Om du var på 11G kunde du använda unpivot
:
SELECT subject, AVG(percentage) AS percentage
FROM (
SELECT * FROM tablea
UNPIVOT (percentage FOR subject IN (math, science, computer))
)
GROUP BY subject
ORDER BY subject;
SUBJECT PERCENTAGE
-------- ----------
COMPUTER 94.33
MATH 91.33
SCIENCE 87.33
Men eftersom du inte är det kan du fejka det. Anpassning från denna webbplats :
SELECT subject, AVG(percentage) AS percentage
FROM (
SELECT DECODE(unpivot_row, 1, 'Math',
2, 'Science',
3, 'Computer') AS subject,
DECODE(unpivot_row, 1, math,
2, science,
3, computer) AS percentage
FROM tablea
CROSS JOIN (SELECT level AS unpivot_row FROM dual CONNECT BY level <= 3)
)
GROUP BY subject
ORDER BY subject;
SUBJECT PERCENTAGE
-------- ----------
Computer 94.33
Math 91.33
Science 87.33
I båda fallen, den inre select
omvandlar rader till kolumner; på 10g måste du bara göra det själv. SELECT ... CONNECT BY ...
genererar bara en lista med dummyvärden, och detta måste räcka för att täcka antalet kolumner du konverterar till rader (och om du verkligen har 1000 bör du verkligen gå igenom datamodellen igen). De två decode
satser använder det genererade numret för att matcha ett kolumnnamn och ett värde – kör den inre markeringen på egen hand för att se hur det ser ut.
Utan att tillgripa dynamisk SQL kan du inte komma ifrån att behöva lista kolumnerna - bara en gång med den riktiga unpivot
, men två gånger med den falska 10g-versionen, och du måste se till att de matchar ordentligt och att radnummergeneratorn producerar tillräckligt med värden. (För många och du kan få udda resultat, men eftersom alla extra värden kommer att vara null här och du använder avg
, det spelar inte så stor roll i det här fallet; bara som en förnuftskontroll bör du nog få den att matcha exakt ändå).
Eller en annan version, baserat på att du alltid vill ha alla kolumner utom name
, vilket innebär att du bara behöver lista de kolumner du vill ha en gång och det är lättare att matcha dem visuellt - fortsätt bara att lägga till when
klausuler; och du behöver inte radantalet:
SELECT subject, AVG(percentage) AS percentage
FROM (
SELECT column_name AS subject,
CASE
WHEN column_name = 'MATH' then math
WHEN column_name = 'SCIENCE' then science
WHEN column_name = 'COMPUTER' then computer
END AS percentage
FROM tablea
CROSS JOIN (
SELECT column_name
FROM user_tab_columns
WHERE table_name = 'TABLEA'
AND column_name != 'NAME'
)
)
GROUP BY subject
ORDER BY subject;
SUBJECT PERCENTAGE
------------------------------ ----------
COMPUTER 94.33
MATH 91.33
SCIENCE 87.33