带有子查询的Oracle数据透视

Question

我在Oracle PL SQL Developer中使用pivot如下:

SELECT *
FROM population
PIVOT (AVG(Total) for Data_Type IN ('Group1','Group2','Group3'))

这工作正常,但我不想每次添加新列或更改一个(即Group4,5,6等)时编辑,所以我尝试了一个子查询,如下所示:

SELECT *
FROM population
PIVOT (AVG(Total) for Data_Type IN (SELECT Data_Type FROM population))

这会导致以下错误:ORA-00936:缺少表达式.

经过一些研究,似乎我可以用XML生成结果,所以我尝试了以下方法:

SELECT *
FROM population
PIVOT XML(AVG(Total) for Data_Type IN (ANY))

这实际上生成了所需的数据,但是采用XML格式.所以我的问题是,如何在PL SQL Developer中将XML结果转换为标准表格式？或者,如果我想将生成的XML文件放入Crystal Reports之类的工具中,我需要为这些结果提供模式文件.这是否可以在SQL中轻松自动生成？

Answer 1

您会考虑使用 PIPELINED 函数来实现您的目标吗？

我已经写了一个这样的函数的例子。该示例基于PIVOTTom Kyte 文章中的表、示例数据和查询，您可以在他的网站上找到这些文章：

Tom Kyte 关于 PIVOT/UNPIVOT 的文章

Tom Kyte 关于 PIPELINED 函数的文章

该示例的工作原理如下。

我们创建两种类型：

• t_pivot_test_obj - 保存我们想要从 XML 检索的列的类型
• t_pivot_test_obj_tab - 上述对象的嵌套表类型。

然后我们创建一个 PIPELINED 函数，其中包含 查询PIVOT，该函数生成 XML（因此您不必对要旋转的值进行硬编码）。该函数从生成的 XML 中提取数据，并在生成行时将 (PIPE) 行传递给调用查询（动态 - 它们不是一次性生成的，这对性能很重要）。

最后，您编写一个查询，从该函数中选择记录（最后是此类查询的示例）。

CREATE TABLE pivot_test (
  id            NUMBER,
  customer_id   NUMBER,
  product_code  VARCHAR2(5),
  quantity      NUMBER
);

INSERT INTO pivot_test VALUES (1, 1, 'A', 10);
INSERT INTO pivot_test VALUES (2, 1, 'B', 20);
INSERT INTO pivot_test VALUES (3, 1, 'C', 30);
INSERT INTO pivot_test VALUES (4, 2, 'A', 40);
INSERT INTO pivot_test VALUES (5, 2, 'C', 50);
INSERT INTO pivot_test VALUES (6, 3, 'A', 60);
INSERT INTO pivot_test VALUES (7, 3, 'B', 70);
INSERT INTO pivot_test VALUES (8, 3, 'C', 80);
INSERT INTO pivot_test VALUES (9, 3, 'D', 90);
INSERT INTO pivot_test VALUES (10, 4, 'A', 100);
COMMIT;

CREATE TYPE t_pivot_test_obj AS OBJECT (
  customer_id   NUMBER,
  product_code  VARCHAR2(5),
  sum_quantity  NUMBER
);
/

CREATE TYPE t_pivot_test_obj_tab IS TABLE OF t_pivot_test_obj;
/

CREATE OR REPLACE FUNCTION extract_from_xml RETURN t_pivot_test_obj_tab PIPELINED
AS
  v_xml XMLTYPE;
  v_item_xml XMLTYPE;
  v_index NUMBER;
  v_sum_quantity NUMBER;

  CURSOR c_customer_items IS
    SELECT customer_id, product_code_xml
      FROM (SELECT customer_id, product_code, quantity
              FROM pivot_test)
      PIVOT XML (SUM(quantity) AS sum_quantity FOR (product_code) IN (SELECT DISTINCT product_code 
                                                                      FROM pivot_test));
BEGIN
  -- loop through all records returned by query with PIVOT
  FOR v_rec IN c_customer_items
  LOOP
    v_xml := v_rec.product_code_xml;
    v_index := 1;

    -- loop through all ITEM elements for each customer
    LOOP
      v_item_xml := v_xml.EXTRACT('/PivotSet/item[' || v_index || ']');

      EXIT WHEN v_item_xml IS NULL;

      v_index := v_index + 1;

      IF v_item_xml.EXTRACT('/item/column[@name="SUM_QUANTITY"]/text()') IS NOT NULL THEN
        v_sum_quantity := v_item_xml.EXTRACT('/item/column[@name="SUM_QUANTITY"]/text()').getNumberVal();
      ELSE
        v_sum_quantity := 0;
      END IF;

      -- finally, for each customer and item - PIPE the row to the calling query
      PIPE ROW(t_pivot_test_obj(v_rec.customer_id,
                                v_item_xml.EXTRACT('/item/column[@name="PRODUCT_CODE"]/text()').getStringVal(),
                                v_sum_quantity));
    END LOOP;
  END LOOP;
END;
/

SELECT customer_id, product_code, sum_quantity
  FROM TABLE(extract_from_xml())
;

输出：

CUSTOMER_ID            PRODUCT_CODE SUM_QUANTITY           
---------------------- ------------ ---------------------- 
1                      A            10                     
1                      B            20                     
1                      C            30                     
1                      D            0                      
2                      A            40                     
2                      B            0                      
2                      C            50                     
2                      D            0                      
3                      A            60                     
3                      B            70                     
3                      C            80                     
3                      D            90                     
4                      A            100                    
4                      B            0                      
4                      C            0                      
4                      D            0                      

16 rows selected