OLAP是面向數據分析師的高級查詢技巧，Excel數據透視表中可以任意切換行列，也就是維度旋轉，通過sql怎麼實現是這篇文章主要內容。
關鍵詞 行轉列 列轉行 行列轉換 pivot unpivot if case when
一、OLAP和維度度量
數據庫應用分為兩種，oltp和olap，oltp聯機事務處理面向於基本日常事務和處理，比如售票，銀行交易等事務處理。Olap聯機分析處理面向決策支持，復雜的分析操作。面向決策Olap聯機分析處理需要特定的數據庫系統，和面向事務處理的數據庫系統在模式設計、索引結構，事務管理都要不同。專為決策服務的數據庫系統是面向主題、由多數據源集成、擁有當前和歷史總結數據，以讀為主的數據庫系統，也稱為數據倉庫。
數據倉庫的模式中包括事實表和維度表，事實表和維度表的關系有雪花型和星型模式。在分析應用中，維度指用戶分析的角度，比如像時間維度、區域維度、標簽維度等。度量指維度的取值。一般上維度是離散的，可以分類的，度量是連續的，是可以比較的，有的度量可以轉為維度。在很多系統中會自動區分維度和度量，一般上把數值類定義為維度，非數值類定義為度量。維度有層次，比如日期維度可以分成年、月、日、時、分秒等多層，地區可以分為國傢、省、市、區縣、鄉鎮等層次，所以有雪花型和星型區分。
多維數據分析更多內容參考：
OLAP一般包含五種操作，上卷（Roll-up）：從細粒度數據向粗粒度的聚合，比如從區縣的人口統計到省市的人口，最後到全國的人口統計； 鉆取（Drill-down）：上卷的相反操作，將匯總數據拆分到更細節的數據；切片（Slice）：選擇維中特定的值進行分析，通過選擇某個維度的單一值進行分析，比如隻看北京的數據；切塊（Dice）：選擇維中特定區間的數據或者某批特定值進行分析，和切片的不同是得到的結果維度更多；旋轉（Pivot）：即維的位置的互換，類似二維表的行列轉換，可以從多個維度進行處理。本篇主要介紹其中pivot維度旋轉操作。
二、行轉列
我們假設有下面一個表，相關腳本請參考文末下載鏈接。
SELECT * FROM stuscore;
如果想要下面的結果：
第一種方案：
SELECT NAME AS '姓名',
MAX(IF(course = '語文', score, 0)) AS '語文',
MAX(IF(course = '數學', score, 0)) AS '數學',
MAX(IF(course = '英語', score, 0)) AS '英語',
MAX(IF(course = '計算機', score, 0)) AS '計算機'
FROM stuscore GROUP BY NAME;
第二種方案：
Select name as '姓名',
max(case course when '語文' then score else 0 end) as '語文',
max(case course when '數學' then score else 0 end) as '數學',
max(case course when '英語' then score else 0 end) as '英語',
max(case course when '計算機' then score else 0 end) as '計算機'
from stuscore group by name;
第三種方案可以使用子查詢，在後面子查詢中進行介紹。
上面查詢語句裡面用到瞭以下函數：
If函數：具體語法如下：
IF(expr1,expr2,expr3)，如果expr1的值為真，則返回expr2的值，如果expr1的值為假，
則返回expr3的值。
if(sex=0,'女','男') 如果sex字段值為0，則返回女，否則返回男。
IF(course = '語文', score, 0) 如果course字段值是語文，則返回score的值，否則返回0.
Case when then else end函數：
case 字段 when 值 then 結果 else 其他情況 end；
case when 表達式 then 結果 else 其他情況 end；
case course when '語文' then score else 0 end course字段的值為語文時返回score，否則返回0。
Max函數：指定列取最大值。
同樣我們可以獲取每個人按照基礎學科和專業學科得分：
SELECT NAME AS '姓名',
SUM(IF(course = '語文' OR course = '數學' OR course = '英語', score, 0)) AS '基礎',
SUM(IF(course = '計算機' , score, 0)) AS '專業'
FROM stuscore GROUP BY NAME;
有的數據庫比如sqlserver或者oracle中專門有pivot和unpivot關鍵詞進行行列轉換。
三、列轉行
我們擁有下面這張表：
SELECT * FROM stuscoreline；
需要獲取所有單科成績大於60的表，包括姓名，科目和分數：需要通過列轉行操作：
select name, '語文' as 'course',chinesescore as score from stuScoreline where chinesescore>60
union all
select name, '數學' as 'course', mathscore as score from stuScoreline where mathscore>60
union all
select name, '英語' as 'course', englishscore as score from stuScoreline where englishscore>60
union all
select name, '計算機' as 'course', computerscore as score from stuScoreline where computerscore>60;
四、字典表和數據模型
數據字典，往往都是維度表。數據字典是關於數據庫中數據的描述，即元數據，而不是數據本身。數據庫中的數據都可以通過數據字典找到相關定義。
使用數據字典的好處：數據字典維護，第一便於維護管理，如果用戶需求要增加變更配置項，隻需要修改數據字典表記錄即可，不需要修改代碼。第二便於數據分析。
SELECT * FROM studentdict;
表studentdict中的sex，nation和addr都是通過字典表來實現，這樣進行修改字典表對於事實表本身沒有影響，而且進行數據分析非常方便。從數據模型來說是一個典型的星型模型，如果地址字段繼續分為國傢、省市、區縣等級別的話就是一個典型的雪花模型。
下面例子通過關聯事實表和字典表實現數據查詢：
SELECT stu.no, stu.name, age,sex.name,nation.name,addr.name FROM studentdict stu, sex,nation,addr WHERE stu.sex=sex.no AND stu.nation=nation.no AND stu.addr=addr.no;
相關數據庫腳本參考第二次腳本https://pan.baidu.com/s/1TA8kZTIfVUk_kXHT9ZTlsQ 提取碼 xa77