在报表的开发当中,难免会遇到行转列的问题。

以Oracle中scott的emp为例,统计各职位的人员在各部门的人数分布情况,就可以用“行转列”:

scott的emp的原始数据为:

EMPNO ENAME JOB MGR HIREDATE SAL COMM DEPTNO
7369 SMITH CLERK 7902 12/17/1980 800.00   20
7499 ALLEN SALESMAN 7698 2/20/1981 1600.00 300.00 30
7521 WARD SALESMAN 7698 2/22/1981 1250.00 500.00 30
7566 JONES MANAGER 7839 4/2/1981 2975.00   20
7654 MARTIN SALESMAN 7698 9/28/1981 1250.00 1400.00 30
7698 BLAKE MANAGER 7839 5/1/1981 2850.00   30
7782 CLARK MANAGER 7839 6/9/1981 2450.00   10
7788 SCOTT ANALYST 7566 4/19/1987 3000.00   20
7839 KING PRESIDENT   11/17/1981 5000.00   10
7844 TURNER SALESMAN 7698 9/8/1981 1500.00 0.00 30
7876 ADAMS CLERK 7788 5/23/1987 1100.00   20
7900 JAMES CLERK 7698 12/3/1981 950.00   30
7902 FORD ANALYST 7566 12/3/1981 3000.00   20
7934 MILLER CLERK 7782 1/23/1982 1300.00   10

使用“行转列”统计各职位的人员在各部门的分布人数后,数据为:

JOB 10(DEPTNO) 20(DEPTNO) 30(DEPTNO) 40(DEPTNO)
CLERK 1 2 1 0
SALESMAN 0 0 4 0
PRESIDENT 1 0 0 0
MANAGER 1 1 1 0
ANALYST 0 2 0 0

一、经典的实现方式

主要是利用decode函数、聚合函数(如max、sum等)、group by分组实现的

   select t.job, count(decode(t.deptno, '', )) as "10(DEPTNO)",
count(decode(t.deptno, '', )) as "20(DEPTNO)",
count(decode(t.deptno, '', )) as "30(DEPTNO)",
count(decode(t.deptno, '', )) as "40(DEPTNO)"
from scott.emp t
group by t.job;

二、PIVOT

Oracle 11g后,出现PIVOT,更简便地实现“行转列”。使用前,需确定数据库环境大于11g,最好也确认下生产环境的数据库是否大于11g,避免项目后期出现状况。

 with tmp_tab as(
select t.job, t.deptno
from scott.emp t
)
select * from tmp_tab t pivot(count() for deptno in (, , , ));

三、PIVOT XML

使用经典的方法和PIVOT方法,DEPTNO的参数是硬编码的。而通过PIVOT XML能解决这一问题,使分列条件可以是动态的。但,输出的是XML的CLOB的格式。目前,Java读取PIVOT XML CLOB貌似比较困难(本人没有成功读取,可见下文描述,如有知晓者,请知悉)。

 with tmp_tab as(
select t.job, t.deptno
from scott.emp t
)
select * from tmp_tab t pivot xml (count() for deptno in (select deptno from scott.dept));

然而,当写完上面PIVOT XML滴时候,使用Java读取数据时,却发现读取不了PIVOT XML的CLOB(普通的并且数据相同的CLOB却能正常读取)

努力了几天,亦尝试下载目前最新的OJDBC,但仍然报错。Oracle中“行转列”的实现方式

报错为

  • “Invalid column type: getCLOB not implemented for class oracle.jdbc.driver.T4CNamedTypeAccessor”--ojdbc6.jar

原文地址:http://www.cnblogs.com/nick-huang/p/3836061.html

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