PostgreSQL 如何实现数据透视表Tony.Dong的专栏-

大家好，我是只谈技术不剪发的 Tony 老师。

数据透视表（Pivot Table）是进行数据汇总、分析、浏览和展示的强大工具，可以帮助我们了解数据中的对比情况、模式和趋势，是数据分析师和运营人员必备技能之一。前文已经介绍了 MySQL/MariaDB、Oracle 以及 Microsoft SQL Server 中的数据透视表实现，今天我们来谈谈如何在 PostgreSQL 中实现相同的功能。

📝本文使用的示例数据可以点此下载。

使用 CASE 表达式实现数据透视表

实现数据行转列的一个通用方法就是利用 CASE 条件表达式和分组聚合操作。首先使用以下 GROUP BY 子句对销售数据进行分类汇总：

select coalesce(product, '【全部产品】') "产品", coalesce(channel, '【所有渠道】') "渠道", coalesce(to_char(saledate, 'YYYYMM'), '【所有月份】') "月份", sum(amount) "销量" from sales_data group by rollup (product,channel, to_char(saledate, 'YYYYMM')) order by product, channel, to_char(saledate, 'YYYYMM'); 

其中，group by 将数据按照产品、渠道以及月份进行汇总；rollup 选项用于生成不同层次的小计、合计以及总计；coalesce 函数用于将汇总行中的 NULL 值显示为相应的信息。该查询返回的结果如下：

产品       |渠道       |月份       |销量    | ----------|-----------|----------|-------| 桔子       |店面       |201901 | 41306| 桔子       |店面       |201902 | 37906| 桔子       |店面       |201903 | 48866| 桔子       |店面       |201904 | 48673| 桔子       |店面       |201905 | 58998| 桔子       |店面       |201906 | 58931| 桔子       |店面       |【所有月份】| 294680| 桔子       |京东       |201901 | 41289| 桔子       |京东       |201902 | 43913| 桔子       |京东       |201903 | 49803| 桔子       |京东       |201904 | 49256| 桔子       |京东       |201905 | 64889| 桔子       |京东       |201906 | 62649| 桔子       |京东       |【所有月份】| 311799| 桔子       |淘宝       |201901 | 43488| 桔子       |淘宝       |201902 | 37598| 桔子       |淘宝       |201903 | 48621| 桔子       |淘宝       |201904 | 49919| 桔子       |淘宝       |201905 | 58530| 桔子       |淘宝       |201906 | 64626| 桔子       |淘宝       |【所有月份】| 302782| 桔子       |【所有渠道】|【所有月份】| 909261| ... 香蕉       |【所有渠道】|【所有月份】| 925369| 【全部产品】|【所有渠道】|【所有月份】|2771682| 

接下来我们将数据按照不同月份显示为不同的列，也就是将行转换为列，这个功能可以使用 CASE 表达式实现：

select coalesce(product, '【全部产品】') "产品", coalesce(channel, '【所有渠道】') "渠道", sum(case to_char(saledate, 'YYYYMM') when '201901' then amount else 0 end) "一月", sum(case to_char(saledate, 'YYYYMM') when '201902' then amount else 0 end) "二月", sum(case to_char(saledate, 'YYYYMM') when '201903' then amount else 0 end) "三月", sum(case to_char(saledate, 'YYYYMM') when '201904' then amount else 0 end) "四月", sum(case to_char(saledate, 'YYYYMM') when '201905' then amount else 0 end) "五月", sum(case to_char(saledate, 'YYYYMM') when '201906' then amount else 0 end) "六月", sum(amount) "总计" from sales_data group by rollup (product, channel);  产品       |渠道       |一月   |二月  |三月   |四月   |五月  |六月   |总计    | ----------|-----------|------|------|------|------|------|------|-------| 桔子       |店面       | 41306| 37906| 48866| 48673| 58998| 58931| 294680| 桔子       |京东       | 41289| 43913| 49803| 49256| 64889| 62649| 311799| 桔子       |淘宝       | 43488| 37598| 48621| 49919| 58530| 64626| 302782| 桔子       |【所有渠道】|126083|119417|147290|147848|182417|186206| 909261| 苹果       |店面       | 43845| 40539| 44909| 55646| 56771| 64933| 306643| 苹果       |京东       | 38269| 40593| 56552| 56662| 64493| 62045| 318614| 苹果       |淘宝       | 42969| 43289| 48769| 58052| 58872| 59844| 311795| 苹果       |【所有渠道】|125083|124421|150230|170360|180136|186822| 937052| 香蕉       |店面       | 41210| 39420| 50884| 52085| 60249| 67597| 311445| 香蕉       |京东       | 36879| 36981| 51748| 54801| 64936| 60688| 306033| 香蕉       |淘宝       | 42468| 41955| 52780| 54971| 56504| 59213| 307891| 香蕉       |【所有渠道】|120557|118356|155412|161857|181689|187498| 925369| 【全部产品】|【所有渠道】|371723|362194|452932|480065|544242|560526|2771682| 

