UNPIVOT-Klausel
Gilt für: Databricks SQL Databricks Runtime 12.2 LTS und höher.
Transformiert die Zeilen der table_reference durch Rotieren von Spaltengruppen in Zeilen und Reduzieren der aufgelisteten Spalten: Eine erste neue Spalte enthält die ursprünglichen Spaltengruppennamen (oder deren Aliase) als Werte. Dieser Spalte folgt eine Gruppe von Spalten mit den Werten jeder Spaltengruppe.
Syntax
table_reference UNPIVOT [ { INCLUDE NULLS | EXCLUDE NULLS } ]
{ single_value | multi_value }
( value_column
FOR unpivot_column IN ( { column_name [ column_alias ] } [, ...] ) )
[ table_alias ]
single_value
( value_column
FOR unpivot_column IN ( { column_name [ column_alias ] } [, ...] ) )
multi_value
( ( value_column [, ...] )
FOR unpivot_column IN ( { ( column_name [, ...] ) [ column_alias ] } [, ...] ) )
Parameter
-
Identifiziert das Objekt des
UNPIVOT
-Vorgangs. INCLUDE NULLS
oderEXCLUDE NULLS
Gibt an, ob Zeilen mit
NULL
in dervalue_column
gefiltert werden sollen. Der Standardwert lautetEXCLUDE NULLS
.-
Ein nicht qualifizierter Spaltenalias. Diese Spalte enthält die Werte. Der Typ jeder
value_column
ist der geringste gemeinsame Typ der entsprechendencolumn_name
-Spaltentypen. -
Ein nicht qualifizierter Spaltenalias. Diese Spalte enthält die Namen der rotierten
column_name
s oder ihrercolumn_alias
e. Der Typ vonunpivot_column
istSTRING
.Im Fall eines
UNPIVOT
mit mehreren Werten ist der Wert die Verkettung der durch'_'
getrenntencolumn_name
s, wenn keincolumn_alias
vorhanden ist. -
Identifiziert eine Spalte in der Beziehung, die entpivotiert wird. Der Name kann qualifiziert sein. Alle
column_name
s müssen einen geringsten gemeinsamen Typ aufweisen. -
Ein in
unpivot_column
verwendeter optionaler Name. -
Gibt optional eine Bezeichnung für die resultierende Tabelle an. Wenn der
table_alias
column_identifier
s enthält, muss deren Anzahl mit der Anzahl der vonUNPIVOT
erzeugten Spalten übereinstimmen.
Ergebnis
Eine temporäre Tabelle im folgenden Format:
- Alle Spalten aus der
table_reference
außer den alscolumn_name
s benannten. - Die
unpivot_column
vom TypSTRING
. - Die
value_column
s der geringsten gemeinsamen Typen ihrer übereinstimmendencolumn_name
s.
Beispiele
- A single column UNPIVOT
> CREATE OR REPLACE TEMPORARY VIEW sales(location, year, q1, q2, q3, q4) AS
VALUES ('Toronto' , 2020, 100 , 80 , 70, 150),
('San Francisco', 2020, NULL, 20 , 50, 60),
('Toronto' , 2021, 110 , 90 , 80, 170),
('San Francisco', 2021, 70 , 120, 85, 105);
> SELECT *
FROM sales UNPIVOT INCLUDE NULLS
(sales FOR quarter IN (q1 AS `Jan-Mar`,
q2 AS `Apr-Jun`,
q3 AS `Jul-Sep`,
sales.q4 AS `Oct-Dec`));
location year quarter sales
—------------ —--- —------ —-----
Toronto 2020 Jan-Mar 100
Toronto 2020 Apr-Jun 80
Toronto 2020 Jul-Sep 70
Toronto 2020 Oct-Dec 150
San Francisco 2020 Jan-Mar null
San Francisco 2020 Apr-Jun 20
San Francisco 2020 Jul-Sep 50
San Francisco 2020 Oct-Dec 60
Toronto 2021 Jan-Mar 110
Toronto 2021 Apr-Jun 90
Toronto 2021 Jul-Sep 80
Toronto 2021 Oct-Dec 170
San Francisco 2021 Jan-Mar 70
San Francisco 2021 Apr-Jun 120
San Francisco 2021 Jul-Sep 85
San Francisco 2021 Oct-Dec 105
-- This is equivalent to:
> SELECT location, year,
inline(arrays_zip(array('Jan-Mar', 'Apr-Jun', 'Jul-Sep', 'Oct-Dec'),
array(q1 , q2 , q3 , q4)))
AS (quarter, sales)
FROM sales;
- A multi column UNPIVOT
> CREATE OR REPLACE TEMPORARY VIEW oncall
(year, week, area , name1 , email1 , phone1 , name2 , email2 , phone2) AS
VALUES (2022, 1 , 'frontend', 'Freddy', 'fred@alwaysup.org' , 15551234567, 'Fanny' , 'fanny@lwaysup.org' , 15552345678),
(2022, 1 , 'backend' , 'Boris' , 'boris@alwaysup.org', 15553456789, 'Boomer', 'boomer@lwaysup.org', 15554567890),
(2022, 2 , 'frontend', 'Franky', 'frank@lwaysup.org' , 15555678901, 'Fin' , 'fin@alwaysup.org' , 15556789012),
(2022, 2 , 'backend' , 'Bonny' , 'bonny@alwaysup.org', 15557890123, 'Bea' , 'bea@alwaysup.org' , 15558901234);
> SELECT *
FROM oncall UNPIVOT ((name, email, phone) FOR precedence IN ((name1, email1, phone1) AS primary,
(name2, email2, phone2) AS secondary));
year week area precedence name email phone
---- ---- -------- ---------- ------ ------------------ -----------
2022 1 frontend primary Freddy fred@alwaysup.org 15551234567
2022 1 frontend secondary Fanny fanny@lwaysup.org 15552345678
2022 1 backend primary Boris boris@alwaysup.org 15553456789
2022 1 backend secondary Boomer boomer@lwaysup.org 15554567890
2022 2 frontend primary Franky frank@lwaysup.org 15555678901
2022 2 frontend secondary Fin fin@alwaysup.org 15556789012
2022 2 backend primary Bonny bonny@alwaysup.org 15557890123
2022 2 backend secondary Bea bea@alwaysup.org 15558901234
-- This is equivalent to:
> SELECT year, week, area,
inline(arrays_zip(array('primary', 'secondary'),
array(name1, name2),
array(email1, email2),
array(phone1, phone2)))
AS (precedence, name, email, phone)
FROM oncall;