sql 行列转换

简介:
   行列转换实例
表ttt有三个字段
seq   --序列
jcxm --检查项目
zhi   --值

数据分别如下:
seq   jcxm        zhi
-------       --------           --------
11     1    0.50
11     2    0.21
11     3    0.25
12     1    0.24
12     2    0.30
12     3    0.22                             

实现功能
创建视图时移动行值为列值


create view v_view1
as
select seq,
        sum(decode(jcxm,1, zhi)) 检测项目1,
        sum(decode(jcxm,2, zhi)) 检测项目2,
        sum(decode(jcxm,3, zhi)) 检测项目3
from ttt
group by seq;

序号 检测项目1  检测项目2  检测项目3
11     0.50    0.21     0.25
12     0.24    0.30     0.22



技巧:
用THEN中的0和1来进行统计(SUM)

jcxm    zhi
----    ----
a            1
b            1
a            3
d            2
e            4
f            5
a            5
d            3
d            6
b            5
c            4
b            3
求他的zhi既是1,也是3,也是5的jcxm
方法一
select jcxm
from ttt
group by jcxm
having sum(decode(zhi,1,-1,3,-1,5,-1,0)) = -3
方法二
select jcxm from ttt
group by jcxm having (sign(sum(decode(zhi,1,-1,0)))+
sign(sum(decode(zhi,3,-1,0)))+sign(sum(decode(zhi,5,-1,0)))<=-3);

----------
a
b
说明:
sign()函数根据某个值是0、正数还是负数,分别返回0、1、-1
所以可以用sign和decode来完成比较字段大小来区某个字段
select decode(sign(字段1-字段2),-1,字段3,字段4) from dual;

sign是一个对于写分析 SQL有很强大的功能
下面我对sign进行一些总结:
但属性student取0和1以外的值,或者student取两个以上的标法值,问题就不会这么简单了
解决办法就是特征函数(abs(),sign())

常用的特征算法
[A=B]=1-abs(sign(A-B))
[A!=B]=abs(sign(A-B))
[A<B]=1-sign(1+sign(A-B)) 不能用-sign(A-B):因为如果不满足A<b则返回-1,而不是0,这样就不能用在字段选择上了
[A<=B]=sign(1-sign(A-B))
[A>B]=1-sign(1-sign(A-B))
[A>=B]=sign(1+sign(A-B)))
[NOTα]=1-d [α]
[αANDb ]=d [α]*d [b ] (6)
[αOR b ]=sign(d [α]+d [b ])

例如:
A<B                          Decode( Sign(A-B), -1, 1, 0 )         
A<=B                          Decode( Sign(A-B), 1, 0, 1 )         
A>B                          Decode( Sign(A-B), 1, 1, 0 )         
A>=B                          Decode( Sign(A-B), -1, 0, 1 )         
A=B                          Decode( A, B, 1, 0 )         
A between B and C       Decode( Sign(A-B), -1, 0, Decode(Sign(A-C), 1, 0, 1 ))         
A is null                        Decode(A,null,1,0)         
A is not null                  Decode(A,null,0,1)          A in (B1,B2,...,Bn)   Decode(A,B1,1,B2,1,...,Bn,1,0)         
nor LogA                     Decode( LogA, 0, 1, 0 )               (1-Sign(LogA))
LogA and LogB             LogA * LogB
LogA or LogB               LogA + LogB
LogA xor LogB             Decode(Sign(LogA),Sign(LogB),0,1)    
Mod(Sign(LogA),Sign(LogB),2


>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>

另外一个关于成绩的分析例子

SELECT
SUM(CASE WHEN cj <60 THEN 1 ELSE 0 END) as "not passed",
SUM(CASE WHEN cj BETWEEN 60 AND 79 THEN 1 ELSE 0 END) as "passed",
SUM(CASE WHEN cj BETWEEN 80 AND 89 THEN 1 ELSE 0 END) as "good",
SUM(CASE WHEN cj >=90 THEN 1 ELSE 0 END) as "Excellent"
FROM cjtable;

decode用法2
表、视图结构转化
现有一个商品销售表sale,表结构为:
month    char(6)      --月份
sell    number(10,2)    --月销售金额

