DLA SQL技巧：行、列转换和JSON数据列展开

在SQL处理数据库中，行到列（枢轴）和列到行（Upivot）是常见的数据处理要求。
Datalake Analytics（DLA）支持强大的SQL函数，包括功能表达式，丰富的JSON数据处理功能和真实的SQL语法，使在DLA中实现Pivot和Unpivot具有有效且方便。
本文使用特定示例来说明如何使用SQL技术在DLA中实现RAD到列和列操作，以及如何扩展JSON数据列。
首先，让我们用示例数据说明Rad-to-column（Pivot）操作。
假设它是一个test_pivot表，其中包含特定列的多个行值，通常需要将其转换为列形状。
一种方法是使用案例语句实现逻辑判断并将多个行值转换为列。
另一种方法是使用MAP_AGG功能在地图结构中映射多个值，然后使用地图输出实现更多输出列的目的。
其次，列转换（UPIVOT）是另一个常见的数据转换要求。
通过联合声明或CrossJoinnest语句，可以将列转换为多行格式以满足特定的分析需求。
JSON数据列扩展在数据库处理中尤其重要。
JSON数据的结构灵活且变化，因此转换时需要特别注意。
通过例外，可以将JSON数据转换为更容易处理的关系数据结构。
在实施过程中，可以将更复杂的数据转换逻辑与lambda表达式结合实现，例如提取，排序，分组等。
总而言之，DLA提供了丰富的SQL函数，包括Pivot，UNPIVOT，JSON数据处理以及扩展等等。
通过上述示例，您可以看到这些功能如何用于达到特定要求，从而提高数据分析的效率和准确性。

SQL 之列转行Unpivot函数

在深入探讨SQL点的一章中，本文将重点介绍另一种实现“线路列”的方式，即untift函数。
在上一篇文章中，我们讨论了使用轴函数实现行转换为列的方法。
现在，让我们在处理数据时探索属性和使用不可用功能。
首先，让我们先看看问题。
想象一下，我们具有以下数据库表的结构，该结构记录了客户使用不同手机号码进行特定呼叫的位置。
该表包含客户的标识符，电话标识符和电话数量，我们希望以不同的方式提供此信息。
具体来说，我们想用手机号码作为一列显示它，以及电话为行的次数。
要回答这个问题，我们需要考虑数据传输的逻辑。
假设我们使用UNVIVOT函数，该功能可以以特定格式从列转换为行，从而实现我们期望的方式。
让我们尝试解决上面的问题，您只需要利用两分钟即可思考。
之后，我们创建数据并显示其结构。
在数据结构中，我们将看到客户的标识符，手机号码和相应的电话号码。
现在，让我们通过运行UNVIVOT功能来执行一列转换为线路。
执行UNDIVOT函数后，我们可以获得以下结果，并将原始数据中的列转换为行，以使每行都对应于手机号码及其与电话相反。
为了确保您了解Undivot函数的使用，以下是相关的参考材料：1 使用不愉快的SQLServer播放器来帮助将输出归一化2 通过本文通过本文中的SQL中的列轴行，我们对SQL有了更深入的了解，并将其应用于数据转换场景并将其应用于其应用程序。
无论数据库设计还是数据分析，掌握非分散功能的掌握都会导致我们工作的弹性和效率。

PLSQL - 经典行列转换 4种方法全教程

数据库设计设计中的信息通常存储在垂直管理和修复中。
但是，当我们想到政府时，箭头列的变化应该执行。
这是四种经典方法。
首先使用案例 /表达式。
通过在选举描述中添加所使用的分支，此方法是具有原始数据的四列。
）。
应识别选定字段选择字段列出的字段或常规功能。
珠宝功能的值用于根据某些情况产生事物。
第二种方法是使用可以将行更改为列的PVSO函数。
POVOT功能结构（例如火灾）和MMS作为防火墙 如果要返回行，则有些情况（例如ques = 1 ）。
第三种方法是障碍和手工掌握。
通过在一半的卡里比进行族裔和订单指南来检查重要的Q值的价值。
最后，将表组件应用于许多表创建的水平数据。
通过在现场领域的一年中，我们可以直接与Q1 与Q1 连接。
这四种方法是在PL / SQL中执行行的有效方法。
根据实际需求选择适当的方法，只需轻松更改水平显示即可。