Amazon Redshift は、パッチ 198 以降、新しい Python UDF の作成をサポートしなくなります。既存の Python UDF は、2026 年 6 月 30 日まで引き続き機能します。詳細については、[ブログ記事](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/amazon-redshift-python-user-defined-functions-will-reach-end-of-support-after-june-30-2026/)を参照してください。

# PIVOT と UNPIVOT の例
<a name="r_FROM_clause-pivot-unpivot-examples"></a>

PIVOT と UNPIVOT は FROM 句のパラメータで、クエリ出力をそれぞれ行から列、列から行にローテーションします。クエリ結果は読みやすい表形式で示されます。次の例では、テストデータとクエリを使用してその使用方法を示します。

これらのパラメータおよび他のパラメータの詳細については、「[FROM 句](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/r_FROM_clause30.html)」を参照してください。

## PIVOT の例
<a name="r_FROM_clause-pivot-examples"></a>

サンプルテーブルとデータをセットアップし、それを使用して後続のサンプルクエリを実行します。

```
CREATE TABLE part (
    partname varchar,
    manufacturer varchar,
    quality int,
    price decimal(12, 2)
);

INSERT INTO part VALUES ('prop', 'local parts co', 2, 10.00);
INSERT INTO part VALUES ('prop', 'big parts co', NULL, 9.00);
INSERT INTO part VALUES ('prop', 'small parts co', 1, 12.00);

INSERT INTO part VALUES ('rudder', 'local parts co', 1, 2.50);
INSERT INTO part VALUES ('rudder', 'big parts co', 2, 3.75);
INSERT INTO part VALUES ('rudder', 'small parts co', NULL, 1.90);

INSERT INTO part VALUES ('wing', 'local parts co', NULL, 7.50);
INSERT INTO part VALUES ('wing', 'big parts co', 1, 15.20);
INSERT INTO part VALUES ('wing', 'small parts co', NULL, 11.80);
```

`price` で `AVG` を集計した `partname` の PIVOT。

```
SELECT *
FROM (SELECT partname, price FROM part) PIVOT (
    AVG(price) FOR partname IN ('prop', 'rudder', 'wing')
);
```

このクエリでは次の出力が生成されます。

```
  prop   |  rudder  |  wing
---------+----------+---------
 10.33   | 2.71     | 11.50
```

前の例では、結果が列に変換されています。次の例は、平均価格を列ではなく行で返す `GROUP BY` クエリを示しています。

```
SELECT partname, avg(price)
FROM (SELECT partname, price FROM part)
WHERE partname IN ('prop', 'rudder', 'wing')
GROUP BY partname;
```

このクエリでは次の出力が生成されます。

```
 partname |  avg
----------+-------
 prop     | 10.33
 rudder   |  2.71
 wing     | 11.50
```

`manufacturer` を暗黙の列として扱う `PIVOT` の例。

```
SELECT *
FROM (SELECT quality, manufacturer FROM part) PIVOT (
    count(*) FOR quality IN (1, 2, NULL)
);
```

このクエリでは次の出力が生成されます。

```
 manufacturer      | 1  | 2  | null
-------------------+----+----+------
 local parts co    | 1  | 1  |  1
 big parts co      | 1  | 1  |  1
 small parts co    | 1  | 0  |  2
```

 `PIVOT` 定義で参照されていない入力テーブルの列は、結果テーブルに暗黙的に追加されます。前出の例での `manufacturer` 列が、これに当てはまります。またこの例からは、`NULL`が `IN` 演算子で有効な値であることもわかります。

`PIVOT`上記の例の では、を含む下記のクエリと同様の情報を返します。`GROUP BY`相違点は、列 `2` と manufacturer `small parts co` に対し、`PIVOT` が値 `0` を返していることです。`GROUP BY` クエリには対応する行が含まれていません。行が特定の列に入力するデータを持たない場合、ほとんどのケースで `PIVOT` は `NULL` を挿入します。ただし、カウント集計は `NULL` を返さないので、`0` がデフォルト値として使用されます。

```
SELECT manufacturer, quality, count(*)
FROM (SELECT quality, manufacturer FROM part)
WHERE quality IN (1, 2) OR quality IS NULL
GROUP BY manufacturer, quality
ORDER BY manufacturer;
```