第一个 SUM 函数中的 CASE 表达式只汇总 201901 月份的销量，其他月份销量设置为 0；后面的 SUM 函数依次类推，得到了每个月的销量汇总和所有月份的总计。

📝使用 CASE 条件表达式加上分组聚合的方法也适用于其他数据库。

使用 FILTER 子句实现数据透视表

除了在聚合函数中使用 CASE 表达式之外，PostgreSQL 还提供了一个更简单的方法，就是 FILTER 子句。

aggregate_function(<expression>) FILTER (WHERE <condition>) 

其中，aggregate_function 可以是任意的聚合函数或者窗口函数； FILTER 子句用于指定一个额外的条件，只有满足该条件的数据行才会参与计算。

我们可以使用 SUM 函数的 FILTER 子句实现与上文 CASE 表达式相同的效果：

select coalesce(product, '【全部产品】') "产品", coalesce(channel, '【所有渠道】') "渠道", sum(amount) filter(where to_char(saledate, 'YYYYMM') = '201901') "一月", sum(amount) filter(where to_char(saledate, 'YYYYMM') = '201901') "二月", sum(amount) filter(where to_char(saledate, 'YYYYMM') = '201901') "三月", sum(amount) filter(where to_char(saledate, 'YYYYMM') = '201901') "四月", sum(amount) filter(where to_char(saledate, 'YYYYMM') = '201901') "五月", sum(amount) filter(where to_char(saledate, 'YYYYMM') = '201901') "六月", sum(amount) "总计" from sales_data group by rollup (product, channel);  产品       |渠道       |一月   |二月  |三月   |四月   |五月  |六月   |总计    | ----------|-----------|------|------|------|------|------|------|-------| 桔子       |店面       | 41306| 37906| 48866| 48673| 58998| 58931| 294680| 桔子       |京东       | 41289| 43913| 49803| 49256| 64889| 62649| 311799| 桔子       |淘宝       | 43488| 37598| 48621| 49919| 58530| 64626| 302782| 桔子       |【所有渠道】|126083|119417|147290|147848|182417|186206| 909261| 苹果       |店面       | 43845| 40539| 44909| 55646| 56771| 64933| 306643| 苹果       |京东       | 38269| 40593| 56552| 56662| 64493| 62045| 318614| 苹果       |淘宝       | 42969| 43289| 48769| 58052| 58872| 59844| 311795| 苹果       |【所有渠道】|125083|124421|150230|170360|180136|186822| 937052| 香蕉       |店面       | 41210| 39420| 50884| 52085| 60249| 67597| 311445| 香蕉       |京东       | 36879| 36981| 51748| 54801| 64936| 60688| 306033| 香蕉       |淘宝       | 42468| 41955| 52780| 54971| 56504| 59213| 307891| 香蕉       |【所有渠道】|120557|118356|155412|161857|181689|187498| 925369| 【全部产品】|【所有渠道】|371723|362194|452932|480065|544242|560526|2771682| 

📝PostgreSQL 支持在 filter 子句中使用子查询，例如 exists。

使用 CROSSTAB 函数创建数据透视表

PostgreSQL 的扩展模块 tablefunc 提供了许多返回结果为数据表的函数，其中 crosstab 函数可以用于实现数据的行列转换。这是一个扩展模块，所以我们需要先安装插件：

create extension if not exists tablefunc; ERROR:  could not open extension control file "/usr/pgsql-12/share/extension/tablefunc.control": No such file or directory 