现有数据为:
200001  1000
200002  1100
200003  1200
200004  1300
200005  1400
200006  1500
200007  1600
200101  1100
200202  1200
200301  1300

想要转化为以下结构的数据:
year   char(4)           --年份
------------    ---------------------          -------------------
month1  number(10,2)   --1月销售金额
month2  number(10,2)   --2月销售金额
month3  number(10,2)   --3月销售金额
month4  number(10,2)   --4月销售金额
month5  number(10,2)   --5月销售金额
month6  number(10,2)   --6月销售金额
month7  number(10,2)   --7月销售金额
month8  number(10,2)   --8月销售金额
month9  number(10,2)   --9月销售金额
month10  number(10,2)      --10月销售金额
month11  number(10,2)      --11月销售金额
month12  number(10,2)      --12月销售金额

结构转化的 SQL语句为:
create or replace view
v_sale(year,month1,month2,month3,month4,month5,month6,month7,month8,month9,month10,month11,month12)
as
select
substrb(month,1,4),
sum(decode(substrb(month,5,2),'01',sell,0)),
sum(decode(substrb(month,5,2),'02',sell,0)),
sum(decode(substrb(month,5,2),'03',sell,0)),
sum(decode(substrb(month,5,2),'04',sell,0)),
sum(decode(substrb(month,5,2),'05',sell,0)),
sum(decode(substrb(month,5,2),'06',sell,0)),
sum(decode(substrb(month,5,2),'07',sell,0)),
sum(decode(substrb(month,5,2),'08',sell,0)),
sum(decode(substrb(month,5,2),'09',sell,0)),
sum(decode(substrb(month,5,2),'10',sell,0)),
sum(decode(substrb(month,5,2),'11',sell,0)),
sum(decode(substrb(month,5,2),'12',sell,0))
from sale
group by substrb(month,1,4);

体会:要用decode /group by/ order by/sign/sum来实现不同报表的生成
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
CASE应用

1         1         部门a         800         男
2         2         部门b         900         女
3         3         部门a         400         男
4         4         部门d         1400         女
5         5         部门e         1200         男
6         6         部门f         500         男
7         7         部门a         300         女
8         8         部门d         1000         男
9         9         部门d         1230         女
10         10         部门b         2000         女
11         11         部门c         2000         男
12         12         部门b         1200         男

   SELECT jcxm as 部门,COUNT(seq) as 人数,
     SUM(CASE SEX WHEN 1 THEN 1 ELSE 0 END) as 男,
           SUM(CASE SEX WHEN 2 THEN 1 ELSE 0 END) as 女,
     SUM(CASE SIGN(zhi-800) WHEN -1 THEN 1 ELSE 0 END) as 小于800元,
     SUM((CASE SIGN(zhi-800)*SIGN(zhi-1000)                     /*用*来实现<和>功能*/
          WHEN -1 THEN 1 ELSE 0 END)+(CASE zhi
          WHEN 800   THEN 1 ELSE 0 END)) as 从800至999,          /*注意别名不能以数字开头*/
     SUM((CASE SIGN(zhi-1000)*SIGN(zhi-1200)
          WHEN -1 THEN 1 ELSE 0 END)+(CASE zhi
          WHEN 1000 THEN 1 ELSE 0 END)) as 从1000元至1199元,
     SUM((CASE SIGN(zhi-1200) WHEN 1 THEN 1 ELSE 0 END)
     +(CASE zhi WHEN 1200 THEN 1 ELSE 0 END)) as 大于1200元
FroM ttt
GROUP BY jcxm

