在Oracle中，如果要实现行列转换，较为常见的是用DECODE和CASE语句。对于简单的行列转行，DECODE和CASE语句尚能应付。在逻辑比较复杂，分组聚合较多的场景中，DECODE和CASE语句则力有不逮。而pivot则可完美解决这一切。
首先，我们来看看Oracle对于其的解释：
可见，pivot是数据仓库中的关键技术，它利用交叉查询（crosstabulation query）将行转换为列。
基本语法如下：
SELECT ....FROMPIVOT ( aggregate-function( ) FOR IN ( , ,..., ) ) AS WHERE .....
下面我们来通过具体的案例对其进行阐述。
首先，构造案例所需的数据，
1> 创建视图，以EMP表的数据作为源数据。
CREATE VIEW emp_view ASSELECT deptno,job,to_char(hiredate,'yyyy') hiredate, count(*) cnt,sum(sal) sum_salFROM empGROUP BY deptno,job,to_char(hiredate,'yyyy');
其中，deptno为部门号，job为工作的类型（即工种），hiredate为雇佣的日期，cnt为特定部门，特定工种在特定年份雇佣的员工的总数，sum_sal为特定部门，特定工种，特定年份雇佣的员工的工资的总和。
2> 视图的数据如下：
SQL> select * from emp_view; DEPTNO JOB HIRE CNT SUM_SAL---------- --------- ---- ---------- ---------- 20 CLERK 1980 1 800 20 ANALYST 1981 1 3000 20 ANALYST 1987 1 3000 30 CLERK 1981 1 950 30 MANAGER 1981 1 2850 10 MANAGER 1981 1 2450 30 SALESMAN 1981 4 5600 20 MANAGER 1981 1 2975 10 PRESIDENT 1981 1 5000 10 CLERK 1982 1 1300 20 CLERK 1987 1 110011 rows selected.
应用场景一：
基本的Pivot转换
例1:
SELECT * FROM( SELECT deptno,hiredate,cnt FROM emp_view ) PIVOT (SUM(cnt) FOR hiredate IN ('1980' AS "1980",'1981' AS "1981", '1982' AS "1982",'1987' AS "1987"))ORDER BY deptno; DEPTNO 1980 1981 1982 1987---------- ---------- ---------- ---------- ---------- 10 2 1 20 1 2 2 30 63 rows selected. 例2：
SELECT * FROM( SELECT deptno,job,cnt FROM emp_view ) PIVOT (SUM(cnt) FOR job IN ('CLERK','ANALYST','MANAGER','SALESMAN','PRESIDENT'))ORDER BY deptno; DEPTNO 'CLERK' 'ANALYST' 'MANAGER' 'SALESMAN' 'PRESIDENT'---------- ---------- ---------- ---------- ---------- ----------- 10 1 1 1 20 2 2 1 30 1 1 43 rows selected. 两例以不同的列进行统计，前者是hiredate，后者是job。
除此之外，前者用了别名，后面没有用别名，两者的显示效果也是不一样的。
应用场景二：
对多列进行Pivot转换
SELECT * FROM( SELECT deptno,job,hiredate,cnt FROM emp_view ) PIVOT (SUM(cnt) FOR (job,hiredate) IN (('CLERK','1980') AS clerk_1980, ('CLERK','1981') AS clerk_1981, ('ANALYST','1987') AS analyst_1987, ('MANAGER','1981') AS manager_1981 ) )ORDER by deptno; DEPTNO CLERK_1980 CLERK_1981 ANALYST_1987 MANAGER_1981---------- ---------- ---------- ------------ ------------ 10 1 20 1 1 1 30 1 13 rows selected. 限于篇幅，FOR (job,hiredate) IN语句中没有列出更多组合，只列出了四组，当然，我们可以根据实际场景需要罗列更多的组合。
从本例中可以看出，对两个列进行Pivot转换可从三个维度呈现统计结果。
应用场景三：
用Pivot实现多个聚合
