这是所谓的"枢轴"查询的经典示例。
尽管SAP HANA流程图/智能数据质量为此提供了建模工具（而且您很可能具有看看）。HANASQL并未为此操作提供" PIVOT"关键字（它不是标准SQL的一部分）。

这意味着，作为开发人员，您在这里几乎没有选择并且编写重复的代码。

避免这种情况的一种选择是元编程。 编写一个为您生成代码的程序。 如果您发现自己经常进行这种块复制编码，那可能是值得的。

对于一次有限数量的关键指标（任何低于200的数字）来说，这可能不会奏效。

因此，我的目标是尽可能简化这一过程。

要重写该构造，我将UNION更改为UNION ALL，然后将内联选择转换为外部联接，如下所示：

选择/* ACT 1 */
         k.f1，k.f2，k.f3
         ，IFNULL（l.mapped，'ACT1'）作为account_name
         ，ACT1作为account_value
     来自kftab k
     左外部联接查找l
     开（k.f1，'ACT1'）=（l.f1，l.act）
     哪里
         k.ACT1！= 0.0
 全联盟
     选择/* ACT 2 */
            k.f1，k.f2，k.f3
         ，IFNULL（l.mapped，'ACT2'）作为account_name
         ，ACT2作为account_value
     来自kftab k
     左外部联接查找l
     开（k.f1，'ACT2'）=（l.f1，l.act）
     哪里
         k.ACT2！= 0.0

 全部合并
 ... 

这使SELECT列表更容易阅读（至少对我而言），并将JOIN条件放在我期望的位置。
最初，我认为这也会导致更好的性能，因为内联选择似乎 对每个记录执行一次，而对整个选定数据集执行一次外部联接。 但是，情况并非如此，因为HANA优化器（在HANA 2 SP 03上进行了测试）会自动重写查询，因此这两种方法都导致相同的执行计划（外部联接）。

使用UNION ALL比UNION便宜一点，因为最终结果集仍然不需要额外的DISTINCT操作（即，根据定义，此处的UNION部分并不重叠）。

现在，这看起来仍然很丑陋，主要部分实际上是IFNULL和JOIN构造。

这可以隐藏在标量用户定义函数（sUDF）中，类似于：

创建函数remap_act_name（IN F1 varchar（20），IN ACT nvarchar（20））
 返回确定性的act_name varchar（20）
 如
 开始
     选择合并（max（mapped），：ACT）到act_name
     来自（
           选择映射
           从查找
           哪里
                   f1 =：F1
              和行动=：ACT
          全部合并
          选择to_varchar（null）作为映射
          来自假人）;
 结束;
 

此SELECT看起来有点复杂，但是SELECT FROM DUMMY部分仅用于确保至少返回一条记录（否则，不匹配会导致" 未找到数据"错误）

有了此功能，我们就可以摆脱所有联接，查询看起来像这样：

选择/* ACT 1 */
         k.f1，k.f2，k.f3
         ，remap_act_name（k.f1，'ACT1'）作为account_name
         ，ACT1作为account_value
     来自kftab k
     哪里
         k.ACT1！= 0.0
 全部合并
     选择/* ACT 2 */
         k.f1，k.f2，k.f3
         ，remap_act_name（k.f1，'ACT2'）作为account_name
         ，ACT2作为account_value
     来自kftab k
    
     哪里
         k.ACT2！= 0.0
 合并所有
 ...
 

这大大提高了语句的可读性，并将查找逻辑放在一个地方。 还不错。

当然，没有什么是免费的，因此这种方法的性能特征比纯SQL的要差。

提供一些见解：尽管纯（且费解）的SQL需要40ms和1.6 MB来完成我的最小测试数据集，但UDF方法大约花费了两倍的时间和200 MB的RAM。
这些数字实际上没有任何意义，因为它们完全取决于要处理的数据量，但应说明使用UDF时会产生影响。
如果获得的代码可维护性值得，那么此"成本"需要逐案判断。 如果没有强烈的动机来节省计算资源，我可能会采用UDF方法。