想要将多个聚合函数与雪花枢轴列函数一起使用

Posted 2023-04-15

【中文标题】想要将多个聚合函数与雪花枢轴列函数一起使用

【英文标题】：Want to use multiple aggregate function with snowflake pivot columns function

【发布时间】：2021-11-26 08:38:21

【问题描述】：

CREATE TABLE person (id INT, name STRING, date date, class INT, address STRING);
INSERT INTO person VALUES
    (100, 'John', 30-1-2021, 1, 'Street 1'),
    (200, 'Mary', 20-1-2021, 1, 'Street 2'),
    (300, 'Mike', 21-1-2021, 3, 'Street 3'),
    (100, 'John', 15-5-2021, 4, 'Street 4');

SELECT * FROM person
    PIVOT (
        **SUM(age) AS a, MAX(date) AS c**
        FOR name IN ('John' AS john, 'Mike' AS mike)
    );

这是上面的databricks sql代码，我如何在雪花中实现相同的逻辑

【问题讨论】：

您的表格中没有“年龄”列。数据如何返回？在枢轴的情况下，这有点奇怪。你能显示这样查询的结果吗？

这里有几个多列'pivot'的示例方法（***.com/questions/69017226/…）。如果您可以更正 DDL/SQL 中缺少的 AGE 列并提供具有预期输出的示例结果，我们可以根据您的用例调整其中一种方法。

【参考方案1】：

以下是 Snowflake 中 PIVOT 的语法：

SELECT ...
FROM ...
   PIVOT ( <aggregate_function> ( <pivot_column> )
            FOR <value_column> IN ( <pivot_value_1> [ , <pivot_value_2> ... ] ) )

[ ... ]

对于 Snowflake，您的 AS 关键字将位于 PIVOT 函数之外。

查看此示例以供参考：

select * 
  from monthly_sales
    pivot(sum(amount) for month in ('JAN', 'FEB', 'MAR', 'APR'))
      as p
  order by empid;

访问official document 并检查给定的示例以更好地理解。

【参考方案2】：

首先，我可以从您的 DDL 表中看到没有“AGE”列。

其次，我认为您不能以多个聚合函数为中心，因为该值将放在上述列“JOHN”和“MIKE”下以获取它们相应的聚合值，它不能放入两个单独的值中。我不知道您的 DataBricks 示例将如何工作。

删除一个聚合函数后，您的示例在 Snowflake 中将如下所示：

SELECT * 
FROM 
    person 
    PIVOT (
        MAX(date) FOR name IN ('John', 'Mike')
    )
    as p (id, class, address, john, mike)
;

【参考方案3】：

Snowflake 不支持PIVOT 中的多个聚合表达式

正如其他人所指出的，您的AGE 丢失了，而且您也没有ORDER BY 子句，这使得您自己的SQL 更难滚动。

SELECT 
    SUM(IFF(name='John',age,null)) AS john_sum_age,
    MAX(IFF(name='John',date,null)) AS john_max_date,
    SUM(IFF(name='Mike',age,null)) AS mike_age,
    MAX(IFF(name='Mike',date,null)) AS mike_max_date
FROM person 

如果您的示例中有 ORDER BY，它将成为这种形式的 GROUP BY 子句

SELECT 
    <gouping_columns>,
    SUM(IFF(name='John',age,null)) AS john_sum_age,
    MAX(IFF(name='John',date,null)) AS john_max_date,
    SUM(IFF(name='Mike',age,null)) AS mike_age,
    MAX(IFF(name='Mike',date,null)) AS mike_max_date
FROM person 
GROUP BY <gouping_columns>