大数据计算MaxCompute函数 pivot , 其他常数列如何取呢？

在大数据计算MaxCompute中，使用PIVOT函数进行数据重塑时，如果你希望保留其他常数列或者不参与pivot操作的数值列，你可以在PIVOT语句后使用JOIN或者其他集合操作来合并这些额外的列。

以下是一个基本的示例，假设你有一个表my_table，包含以下列：date, category, sales, 和 constant_column。你想要根据category进行PIVOT操作，同时保留constant_column：

-- 假设原始表结构和数据
CREATE TABLE my_table (
    date STRING,
    category STRING,
    sales DOUBLE,
    constant_column INT
);

INSERT INTO my_table VALUES
    ('2023-01-01', 'A', 100, 5),
    ('2023-01-01', 'B', 200, 5),
    ('2023-01-02', 'A', 150, 5),
    ('2023-01-02', 'B', 250, 5);

-- 使用PIVOT函数并保留constant_column
WITH pivoted_data AS (
    SELECT *
    FROM (
        SELECT date, category, sales
        FROM my_table
    ) tmp
    PIVOT (
        SUM(sales)
        FOR category IN ('A' AS A_sales, 'B' AS B_sales)
    )
)

SELECT p.date, p.A_sales, p.B_sales, t.constant_column
FROM pivoted_data p
JOIN my_table t ON p.date = t.date;

在这个例子中，我们首先创建了一个临时视图pivoted_data，其中包含了经过PIVOT操作后的sales数据。然后，我们通过JOIN操作将原始表中的constant_column列与PIVOT后的数据合并在一起。

在MaxCompute中，使用pivot函数可以将行转列。如果您想要将其他常数列添加到pivot表中，可以使用聚合函数（如sum、avg等）来对其他数值列进行分组。

例如，假设您有一个名为sales的表，其中包含以下列：year、product、quantity和price。如果您想要创建一个pivot表，其中包含每个产品的总销售额和平均价格，您可以使用以下查询：

SELECT year, 
       SUM(quantity * price) AS total_sales, 
       AVG(price) AS average_price 
FROM sales 
GROUP BY year;

这将返回一个结果集，其中包含每个年份的总销售额和平均价格。请注意，您需要根据您的具体需求选择适当的聚合函数。