このクエリでは次の出力が生成されます。

```
 manufacturer        | quality | count
---------------------+---------+-------
 big parts co        |         |     1
 big parts co        |       2 |     1
 big parts co        |       1 |     1
 local parts co      |       2 |     1
 local parts co      |       1 |     1
 local parts co      |         |     1
 small parts co      |       1 |     1
 small parts co      |         |     2
```

 PIVOT 演算子は、集計式および `IN` 演算子の各値に関して、オプションのエイリアスを受け入れます。エイリアスは、列名をカスタマイズするために使用されます。集計のエイリアスがない場合は、`IN`リストのエイリアスのみが使用されます。それ以外の場合は、集計のエイリアスが列名に (名前を区切るために) アンダースコアとともに追加されます。

```
SELECT *
FROM (SELECT quality, manufacturer FROM part) PIVOT (
    count(*) AS count FOR quality IN (1 AS high, 2 AS low, NULL AS na)
);
```

このクエリでは次の出力が生成されます。

```
 manufacturer      | high_count  | low_count | na_count
-------------------+-------------+-----------+----------
 local parts co    |           1 |         1 |        1
 big parts co      |           1 |         1 |        1
 small parts co    |           1 |         0 |        2
```

次のサンプルテーブルとデータを設定し、これらを使用して後続のサンプルクエリを実行します。データは、複数のホテルの予約日を表しています。

```
CREATE TABLE bookings (
    booking_id int,
    hotel_code char(8),
    booking_date date,
    price decimal(12, 2)
);

INSERT INTO bookings VALUES (1, 'FOREST_L', '02/01/2023', 75.12);
INSERT INTO bookings VALUES (2, 'FOREST_L', '02/02/2023', 75.00);
INSERT INTO bookings VALUES (3, 'FOREST_L', '02/04/2023', 85.54);

INSERT INTO bookings VALUES (4, 'FOREST_L', '02/08/2023', 75.00);
INSERT INTO bookings VALUES (5, 'FOREST_L', '02/11/2023', 75.00);
INSERT INTO bookings VALUES (6, 'FOREST_L', '02/14/2023', 90.00);

INSERT INTO bookings VALUES (7, 'FOREST_L', '02/21/2023', 60.00);
INSERT INTO bookings VALUES (8, 'FOREST_L', '02/22/2023', 85.00);
INSERT INTO bookings VALUES (9, 'FOREST_L', '02/27/2023', 90.00);

INSERT INTO bookings VALUES (10, 'DESERT_S', '02/01/2023', 98.00);
INSERT INTO bookings VALUES (11, 'DESERT_S', '02/02/2023', 75.00);
INSERT INTO bookings VALUES (12, 'DESERT_S', '02/04/2023', 85.00);

INSERT INTO bookings VALUES (13, 'DESERT_S', '02/05/2023', 75.00);
INSERT INTO bookings VALUES (14, 'DESERT_S', '02/06/2023', 34.00);
INSERT INTO bookings VALUES (15, 'DESERT_S', '02/09/2023', 85.00);

INSERT INTO bookings VALUES (16, 'DESERT_S', '02/12/2023', 23.00);
INSERT INTO bookings VALUES (17, 'DESERT_S', '02/13/2023', 76.00);
INSERT INTO bookings VALUES (18, 'DESERT_S', '02/14/2023', 85.00);

INSERT INTO bookings VALUES (19, 'OCEAN_WV', '02/01/2023', 98.00);
INSERT INTO bookings VALUES (20, 'OCEAN_WV', '02/02/2023', 75.00);
INSERT INTO bookings VALUES (21, 'OCEAN_WV', '02/04/2023', 85.00);

INSERT INTO bookings VALUES (22, 'OCEAN_WV', '02/06/2023', 75.00);
INSERT INTO bookings VALUES (23, 'OCEAN_WV', '02/09/2023', 34.00);
INSERT INTO bookings VALUES (24, 'OCEAN_WV', '02/12/2023', 85.00);

INSERT INTO bookings VALUES (25, 'OCEAN_WV', '02/13/2023', 23.00);
INSERT INTO bookings VALUES (26, 'OCEAN_WV', '02/14/2023', 76.00);
INSERT INTO bookings VALUES (27, 'OCEAN_WV', '02/16/2023', 85.00);

INSERT INTO bookings VALUES (28, 'CITY_BLD', '02/01/2023', 98.00);
INSERT INTO bookings VALUES (29, 'CITY_BLD', '02/02/2023', 75.00);
INSERT INTO bookings VALUES (30, 'CITY_BLD', '02/04/2023', 85.00);

INSERT INTO bookings VALUES (31, 'CITY_BLD', '02/12/2023', 75.00);
INSERT INTO bookings VALUES (32, 'CITY_BLD', '02/13/2023', 34.00);
INSERT INTO bookings VALUES (33, 'CITY_BLD', '02/17/2023', 85.00);

INSERT INTO bookings VALUES (34, 'CITY_BLD', '02/22/2023', 23.00);
INSERT INTO bookings VALUES (35, 'CITY_BLD', '02/23/2023', 76.00);
INSERT INTO bookings VALUES (36, 'CITY_BLD', '02/24/2023', 85.00);
```

