Oracle pivot s poddotazem

Uvažovali byste o použití funkce PIPELINED k dosažení svého cíle?

Napsal jsem příklad takové funkce. Příklad je založen na tabulce, ukázkových datech a PIVOT dotaz z článků Toma Kytea, které můžete najít na jeho webu:

Článek Toma Kytea o PIVOT/UNPIVOT

Článek Toma Kytea o funkcích PIPELINED

Příklad funguje následovně.

Vytváříme dva typy:

• t_pivot_test_obj – typ, který obsahuje sloupce, které chceme načíst z XML
• t_pivot_test_obj_tab – typ vnořené tabulky výše uvedených objektů.

Poté vytvoříme PIPELINED funkci, která obsahuje dotaz s PIVOT , který generuje XML (takže nemusíte pevně kódovat hodnoty, přes které chcete pivotovat). Tato funkce extrahuje data z generovaného XML a předává (PIPE) řádky volajícímu dotazu tak, jak jsou generovány (za běhu – nejsou generovány všechny najednou, což je důležité pro výkon).

Nakonec napíšete dotaz, který vybere záznamy z této funkce (na konci je příklad takového dotazu).

CREATE TABLE pivot_test (
  id            NUMBER,
  customer_id   NUMBER,
  product_code  VARCHAR2(5),
  quantity      NUMBER
);

INSERT INTO pivot_test VALUES (1, 1, 'A', 10);
INSERT INTO pivot_test VALUES (2, 1, 'B', 20);
INSERT INTO pivot_test VALUES (3, 1, 'C', 30);
INSERT INTO pivot_test VALUES (4, 2, 'A', 40);
INSERT INTO pivot_test VALUES (5, 2, 'C', 50);
INSERT INTO pivot_test VALUES (6, 3, 'A', 60);
INSERT INTO pivot_test VALUES (7, 3, 'B', 70);
INSERT INTO pivot_test VALUES (8, 3, 'C', 80);
INSERT INTO pivot_test VALUES (9, 3, 'D', 90);
INSERT INTO pivot_test VALUES (10, 4, 'A', 100);
COMMIT;

CREATE TYPE t_pivot_test_obj AS OBJECT (
  customer_id   NUMBER,
  product_code  VARCHAR2(5),
  sum_quantity  NUMBER
);
/

CREATE TYPE t_pivot_test_obj_tab IS TABLE OF t_pivot_test_obj;
/

CREATE OR REPLACE FUNCTION extract_from_xml RETURN t_pivot_test_obj_tab PIPELINED
AS
  v_xml XMLTYPE;
  v_item_xml XMLTYPE;
  v_index NUMBER;
  v_sum_quantity NUMBER;

  CURSOR c_customer_items IS
    SELECT customer_id, product_code_xml
      FROM (SELECT customer_id, product_code, quantity
              FROM pivot_test)
      PIVOT XML (SUM(quantity) AS sum_quantity FOR (product_code) IN (SELECT DISTINCT product_code 
                                                                      FROM pivot_test));
BEGIN
  -- loop through all records returned by query with PIVOT
  FOR v_rec IN c_customer_items
  LOOP
    v_xml := v_rec.product_code_xml;
    v_index := 1;

    -- loop through all ITEM elements for each customer
    LOOP
      v_item_xml := v_xml.EXTRACT('/PivotSet/item[' || v_index || ']');

      EXIT WHEN v_item_xml IS NULL;

      v_index := v_index + 1;

      IF v_item_xml.EXTRACT('/item/column[@name="SUM_QUANTITY"]/text()') IS NOT NULL THEN
        v_sum_quantity := v_item_xml.EXTRACT('/item/column[@name="SUM_QUANTITY"]/text()').getNumberVal();
      ELSE
        v_sum_quantity := 0;
      END IF;

      -- finally, for each customer and item - PIPE the row to the calling query
      PIPE ROW(t_pivot_test_obj(v_rec.customer_id,
                                v_item_xml.EXTRACT('/item/column[@name="PRODUCT_CODE"]/text()').getStringVal(),
                                v_sum_quantity));
    END LOOP;
  END LOOP;
END;
/

SELECT customer_id, product_code, sum_quantity
  FROM TABLE(extract_from_xml())
;

Výstup:

CUSTOMER_ID            PRODUCT_CODE SUM_QUANTITY           
---------------------- ------------ ---------------------- 
1                      A            10                     
1                      B            20                     
1                      C            30                     
1                      D            0                      
2                      A            40                     
2                      B            0                      
2                      C            50                     
2                      D            0                      
3                      A            60                     
3                      B            70                     
3                      C            80                     
3                      D            90                     
4                      A            100                    
4                      B            0                      
4                      C            0                      
4                      D            0                      

16 rows selected