以上错误表示没有安装 postgresql-contrib 包，我们通过操作系统命令进行安装（CentOS）：

sudo yum install postgresql12-contrib 

然后再次执行上面的 create extension 命令安装 tablefunc 模块。

接下来就可以通过 crosstab 函数将行转换成列，例如：

select * from crosstab( $$select product||'-'||channel pc,product,channel, to_char(saledate, 'YYYYMM'), sum(amount) from sales_data group by product||'-'||channel, product, channel, to_char(saledate, 'YYYYMM') order by 1$$, $$select distinct to_char(saledate, 'YYYYMM') from sales_data order by 1$$ ) as ct(pc text, product text, channel text, "201901" numeric, "201902" numeric, "201903" numeric, "201904" numeric, "201905" numeric, "201906" numeric); 

crosstab 函数包含 2 个字符串类型的参数，都是查询语句；第一个 select 语句用于构造源数据，crosstab 的源数据需要指定一个标识每个结果行的字段，示例中使用 pc；第二个 select 语句的结果用于构造转换之后的字段；as 子句用于定义返回结果的字段类型。

pc      |product |channel |201901 |201902 |201903 |201904 |201905 |201906 | --------|--------|--------|--------|--------|--------|--------|--------|--------| 桔子-京东|桔子     |京东     |41289.00|43913.00|49803.00|49256.00|64889.00|62649.00| 桔子-店面|桔子     |店面     |41306.00|37906.00|48866.00|48673.00|58998.00|58931.00| 桔子-淘宝|桔子     |淘宝     |43488.00|37598.00|48621.00|49919.00|58530.00|64626.00| 苹果-京东|苹果     |京东     |38269.00|40593.00|56552.00|56662.00|64493.00|62045.00| 苹果-店面|苹果     |店面     |43845.00|40539.00|44909.00|55646.00|56771.00|64933.00| 苹果-淘宝|苹果     |淘宝     |42969.00|43289.00|48769.00|58052.00|58872.00|59844.00| 香蕉-京东|香蕉     |京东     |36879.00|36981.00|51748.00|54801.00|64936.00|60688.00| 香蕉-店面|香蕉     |店面     |41210.00|39420.00|50884.00|52085.00|60249.00|67597.00| 香蕉-淘宝|香蕉     |淘宝     |42468.00|41955.00|52780.00|54971.00|56504.00|59213.00| 

接下来还需要增加一个总计行和总计列：

select coalesce(product, '【全部产品】') "产品", coalesce(channel, '【所有渠道】') "渠道", sum("201901") "一月", sum("201902") "二月", sum("201903") "三月", sum("201904") "四月", sum("201905") "五月", sum("201906") "六月", sum("201901"+"201902"+"201903"+"201904"+"201905"+"201906") "总计" from crosstab( $$select product||'-'||channel pc,product,channel, to_char(saledate, 'YYYYMM'), sum(amount) from sales_data group by product||'-'||channel, product, channel, to_char(saledate, 'YYYYMM') order by 1$$, $$select distinct to_char(saledate, 'YYYYMM') from sales_data order by 1$$ ) as ct(pc text, product text, channel text, "201901" numeric, "201902" numeric, "201903" numeric, "201904" numeric, "201905" numeric, "201906" numeric) group by rollup (product, channel); 

我们基于 crosstab 函数的结果增加了一些总计数据并且修改了返回字段的名称，让结果更加接近 EXCEL 数据透视表：

产品       |渠道       |一月   |二月  |三月   |四月   |五月  |六月   |总计    | ----------|-----------|------|------|------|------|------|------|-------| 桔子       |京东       | 41289| 43913| 49803| 49256| 64889| 62649| 311799| 桔子       |店面       | 41306| 37906| 48866| 48673| 58998| 58931| 294680| 桔子       |淘宝       | 43488| 37598| 48621| 49919| 58530| 64626| 302782| 桔子       |【所有渠道】|126083|119417|147290|147848|182417|186206| 909261| 苹果       |京东       | 38269| 40593| 56552| 56662| 64493| 62045| 318614| 苹果       |店面       | 43845| 40539| 44909| 55646| 56771| 64933| 306643| 苹果       |淘宝       | 42969| 43289| 48769| 58052| 58872| 59844| 311795| 苹果       |【所有渠道】|125083|124421|150230|170360|180136|186822| 937052| 香蕉       |京东       | 36879| 36981| 51748| 54801| 64936| 60688| 306033| 香蕉       |店面       | 41210| 39420| 50884| 52085| 60249| 67597| 311445| 香蕉       |淘宝       | 42468| 41955| 52780| 54971| 56504| 59213| 307891| 香蕉       |【所有渠道】|120557|118356|155412|161857|181689|187498| 925369| 【全部产品】|【所有渠道】|371723|362194|452932|480065|544242|560526|2771682| 

总结

数据透视表是一个非常实用的数据分析功能，可以用于实现复杂的数据分类汇总和对比分析。本文介绍了在 PostgreSQL 中实现数据透视表的三种方式，包括使用 CASE 条件表达式和分组聚合相结合、聚合函数的 FILTER 子句以及扩展模块 tablefunc 中的 crosstab 函数生成数据透视表。

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