SELECT * FROM( SELECT deptno,hiredate,cnt,sum_sal FROM emp_view ) PIVOT ( SUM(cnt) AS cnt, SUM(sum_sal) AS sum_sal FOR hiredate IN ('1980','1981','1982','1987'))ORDER BY deptno; DEPTNO '1980'_CNT '1980'_SUM_SAL '1981'_CNT '1981'_SUM_SAL '1982'_CNT '1982'_SUM_SAL '1987'_CNT '1987'_SUM_SAL---------- ---------- -------------- ---------- -------------- ---------- -------------- ---------- -------------- 10 2 7450 1 1300 20 1 800 2 5975 2 4100 30 6 94003 rows selected. '1981'_CNT指的是1981年雇佣的员工的总数，'1981'_SUM_SAL指的是1981年雇佣员工所开出的工资。
具体到本例中，即1981年10号部门招聘了2位员工，开出的工资合计为7450元，20号部门招聘了2位员工，开出的工资合计为5975元，30号部门招聘了6名员工，开出的工资合计为9400元，依次类推。
既然有pivot将行转换为列，同样也有unpivot操作将聚合后的列转换为行。
UNPIVOT
以上述应用场景三的结果作为源数据进行操作
CREATE TABLE T1 ASSELECT * FROM( SELECT deptno,hiredate,cnt,sum_sal FROM emp_view ) PIVOT ( SUM(cnt) AS cnt, SUM(sum_sal) AS sum_sal FOR hiredate IN ('1980' AS "1980",'1981' AS "1981", '1982' AS "1982",'1987' AS "1987"))ORDER BY deptno 表T1的结果为：
SQL> select * from t1; DEPTNO 1980_CNT 1980_SUM_SAL 1981_CNT 1981_SUM_SAL 1982_CNT 1982_SUM_SAL 1987_CNT 1987_SUM_SAL---------- ---------- ------------ ---------- ------------ ---------- ------------ ---------- ------------ 10 2 7450 1 1300 20 1 800 2 5975 2 4100 30 6 94003 rows selected.
首先进行一维unpivot
SELECT deptno,DECODE(hiredate,'1980_CNT','1980','1981_CNT','1981','1982_CNT','1982','1987_CNT','1987') AS hiredate,cntFROM T1UNPIVOT INCLUDE NULLS( cnt FOR hiredate IN ("1980_CNT","1981_CNT","1982_CNT","1987_CNT")); DEPTNO HIRE CNT---------- ---- ---------- 10 1980 10 1981 2 10 1982 1 10 1987 20 1980 1 20 1981 2 20 1982 20 1987 2 30 1980 30 1981 6 30 1982 30 198712 rows selected. 输出的结果为不同部门在不同年份的雇佣人数，
注意：上述SQL语句中UNPIVOT后加了INCLUDE NULLS，当然也可以指定为EXCLUDE NULLS，即排除cnt为空的值，如果不指定，则默认为EXCLUDE NULLS。
UNPIVOT后不指定INCLUDE NULLS的输入结果为：
DEPTNO HIRE CNT---------- ---- ---------- 10 1981 2 10 1982 1 20 1980 1 20 1981 2 20 1987 2 30 1981 66 rows selected.
下面，我们再进行二维unpivot
SELECT deptno,hiredate,cnt,sum_salFROM T1UNPIVOT( (cnt,sum_sal) FOR hiredate IN (("1980_CNT","1980_SUM_SAL") AS 1980, ("1981_CNT","1981_SUM_SAL") AS 1981, ("1982_CNT","1982_SUM_SAL") AS 1982, ("1987_CNT","1987_SUM_SAL") AS 1987)); DEPTNO HIREDATE CNT SUM_SAL---------- ---------- ---------- ---------- 10 1981 2 7450 10 1982 1 1300 20 1980 1 800 20 1981 2 5975 20 1987 2 4100 30 1981 6 94006 rows selected. 输入结果为T1表列转行的结果。
参考文档：