UNPIVOT 语句允许将多个列堆叠为较少的列。在基本情况下，多个列被堆叠为两列：一个 NAME 列（包含源列的名称）和一个 VALUE 列（包含来自源列的值）。

DuckDB 实现了 SQL 标准的 UNPIVOT 语法和简化的 UNPIVOT 语法。两者都可以利用 COLUMNS 表达式来自动检测需要取消透视（unpivot）的列。PIVOT_LONGER 也可以代替 UNPIVOT 关键字使用。

关于 UNPIVOT 语句如何实现的详细信息，请参阅 Pivot Internals 页面。

PIVOT 语句是 UNPIVOT 语句的逆运算。

简化版 UNPIVOT 语法

完整的语法图见下文，但简化版 UNPIVOT 语法可以使用电子表格数据透视表的命名惯例概括为

UNPIVOT dataset
ON column(s)
INTO
    NAME name_column_name
    VALUE value_column_name(s)
ORDER BY column(s)_with_order_direction(s)
LIMIT number_of_rows;

示例数据

所有示例均使用下述查询产生的数据集

CREATE OR REPLACE TABLE monthly_sales
    (empid INTEGER, dept TEXT, Jan INTEGER, Feb INTEGER, Mar INTEGER, Apr INTEGER, May INTEGER, Jun INTEGER);
INSERT INTO monthly_sales VALUES
    (1, 'electronics', 1, 2, 3, 4, 5, 6),
    (2, 'clothes', 10, 20, 30, 40, 50, 60),
    (3, 'cars', 100, 200, 300, 400, 500, 600);

FROM monthly_sales;

手动 UNPIVOT

最典型的 UNPIVOT 转换是将已经透视的数据重新堆叠到名称列和值列中。在这种情况下，所有月份将被堆叠到一个 month 列和一个 sales 列中。

UNPIVOT monthly_sales
ON jan, feb, mar, apr, may, jun
INTO
    NAME month
    VALUE sales;

使用 COLUMNS 表达式动态 UNPIVOT

在许多情况下，需要取消透视的列数不容易提前确定。对于此数据集，上述查询每次添加新月份时都需要修改。COLUMNS 表达式可用于选择所有非 empid 或 dept 的列。这实现了动态取消透视，无论添加多少个月份，它都能正常工作。下面的查询返回的结果与上面相同。

UNPIVOT monthly_sales
ON COLUMNS(* EXCLUDE (empid, dept))
INTO
    NAME month
    VALUE sales;

取消透视（UNPIVOT）为多个值列

UNPIVOT 语句具有额外的灵活性：支持超过 2 个目标列。当目标是减少数据集的透视程度（而不是完全堆叠所有已透视的列）时，这非常有用。为了说明这一点，下面的查询将生成一个数据集，其中每个季度内的月份数（第 1、2 或 3 个月）都有一个单独的列，并且每个季度有一行。由于季度的数量少于月份的数量，这使数据集变长了，但没有上面那么长。

为实现这一点，在 ON 子句中包含了多组列。q1 和 q2 别名是可选的。ON 子句中每组列的数量必须与 VALUE 子句中的列数相匹配。

UNPIVOT monthly_sales
    ON (jan, feb, mar) AS q1, (apr, may, jun) AS q2
    INTO
        NAME quarter
        VALUE month_1_sales, month_2_sales, month_3_sales;

在 SELECT 语句中使用 UNPIVOT

UNPIVOT 语句可以作为 CTE（公用表表达式或 WITH 子句）或子查询包含在 SELECT 语句中。这允许 UNPIVOT 与其他 SQL 逻辑一起使用，并允许在单个查询中使用多个 UNPIVOT。

CTE 内部不需要 SELECT，UNPIVOT 关键字可以被视为取代了它的位置。

WITH unpivot_alias AS (
    UNPIVOT monthly_sales
    ON COLUMNS(* EXCLUDE (empid, dept))
    INTO
        NAME month
        VALUE sales
)
SELECT * FROM unpivot_alias;

UNPIVOT 可以用于子查询中，且必须用括号括起来。请注意，这种行为与 SQL 标准的 Unpivot 不同，后续示例中会进行说明。

SELECT *
FROM (
    UNPIVOT monthly_sales
    ON COLUMNS(* EXCLUDE (empid, dept))
    INTO
        NAME month
        VALUE sales
) unpivot_alias;

UNPIVOT 语句中的表达式

DuckDB 允许在 UNPIVOT 语句中使用表达式，前提是它们只涉及单个列。这些可用于执行计算以及 显式转换。例如

UNPIVOT
    (SELECT 42 AS col1, 'woot' AS col2)
    ON
        (col1 * 2)::VARCHAR,
        col2;

简化版 UNPIVOT 完整语法图

以下是 UNPIVOT 语句的完整语法图。

SQL 标准 UNPIVOT 语法

完整的语法图见下文，但 SQL 标准 UNPIVOT 语法可以概括为

FROM [dataset]
UNPIVOT [INCLUDE NULLS] (
    [value-column-name(s)]
    FOR [name-column-name] IN [column(s)]
);

请注意，name-column-name 表达式中只能包含一列。

SQL 标准手动 UNPIVOT

若要使用 SQL 标准语法完成基本 UNPIVOT 操作，只需进行少量添加。

FROM monthly_sales UNPIVOT (
    sales
    FOR month IN (jan, feb, mar, apr, may, jun)
);

使用 COLUMNS 表达式进行 SQL 标准动态 UNPIVOT

COLUMNS 表达式可用于动态确定 IN 列列表。即使向数据集添加了额外的 month 列，这也将继续有效。它产生的结果与上述查询相同。

FROM monthly_sales UNPIVOT (
    sales
    FOR month IN (columns(* EXCLUDE (empid, dept)))
);

取消透视（UNPIVOT）为多个值列的 SQL 标准实现

UNPIVOT 语句具有额外的灵活性：支持超过 2 个目标列。当目标是减少数据集的透视程度（而不是完全堆叠所有已透视的列）时，这非常有用。为了说明这一点，下面的查询将生成一个数据集，其中每个季度内的月份数（第 1、2 或 3 个月）都有一个单独的列，并且每个季度有一行。由于季度的数量少于月份的数量，这使数据集变长了，但没有上面那么长。

为实现这一点，多列被包含在 UNPIVOT 语句的 value-column-name 部分中。IN 子句中包含了多组列。q1 和 q2 别名是可选的。IN 子句中每组列的数量必须与 value-column-name 部分中的列数相匹配。

FROM monthly_sales
UNPIVOT (
    (month_1_sales, month_2_sales, month_3_sales)
    FOR quarter IN (
        (jan, feb, mar) AS q1,
        (apr, may, jun) AS q2
    )
);

SQL 标准 UNPIVOT 完整语法图

以下是 SQL 标准版本 UNPIVOT 语句的完整语法图。