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31/03, 23 - 2/04, 23
O melhor evento liderado pela comunidade Microsoft Fabric, Power BI, SQL e AI. 31 de março a 2 de abril de 2025.
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Aplica-se a: Databricks SQL Databricks Runtime 12.2 LTS e superior.
Transforma as linhas do table_reference girando grupos de colunas em linhas e recolhendo as colunas listadas: Uma primeira nova coluna contém os nomes originais do grupo de colunas (ou seu alias) como valores, esta coluna é seguida para um grupo de colunas com os valores de cada grupo de colunas.
table_reference UNPIVOT [ { INCLUDE NULLS | EXCLUDE NULLS } ]
{ single_value | multi_value }
( value_column
FOR unpivot_column IN ( { column_name [ column_alias ] } [, ...] ) )
[ table_alias ]
single_value
( value_column
FOR unpivot_column IN ( { column_name [ column_alias ] } [, ...] ) )
multi_value
( ( value_column [, ...] )
FOR unpivot_column IN ( { ( column_name [, ...] ) [ column_alias ] } [, ...] ) )
Identifica o assunto da UNPIVOT
operação.
INCLUDE NULLS
ou EXCLUDE NULLS
Se, ou não, filtrar linhas com NULL
no value_column
.
A predefinição é EXCLUDE NULLS
.
Um alias de coluna não qualificado. Esta coluna conterá os valores.
O tipo de ech value_column
é o tipo menos comum dos tipos de coluna correspondentes column_name
.
Um alias de coluna não qualificado. Esta coluna conterá os nomes dos s rotativos column_name
ou dos seus column_alias
s.
O tipo de unpivot_column
é STRING
.
No caso de um valor UNPIVOT
múltiplo o valor será a concatenação dos '_'
s separados column_name
, se não column_alias
houver .
Identifica uma coluna em relação que não será pivotada. O nome pode ser qualificado.
Todos os column_name
s devem compartilhar um tipo menos comum.
Um nome opcional usado em unpivot_column
.
Opcionalmente, especifica um rótulo para a tabela resultante.
Se o inclui column_identifier
s, o table_alias
seu número deve corresponder ao número de colunas produzidas por UNPIVOT
.
Uma tabela temporária do seguinte formulário:
table_reference
exceto aquelas nomeadas como column_name
s.unpivot_column
do tipo STRING
.value_column
s dos tipos menos comuns de seus s correspondentes column_name
.- A single column UNPIVOT
> CREATE OR REPLACE TEMPORARY VIEW sales(location, year, q1, q2, q3, q4) AS
VALUES ('Toronto' , 2020, 100 , 80 , 70, 150),
('San Francisco', 2020, NULL, 20 , 50, 60),
('Toronto' , 2021, 110 , 90 , 80, 170),
('San Francisco', 2021, 70 , 120, 85, 105);
> SELECT *
FROM sales UNPIVOT INCLUDE NULLS
(sales FOR quarter IN (q1 AS `Jan-Mar`,
q2 AS `Apr-Jun`,
q3 AS `Jul-Sep`,
sales.q4 AS `Oct-Dec`));
location year quarter sales
—------------ —--- —------ —-----
Toronto 2020 Jan-Mar 100
Toronto 2020 Apr-Jun 80
Toronto 2020 Jul-Sep 70
Toronto 2020 Oct-Dec 150
San Francisco 2020 Jan-Mar null
San Francisco 2020 Apr-Jun 20
San Francisco 2020 Jul-Sep 50
San Francisco 2020 Oct-Dec 60
Toronto 2021 Jan-Mar 110
Toronto 2021 Apr-Jun 90
Toronto 2021 Jul-Sep 80
Toronto 2021 Oct-Dec 170
San Francisco 2021 Jan-Mar 70
San Francisco 2021 Apr-Jun 120
San Francisco 2021 Jul-Sep 85
San Francisco 2021 Oct-Dec 105
-- This is equivalent to:
> SELECT location, year,
inline(arrays_zip(array('Jan-Mar', 'Apr-Jun', 'Jul-Sep', 'Oct-Dec'),
array(q1 , q2 , q3 , q4)))
AS (quarter, sales)
FROM sales;
- A multi column UNPIVOT
> CREATE OR REPLACE TEMPORARY VIEW oncall
(year, week, area , name1 , email1 , phone1 , name2 , email2 , phone2) AS
VALUES (2022, 1 , 'frontend', 'Freddy', 'fred@alwaysup.org' , 15551234567, 'Fanny' , 'fanny@lwaysup.org' , 15552345678),
(2022, 1 , 'backend' , 'Boris' , 'boris@alwaysup.org', 15553456789, 'Boomer', 'boomer@lwaysup.org', 15554567890),
(2022, 2 , 'frontend', 'Franky', 'frank@lwaysup.org' , 15555678901, 'Fin' , 'fin@alwaysup.org' , 15556789012),
(2022, 2 , 'backend' , 'Bonny' , 'bonny@alwaysup.org', 15557890123, 'Bea' , 'bea@alwaysup.org' , 15558901234);
> SELECT *
FROM oncall UNPIVOT ((name, email, phone) FOR precedence IN ((name1, email1, phone1) AS primary,
(name2, email2, phone2) AS secondary));
year week area precedence name email phone
---- ---- -------- ---------- ------ ------------------ -----------
2022 1 frontend primary Freddy fred@alwaysup.org 15551234567
2022 1 frontend secondary Fanny fanny@lwaysup.org 15552345678
2022 1 backend primary Boris boris@alwaysup.org 15553456789
2022 1 backend secondary Boomer boomer@lwaysup.org 15554567890
2022 2 frontend primary Franky frank@lwaysup.org 15555678901
2022 2 frontend secondary Fin fin@alwaysup.org 15556789012
2022 2 backend primary Bonny bonny@alwaysup.org 15557890123
2022 2 backend secondary Bea bea@alwaysup.org 15558901234
-- This is equivalent to:
> SELECT year, week, area,
inline(arrays_zip(array('primary', 'secondary'),
array(name1, name2),
array(email1, email2),
array(phone1, phone2)))
AS (precedence, name, email, phone)
FROM oncall;
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