一、基础数
有配送订单表记录骑手配送的物品类型、送达时间、顾客id、配送举例及配送费。
代码语言：javascript复制 ----------- ----------- ------------- ---------------------- -------------- ----------- ----------
| rider_id | order_id | goods_type | delivery_time | customer_id | distance | payment |
----------- ----------- ------------- ---------------------- -------------- ----------- ----------
| r001 | 0001 | 食品 | 2024-01-01 08:30:00 | c001 | 8.05 | 7.50 |
| r002 | 0002 | 酒水 | 2024-01-01 08:43:00 | c003 | 3.01 | 13.00 |
| r003 | 0003 | 食品 | 2024-01-01 09:15:00 | c004 | 4.12 | 3.50 |
| r002 | 0004 | 文件 | 2024-01-01 09:21:00 | c005 | 10.98 | 15.00 |
| r001 | 0005 | 食品 | 2024-01-01 09:30:00 | c007 | 2.32 | 5.00 |
| r002 | 0006 | 食品 | 2024-01-01 09:47:00 | c002 | 0.78 | 5.00 |
| r003 | 0007 | 文件 | 2024-01-01 10:21:00 | c010 | 8.11 | 8.00 |
| r001 | 0008 | 酒水 | 2024-01-01 11:56:00 | c023 | 4.35 | 15.00 |
| r002 | 0009 | 电子产品 | 2024-01-01 12:30:00 | c031 | 5.05 | 9.50 |
| r002 | 0010 | 文件 | 2024-01-01 13:30:00 | c001 | 6.05 | 7.00 |
----------- ----------- ------------- ---------------------- -------------- ----------- ----------
二、函数介绍
1.collect_list函数介绍
collect_list(expr) - 收集并返回一个非唯一元素的列表
Examples:
代码语言：javascript复制> SELECT collect_list(col) FROM VALUES (1), (2), (1) AS tab(col);
[1,2,1]
注意
该函数是非确定性的，因为收集结果的顺序取决于行的顺序，这在经过shuffle之后可能是不确定的。
Since: 2.0.0
2.collect_set函数介绍
collect_set(expr) - 收集并返回一个唯一元素的集合。
Examples:
代码语言：javascript复制> SELECT collect_set(col) FROM VALUES (1), (2), (1) AS tab(col);
[1,2]
注意
该函数是非确定性的，因为收集结果的顺序取决于行的顺序，这在经过shuffle之后可能是不确定的。
Since: 2.0.0
3.sort_array介绍
sort_array(array[, ascendingOrder]) - 根据数组元素的自然顺序，将输入数组排序为升序或降序。对于double/float类型，NaN值大于任何非NaN元素。在升序排序中，空元素将被放置在返回数组的开头；在降序排序中，空元素将被放置在返回数组的末尾。
Examples:
代码语言：javascript复制> SELECT sort_array(array('b', 'd', null, 'c', 'a'), true);
[null,"a","b","c","d"]
Since: 1.5.0
4.concat_ws函数介绍
concat_ws(sep[, str | array(str)] ) - 使用 sep 作为分隔符返回字符串的连接，跳过空值。
Examples:
代码语言：javascript复制> SELECT concat_ws(' ', 'Spark', 'SQL');
Spark SQL
> SELECT concat_ws('s');
> SELECT concat_ws('/', 'foo', null, 'bar');
foo/bar
> SELECT concat_ws(null, 'Spark', 'SQL');
NULL
Since: 1.5.0
三、行转列
1.直接行转列
根据配送订单记录表，查询出骑手id，配送品类数据 goods_type_list
执行SQL
代码语言：javascript复制select rider_id,
concat_ws(',', collect_list(goods_type)) as goods_type_list
from t_delivery_orders
group by rider_id
执行结果
代码语言：javascript复制 ----------- -------------------
| rider_id | goods_type_list |
----------- -------------------
| r001 | 食品,食品,酒水 |
| r002 | 酒水,文件,食品,电子产品,文件 |
| r003 | 食品,文件 |
----------- -------------------
2.行转列去重
根据配送订单记录表，查询出骑手id，配送品类数据 goods_type_list，要求goods_type_list中不重复。
执行SQL
代码语言：javascript复制select rider_id,
concat_ws(',', collect_set(goods_type)) as goods_type_list
from t_delivery_orders
group by rider_id
执行结果
代码语言：javascript复制 ----------- ------------------
| rider_id | goods_type_list |
----------- ------------------
| r001 | 酒水,食品 |
| r002 | 酒水,食品,文件,电子产品 |
| r003 | 食品,文件 |
----------- ------------------
3.行转列后排序
根据配送订单记录表，查询出骑手id，配送品类数据 goods_type_list，要求goods_type_list中不重复且数据按照倒叙排列
执行SQL
代码语言：javascript复制select rider_id,
concat_ws(',',sort_array(collect_set(goods_type),false)) as goods_type_list
from db_topic_rowcolumn.t_delivery_orders
group by rider_id
执行结果
代码语言：javascript复制 ----------- ------------------
| rider_id | goods_type_list |
----------- ------------------
| r001 | 食品,酒水 |
| r002 | 食品,酒水,电子产品,文件 |
| r003 | 食品,文件 |
----------- ------------------
四、数据准备
代码语言：javascript复制--建表语句
CREATE TABLE IF NOT EXISTS t_delivery_orders
(
rider_id string, -- 骑手ID
order_id string, -- 订单ID
goods_type STRING, -- 物品类型
delivery_time STRING, -- 送达时间
customer_id STRING, -- 客户id
distance decimal(10, 2), -- 配送距离
payment decimal(10, 2) -- 支付金额，骑手的配送费用
)
COMMENT '骑手配送订单表';
--插入数据
INSERT INTO t_delivery_orders VALUES
('r001', '0001', '食品', '2024-01-01 08:30:00','c001',8.05,7.50),
('r002', '0002', '酒水', '2024-01-01 08:43:00','c003',3.01,13.00),
('r003', '0003', '食品', '2024-01-01 09:15:00','c004',4.12,3.50),
('r002', '0004', '文件', '2024-01-01 09:21:00','c005',10.98,15.00),
('r001', '0005', '食品', '2024-01-01 09:30:00','c007',2.32,5.00),
('r002', '0006', '食品', '2024-01-01 09:47:00','c002',0.78,5.00),
('r003', '0007', '文件', '2024-01-01 10:21:00','c010',8.11,8.00),
('r001', '0008', '酒水', '2024-01-01 11:56:00','c023',4.35,15.00),
('r002', '0009', '电子产品', '2024-01-01 12:30:00','c031',5.05,9.50),
('r002', '0010', '文件', '2024-01-01 13:30:00','c001',6.05,7.00);
