回的结果如下：

PRODUCT |CHANNEL |SALEDATE|AMOUNT|
--------|--------|--------|------|
桔子     |京东     |201901 | 41289|
桔子     |京东     |201902 | 43913|
桔子     |京东     |201903 | 49803|
桔子     |京东     |201904 | 49256|
桔子     |京东     |201905 | 64889|
桔子     |京东     |201906 | 62649|
香蕉     |店面     |201901 | 41210|
香蕉     |店面     |201902 | 39420|
香蕉     |店面     |201903 | 50884|
香蕉     |店面     |201904 | 52085|
香蕉     |店面     |201905 | 60249|
香蕉     |店面     |201906 | 67597|
...

如果想要解锁更多的 PIVOT 和 UNPIVOT 的使用姿势，可以参考官方文档中的定义和示例。

使用 MODEL 子句实现数据透视表

除了 PIVOT 子句之外，Oracle 还提供一个更加强大的功能：MODEL 子句。简单来说，MODEL 子句可以实现 EXCEL 等电子表格中基于位置和符号的单元格引用以及复杂的公式计算。

完整的 MODEL 子句比较复杂，我们直接看一个示例：

with d(saledate, product, channel, amount) as (
 select to_char(saledate, 'YYYYMM'), product, channel, sum(amount)
 from sales_data
 group by rollup (to_char(saledate, 'YYYYMM'), product, channel)
)
select coalesce(product, '【全部产品】') "产品",
    coalesce(channel, '【所有渠道】') "渠道",
    s201901 "一月", s201902 "二月", s201903 "三月", s201904 "四月", s201905 "五月", s201906 "六月",
    stotal "总计"
from d
model 
 return updated rows
 partition by (product, channel)
 dimension by (saledate)
 measures (amount, 0 s201901, 0 s201902, 0 s201903, 0 s201904, 0 s201905, 0 s201906, 0 stotal)
 unique dimension
 rules upsert all
 (s201901[0] = amount['201901'],
  s201902[0] = amount['201902'],
  s201903[0] = amount['201903'],
  s201904[0] = amount['201904'],
  s201905[0] = amount['201905'],
  s201906[0] = amount['201906'],
  stotal[0] = sum(amount)[saledate between '201901' and '201906'])
order by product, channel;

首先，通过 with 子句获得基本数据。然后使用 model 子句实现行专列；return updated rows 表示只返回计算模型更新和插入的数据，partition by 用于定义分区（产品和渠道），每个分区独立计算；dimension by 指定度量的维度（月份）；measures 定义度量，amount 来自源表，0 s201901 表示创建一个度量 s201901 并初始化为 0；unique dimension 表示 partition by 加 dimension by 字段可以唯一确定模型中的每个单元格；rules 用于定义给每个度量赋值的表达式，upsert all 表示更新已有的单元格，如果不存在则创建单元格；s201901[0] 是通过位置对单元格的引用（维度为 1），amount[‘201901'] 表示月份 201901 对应的 amount 字段值，stotal[0] 是所有月份的总和。

以上语句返回的结果如下：

产品       |渠道       |一月 |二月   |三月   |四月   |五月 |六月   |总计   |
----------|----------|------|------|------|------|------|------|-------|
桔子       |京东      | 41289| 43913| 49803| 49256| 64889| 62649| 311799|
桔子       |店面      | 41306| 37906| 48866| 48673| 58998| 58931| 294680|
桔子       |淘宝      | 43488| 37598| 48621| 49919| 58530| 64626| 302782|
桔子       |【所有渠道】|126083|119417|147290|147848|182417|186206| 909261|
苹果       |京东      | 38269| 40593| 56552| 56662| 64493| 62045| 318614|
苹果       |店面      | 43845| 40539| 44909| 55646| 56771| 64933| 306643|
苹果       |淘宝      | 42969| 43289| 48769| 58052| 58872| 59844| 311795|
苹果       |【所有渠道】|125083|124421|150230|170360|180136|186822| 937052|
香蕉       |京东      | 36879| 36981| 51748| 54801| 64936| 60688| 306033|
香蕉       |店面      | 41210| 39420| 50884| 52085| 60249| 67597| 311445|
香蕉       |淘宝      | 42468| 41955| 52780| 54971| 56504| 59213| 307891|
香蕉       |【所有渠道】|120557|118356|155412|161857|181689|187498| 925369|
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MODEL 子句允许通过分区（PARTITION BY）和维度（DIMENSION BY）创建一个多维数组，并且通过指定规则（RULES）来操作和更新数组中单元格中的度量值（MEASURES）。其中，规则支持通配符和循环迭代，度量可以使用聚合函数和窗口函数。

MODEL 子句完整的使用姿势请参考官方文档。

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