SQL行转列，列转行

行列转换在做报表分析时还是经常会遇到的，今天就说一下如何实现行列转换吧。

行列转换就是如下图所示两种展示形式的互相转换

假如我们有下表：

通过上面 SQL 语句即可得到下面的结果

PIVOT 后跟一个聚合函数来拿到结果，FOR 后面跟的科目是我们要转换的列，这样的话科目中的语文、数学、英语就就被转换为列。IN 后面跟的就是具体的科目值。

当然我们也可以用 CASE WHEN 得到同样的结果，就是写起来麻烦一点。

使用 CASE WHEN 可以得到和 PIVOT 同样的结果，没有 PIVOT 简单直观。

假设我们有下表 student1

通过 UNPIVOT 即可得到如下结果：

我们也可以使用下面方法得到同样结果

在 SQL 任务里面经常会遇到一列转多行的需求,下面就来总结一下在 Flink SQL 里面如何实现列转行的,先来看下面的一个具体案例.

原始数据格式如下:

现在希望得到的数据格式是这样的:

这是一个典型的列转行或者一行转多行的场景,需要将 data 列进行拆分成为多行多列,下面介绍两种实现方式.

这里在定义 data 字段类型的时候直接定义为 ARRAY 类型,因为 unnest 函数需要一个数组类型的参数.

自定义表值函数（UDTF），自定义表值函数，将 0 个、1 个或多个标量值作为输入参数（可以是变长参数）。与自定义的标量函数类似，但与标量函数不同。表值函数可以返回任意数量的行作为输出，而不仅是 1 个值。返回的行可以由 1 个或多个列组成。调用一次函数输出多行或多列数据。必须继承 TableFunction 基类,并实现一个或者多个名为 eval 的方法, 在使用 UDTF 时,需要带上 LATERAL TABLE两个关键字.

自定义 UDTF 解析的时候,就不需要把 data 字段定义成 ARRAY 类型了,直接定义成 STRING 类型就可以了,并且这种方式会更加的灵活,比如还需要过滤数据或者更复杂的一些操作时都可以在 UDTF 里面完成.

unnest 和 自定义 UDTF 函数在使用的时候都有 3 种写法,前面两种写法的效果其实是一样的,第三种写法相当于 left join 的用法.区别在于 CROSS JOIN/INNER JOIN: 对于左侧表的每一行，右侧 UDTF 不输出，则这一行不输出.LEFT JOIN: 对于左侧表的每一行，右侧 UDTF 不输出，则这一行会输出，右侧 UDTF 字段为 null

在实际使用的时候如果 unnest 可以满足需求就直接用 unnest 不需要带来额外的开发,如果 unnest 函数满足不了需求,那么就自定义 UDTF 去完成.

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