部门名 人数     男        女    小于800元 从800至999 从1000元至1199元    大于1200元
部门a         3         2         1         2         1            0                               0
部门b         3         1         2         0         1            0                               2
部门c         1         1         0         0         0            0                              1
部门d         3         1         2         0         0            1                              2
部门e         1         1         0         0         0              0                              1
部门f         1         1         0         1         0            0                              0
相关文章
|
关系型数据库 MySQL 数据安全/隐私保护
【MySQL】 Docker 安装 MySQL8.0(mac)
【MySQL】 Docker 安装 MySQL8.0(mac)
2104 0
|
SQL 监控 NoSQL
一个.Net Core开发的,撑起月6亿PV开源监控解决方案
一个.Net Core开发的,撑起月6亿PV开源监控解决方案
161 0
|
25天前
|
人工智能 自然语言处理 Shell
🦞 如何在 OpenClaw (Clawdbot/Moltbot) 配置阿里云百炼 API
本教程指导用户在开源AI助手Clawdbot中集成阿里云百炼API,涵盖安装Clawdbot、获取百炼API Key、配置环境变量与模型参数、验证调用等完整流程,支持Qwen3-max thinking (Qwen3-Max-2026-01-23)/Qwen - Plus等主流模型,助力本地化智能自动化。
34857 137
🦞 如何在 OpenClaw (Clawdbot/Moltbot) 配置阿里云百炼 API
|
8天前
|
人工智能 自然语言处理 监控
OpenClaw skills重构量化交易逻辑:部署+AI全自动炒股指南(2026终极版)
2026年,AI Agent领域最震撼的突破来自OpenClaw(原Clawdbot)——这个能自主规划、执行任务的智能体,用50美元启动资金创造了48小时滚雪球至2980美元的奇迹,收益率高达5860%。其核心逻辑堪称教科书级:每10分钟扫描Polymarket近千个预测市场,借助Claude API深度推理,交叉验证NOAA天气数据、体育伤病报告、加密货币链上情绪等多维度信息,捕捉8%以上的定价偏差,再通过凯利准则将单仓位严格控制在总资金6%以内,实现低风险高频套利。
3489 23
|
21天前
|
人工智能 安全 机器人
OpenClaw(原 Clawdbot)钉钉对接保姆级教程 手把手教你打造自己的 AI 助手
OpenClaw(原Clawdbot)是一款开源本地AI助手,支持钉钉、飞书等多平台接入。本教程手把手指导Linux下部署与钉钉机器人对接,涵盖环境配置、模型选择(如Qwen)、权限设置及调试,助你快速打造私有、安全、高权限的专属AI助理。(239字)
7654 22
OpenClaw(原 Clawdbot)钉钉对接保姆级教程 手把手教你打造自己的 AI 助手
|
20天前
|
人工智能 机器人 Linux
OpenClaw(Clawdbot、Moltbot)汉化版部署教程指南(零门槛)
OpenClaw作为2026年GitHub上增长最快的开源项目之一,一周内Stars从7800飙升至12万+,其核心优势在于打破传统聊天机器人的局限,能真正执行读写文件、运行脚本、浏览器自动化等实操任务。但原版全英文界面对中文用户存在上手门槛,汉化版通过覆盖命令行(CLI)与网页控制台(Dashboard)核心模块,解决了语言障碍,同时保持与官方版本的实时同步,确保新功能最快1小时内可用。本文将详细拆解汉化版OpenClaw的搭建流程,涵盖本地安装、Docker部署、服务器远程访问等场景,同时提供环境适配、问题排查与国内应用集成方案,助力中文用户高效搭建专属AI助手。
5279 12
|
22天前
|
人工智能 机器人 Linux
保姆级 OpenClaw (原 Clawdbot)飞书对接教程 手把手教你搭建 AI 助手
OpenClaw(原Clawdbot)是一款开源本地AI智能体,支持飞书等多平台对接。本教程手把手教你Linux下部署,实现数据私有、系统控制、网页浏览与代码编写,全程保姆级操作,240字内搞定专属AI助手搭建!
5991 23
保姆级 OpenClaw (原 Clawdbot)飞书对接教程 手把手教你搭建 AI 助手