第20题：
需求列表
2.面试题：表转置
| year | month | amount |
| 1991 | 1 | 1.1 |
| 1991 | 2 | 1.2 |
| 1991 | 3 | 1.3 |
| 1991 | 4 | 1.4 |
| 1992 | 1 | 2.1 |
| 1992 | 2 | 2.2 |
| 1992 | 3 | 2.3 |
| 1992 | 4 | 2.4 |
查成这样一个结果
| year | m1 | m2 | m3 | m4 |
| 1991 | 1.1 | 1.2 | 1.3 | 1.4 |
| 1992 | 2.1 | 2.2 | 2.3 | 2.4 |
思路分析
行转列:
- 使用
CASE WHEN语句将根据月份来选择相应的值，并将结果命名为对应的月份（如m1, m2, m3, m4）。 - 根据年份进行分组，并使用聚合函数
SUM对每个月份的金额进行求和。 - 最后使用
GROUP BY语句将结果按年份进行分组，并在最终结果集中展示每个月份对应的金额。
答案获取
建议你先动脑思考，动手写一写再对照看下答案，如果实在不懂可以点击下方卡片，回复:大厂sql 即可。
参考答案适用HQL，SparkSQL，FlinkSQL，即大数据组件，其他SQL需自行修改。
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文末SQL小技巧
提高SQL功底的思路。
1、造数据。因为有数据支撑，会方便我们根据数据结果去不断调整SQL的写法。
造数据语法既可以create table再insert into，也可以用下面的create temporary view xx as values语句，更简单。
其中create temporary view xx as values语句，SparkSQL语法支持，hive不支持。
2、先将结果表画出来，包括结果字段名有哪些，数据量也画几条。这是分析他要什么。
从源表到结果表，一路可能要走多个步骤，其实就是可能需要多个子查询，过程多就用with as来重构提高可读性。
3、要由简单过度到复杂，不要一下子就写一个很复杂的。
先写简单的select from table…,每个中间步骤都执行打印结果，看是否符合预期， 根据中间结果，进一步调整修饰SQL语句，再执行，直到接近结果表。
4、数据量要小，工具要快，如果用hive，就设置set hive.exec.mode.local.auto=true;如果是SparkSQL，就设置合适的shuffle并行度，set spark.sql.shuffle.partitions=4;
