今天给大家带来spark的一个新的知识点，UNPIVOT，这个不是函数，是一个子句。
描述
UNPIVOT 子句将多个列转换为多行，用于 SELECT 子句中。UNPIVOT 子句可以在表名或子查询之后指定。
语法
代码语言：javascript复制UNPIVOT [ { INCLUDE | EXCLUDE } NULLS ] (
{ single_value_column_unpivot | multi_value_column_unpivot }
) [[AS] alias]
single_value_column_unpivot:
values_column
FOR name_column
IN (unpivot_column [[AS] alias] [, ...])
multi_value_column_unpivot:
(values_column [, ...])
FOR name_column
IN ((unpivot_column [, ...]) [[AS] alias] [, ...])
参数
- unpivot_column
在 FROM 子句中包含列，这指定了我们想要进行反透视的列。
- name_column
用于存放反透视列名的列的名称。
- values_column
用于存放反透视列值的列的名称。
样例
代码语言：javascript复制CREATE TABLE sales_quarterly (year INT, q1 INT, q2 INT, q3 INT, q4 INT);
INSERT INTO sales_quarterly VALUES
(2020, null, 1000, 2000, 2500),
(2021, 2250, 3200, 4200, 5900),
(2022, 4200, 3100, null, null);
-- 列名被用作反透视列
SELECT * FROM sales_quarterly
UNPIVOT (
sales FOR quarter IN (q1, q2, q3, q4)
);
------ --------- -------
| year | quarter | sales |
------ --------- -------
| 2020 | q2 | 1000 |
| 2020 | q3 | 2000 |
| 2020 | q4 | 2500 |
| 2021 | q1 | 2250 |
| 2021 | q2 | 3200 |
| 2021 | q3 | 4200 |
| 2021 | q4 | 5900 |
| 2022 | q1 | 4200 |
| 2022 | q2 | 3100 |
------ --------- -------
-- 默认情况下，NULL 值会被排除在外，但可以选择包含它们
-- 反透视列可以起别名
-- 可以通过别名引用反透视结果
SELECT up.* FROM sales_quarterly
UNPIVOT INCLUDE NULLS (
sales FOR quarter IN (q1 AS Q1, q2 AS Q2, q3 AS Q3, q4 AS Q4)
) AS up;
------ --------- -------
| year | quarter | sales |
------ --------- -------
| 2020 | Q1 | NULL |
| 2020 | Q2 | 1000 |
| 2020 | Q3 | 2000 |
| 2020 | Q4 | 2500 |
| 2021 | Q1 | 2250 |
| 2021 | Q2 | 3200 |
| 2021 | Q3 | 4200 |
| 2021 | Q4 | 5900 |
| 2022 | Q1 | 4200 |
| 2022 | Q2 | 3100 |
| 2022 | Q3 | NULL |
| 2022 | Q4 | NULL |
------ --------- -------
-- 多列值反透视
SELECT * FROM sales_quarterly
UNPIVOT EXCLUDE NULLS (
(first_quarter, second_quarter)
FOR half_of_the_year IN (
(q1, q2) AS H1,
(q3, q4) AS H2
)
);
------ ------------------ --------------- ----------------
| id | half_of_the_year | first_quarter | second_quarter |
------ ------------------ --------------- ----------------
| 2020 | H1 | NULL | 1000 |
| 2020 | H2 | 2000 | 2500 |
| 2021 | H1 | 2250 | 3200 |
| 2021 | H2 | 4200 | 5900 |
| 2022 | H1 | 4200 | 3100 |
------ ------------------ --------------- ---------------- 
