在統(tǒng)計一些指標時，通常會有多個指標需要分組進行聚合，但是數(shù)據(jù)源的粒度可能并非是指標分組的粒度。舉個例子，比如從訪客表中提取訪客的數(shù)據(jù)，每行數(shù)據(jù)有每個平臺的首次訪問時間；另外要做一個平臺統(tǒng)計表，其中的一個指標統(tǒng)計的是各個平臺近1天、7天、30天的新訪客。這里的數(shù)據(jù)源的粒度是一行一個訪客，帶個平臺時間字段，但指標粒度是一行一個平臺，兩者不相同。

先加上標簽，一行多列變一行一列

????????由于數(shù)據(jù)源需要統(tǒng)計的字段是多個，因此也沒有辦法根據(jù)字段進行g(shù)roup by 聚合，只能普通的先count(if(時間篩選條件))，一次性將所有的1天、7天以及30天的各個平臺新增訪客統(tǒng)計出來于一行，并加上標簽區(qū)分平臺（時間不用區(qū)分，因為30天人數(shù)>7天>1天），可以外層套層sql用concat(人數(shù),'-',平臺)再collect_set()聚合到一個數(shù)組中，，我這里用的是odpsSQL的map()函數(shù).這時候數(shù)據(jù)變成了一行一列

再將數(shù)據(jù)從一行一列變成一行多列

????????這時我們只需要通過lateral view explode() 進行展開成一列多行。

拆解標簽變成多行多列帶分組標簽字段

????????再拆解出標簽，通過split()將平臺劃分成單獨的一個字段后，

將統(tǒng)計指標字段group by存入同一個標簽分組中

????????根據(jù)平臺進行g(shù)roup by ，再將1天、7天、30天的數(shù)據(jù)collect_set()裝入同一個數(shù)組中。

對數(shù)組中的數(shù)據(jù)進行處理得出字段

????????將數(shù)組通過排序，通過數(shù)組下標直接獲取對應(yīng)時間的新增訪客數(shù)。

總的代碼如下：文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-621315.html

select 
    platform,
    first_visit_count_list[0] as first_visit_count_1d,
    first_visit_count_list[1] as first_visit_count_7d ,
    first_visit_count_list[2] as first_visit_count_30d
from (
    select 
        platform,
        array_sort(collect_SET(first_visit_count),(l, r) -> CASE WHEN l < r THEN -1L WHEN l > r THEN 1L ELSE 0L END) as first_visit_count_list -- 30天>7天>1天，根據(jù)該規(guī)律排序數(shù)組即可
    from ( 
        select 
            map(    -- 存放在一個map里，便于展開
                -- 30天
                count(if(ssish_first_time>to_date(${bizdate-30},'yyyymmdd'),1,null)),'主站',
                count(if(mkf_first_time>to_date(${bizdate-30},'yyyymmdd'),1,null)),'my客蜂',
                count(if(cps_first_time>to_date(${bizdate-30},'yyyymmdd'),1,null)),'cps',
                count(if(wechatlink_first_time>to_date(${bizdate-30},'yyyymmdd'),1,null)),'微鏈',
                count(if(nyboss_first_time>to_date(${bizdate-30},'yyyymmdd'),1,null)),'保思',
                count(if(wxmall_first_time>to_date(${bizdate-30},'yyyymmdd'),1,null)),'微信商城',
            
                -- 7天
                count(if(ssish_first_time>to_date(${bizdate-7},'yyyymmdd'),1,null)),'主站',
                count(if(mkf_first_time>to_date(${bizdate-7},'yyyymmdd'),1,null)),'my客蜂',
                count(if(cps_first_time>to_date(${bizdate-7},'yyyymmdd'),1,null)),'cps',
                count(if(wechatlink_first_time>to_date(${bizdate-7},'yyyymmdd'),1,null)),'微鏈',
                count(if(nyboss_first_time>to_date(${bizdate-7},'yyyymmdd'),1,null)),'保思',
                count(if(wxmall_first_time>to_date(${bizdate-7},'yyyymmdd'),1,null)),'微信商城',

                -- 昨天
                count(if(ssish_first_time>to_date(${bizdate},'yyyymmdd'),1,null)),'主站',
                count(if(mkf_first_time>to_date(${bizdate},'yyyymmdd'),1,null)),'my客蜂',
                count(if(cps_first_time>to_date(${bizdate},'yyyymmdd'),1,null)),'cps',
                count(if(wechatlink_first_time>to_date(${bizdate},'yyyymmdd'),1,null)),'微鏈',
                count(if(nyboss_first_time>to_date(${bizdate},'yyyymmdd'),1,null)),'保思',
                count(if(wxmall_first_time>to_date(${bizdate},'yyyymmdd'),1,null)),'微信商城'
            )
            as platform_first_visit_count_list
        from nanyan_space.dim_visitors_info 
        where pt='${bizdate}'
    )a1
    lateral view explode(platform_first_visit_count_list) tmp as first_visit_count,platform
    group by platform
)a2

到了這里，關(guān)于SQL實現(xiàn)一行數(shù)據(jù)分組后轉(zhuǎn)多行多列的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！