如何使用 PostgreSQL 的 tablefunc 有效地透视多个列上的数据?
使用Tablefunc进行多列数据透视
处理包含多个属性和度量的数据时,可能需要将其从长格式转换为宽格式以进行高效分析。PostgreSQL 的 tablefunc 功能为此类转换提供了一种便捷的解决方案。但是,在处理多个透视列时,务必了解其局限性。
在对先前查询的回复中,一位用户寻求有关使用 tablefunc 进行数据透视的指导,但在处理多个透视列时遇到了挑战。由于 tablefunc 期望每行名称都具有一致的额外列,因此原始查询导致数据不完整。
问题解决
要解决此问题,务必遵守 tablefunc 指定的顺序:
- 行名称:此列必须始终位于第一位。
- 额外列(可选):如果需要,任何其他列都应位于行名称列之后。
- 类别和值(最后两列):透视类别和值列必须按此顺序作为最后两列。
实现
在给定的示例中,所需的输出需要对两列(实体和状态)进行透视。为此,查询进行了如下修改:
SELECT * FROM crosstab( 'SELECT entity, timeof, status, ct FROM t4 ORDER BY 1' , 'VALUES (1), (0)' ) AS ct ( "Attribute" character , "Section" timestamp , "status_1" int , "status_0" int );
通过将 entity 作为行名称并将 timeof 和 entity 的顺序互换,查询成功地对多列进行了透视。
不同设置的变体
对于响应中提到的设置,其中数据按 localt 和 entity 排序,修改后的查询如下:
SELECT localt, entity , msrmnt01, msrmnt02, msrmnt03, msrmnt04, msrmnt05 -- , more? FROM crosstab( 'SELECT dense_rank() OVER (ORDER BY localt, entity)::int AS row_name , localt, entity -- additional columns , msrmnt, val FROM test -- WHERE ??? -- instead of LIMIT at the end ORDER BY localt, entity, msrmnt -- LIMIT ???' -- instead of LIMIT at the end , 'SELECT generate_series(1,5)' -- more? ) AS ct (row_name int, localt timestamp, entity int , msrmnt01 float8, msrmnt02 float8, msrmnt03 float8, msrmnt04 float8, msrmnt05 float8 -- , more? ) LIMIT 1000 -- ?!
此查询使用 dense_rank() 生成代理行名称,并包含可选的 WHERE 子句以过滤处理之前的数据。此外,从子查询中删除了 LIMIT 条件,以通过仅处理必要的行来提高性能。
结论
通过了解局限性并遵循 tablefunc 指定的顺序,即使对于大型数据集,也可以有效地对多列进行数据透视。请记住,通过使用适当的 WHERE 子句或 LIMIT 条件来优化查询,以避免不必要的处理。
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