MaxComputeSQL

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大数据计算服务(MaxCompute，原名ODPS)是一种快速、完全托管的TB/PB级数据仓库解决方案。MaxCompute向用户提供了完善的数据导入方案以及多种经典的分布式计算模型，能够更快速的解决用户海量数据计算问题，有效降低企业成本，并保障数据安全。产品地址：https://www.aliyun.com/product/odps

今天通过两个示例来教大家如何实现列转行和行转列问题。

1. 假设我们在MaxCompute中有两张表，其中一张表是存用户基本信息，另一张表是存用户的地址信息等，表数据假设如下：

user_basic_info表

id

name

1

a

2

b

3

c

 4

d

user_address表

name

address

a

add1

a

add2

b

add3

c

add4

d

add5

我们可以看到同一个用户不止一个地址（这里是假设的），我们需要把数据变为如下格式：

id

name

address

1

a

add1,add2

2

b

add3

3

c

add4

4

d

add5

建表：

1CREATE TABLE user_basic_info   (
2 id string,
3 name string
4);
5
6CREATE TABLE user_address   (
7 name string,
8 address string
9);

插入数据：

1insert into table user_basic_info
2select '1','a' from (select count(1) from user_basic_info) t;
3
4insert into table user_address
5select 'a','add1' from (select count(1) from user_address) t;

执行合并：

1select ubi.id, ubi.name, wm_concat(',', ua.address) as address from user_basic_info ubi 
2join user_address ua on ubi.name=ua.name GROUP BY ubi.id, ubi.name;

运行结果：

1       a       add1,add2
 

2       b       add3
 

3       c       add4
 

4       d       add5

2. 假设我们有一张表：

user_info表

id

name

address

1

a

add1,add2

2

b

add3

3

c

add4

4

d

add5

我们需要拆分address，变为：

id

name

address

1

a

add1

1

a

add2

2

b

add3

3

c

add4

4

d

add5

建表

1CREATE TABLE user_info   (
2 id string,
3 name string,
4 address string
5);

插入数据（导入第一个实验的结果）：

1insert into table user_info select ubi.id, ubi.name, wm_concat(',', ua.address) as address from user_basic_info ubi
2join user_address ua on ubi.name=ua.name GROUP BY ubi.id, ubi.name;

执行拆分：

select id, name, add_new from user_info ui lateral view explode(split(ui.address,',')) adtable as add_new;

结果为：

1       a       add1
1       a       add2
2       b       add3
3       c       add4
4       d       add5

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