 このサンプルクエリでは、予約レコードを集計し、週ごとの合計を示します。各週の終了日が列名になります。

```
SELECT * FROM
    (SELECT
       booking_id,
       (date_trunc('week', booking_date::date) + '5 days'::interval)::date as enddate,
       hotel_code AS "hotel code"
FROM bookings
) PIVOT (
    count(booking_id) FOR enddate IN ('2023-02-04','2023-02-11','2023-02-18') 
);
```

このクエリでは次の出力が生成されます。

```
 hotel code | 2023-02-04  | 2023-02-11 | 2023-02-18
------------+-------------+------------+----------
 FOREST_L   |           3 |          2 |        1
 DESERT_S   |           4 |          3 |        2
 OCEAN_WV   |           3 |          3 |        3
 CITY_BLD   |           3 |          1 |        2
```

 Amazon Redshift は、複数の列を組み合わせたクロス集計をサポートしていません。ただし、次のようなクエリを使用して、PIVOT による集計と同様に、行データを列に変換できます。ここでは、前の例と同じ予約サンプルデータを使用します。

```
SELECT 
  booking_date,
  MAX(CASE WHEN hotel_code = 'FOREST_L' THEN 'forest is booked' ELSE '' END) AS FOREST_L,
  MAX(CASE WHEN hotel_code = 'DESERT_S' THEN 'desert is booked' ELSE '' END) AS DESERT_S,
  MAX(CASE WHEN hotel_code = 'OCEAN_WV' THEN 'ocean is booked' ELSE '' END)  AS OCEAN_WV
FROM bookings
GROUP BY booking_date
ORDER BY booking_date asc;
```

サンプルクエリを実行すると、予約されたホテルを示す短いフレーズの横に予約日が表示されます。

```
 booking_date  | forest_l         | desert_s         | ocean_wv
---------------+------------------+------------------+--------------------
 2023-02-01    | forest is booked | desert is booked |  ocean is booked
 2023-02-02    | forest is booked | desert is booked |  ocean is booked
 2023-02-04    | forest is booked | desert is booked |  ocean is booked
 2023-02-05    |                  | desert is booked |        
 2023-02-06    |                  | desert is booked |
```

`PIVOT` の使用に関する注意事項を以下に示します。
+ `PIVOT` を適用可能なのはテーブル、サブクエリ、および共通テーブル式 (CTE) です。`JOIN` 式、再帰的 CTE、`PIVOT`、および `UNPIVOT` 式のいずれにも `PIVOT` を適用することはできません。さらに、ネストされていない `SUPER` 式、ならびに Redshift Spectrum のネストされたテーブルもサポートされません。
+  `PIVOT` では `COUNT`、`SUM`、`MIN`、`MAX`、および `AVG` 集計関数がサポートされています。
+ `PIVOT` 集計式は、サポートされた集計関数に対する呼び出しである必要があります。集計の上位にある複雑な式はサポートされていません。集計引数には、`PIVOT`入力テーブル以外のテーブルへの参照を含めることはできません。親クエリに対する相関参照もサポートされません。集計引数にはサブクエリを含めることができます。これらは内部的に相関させることも、`PIVOT` 入力テーブル上で相関させることもできます。
+  `PIVOT IN` リスト値は、列参照またはサブクエリにすることはできません。各値は、`FOR`列参照と型互換である必要があります。
+  `IN` リスト値にエイリアスがない場合には、`PIVOT` によりデフォルトの列名が生成されます。`IN` 値が 'abc' や 5 などの定数の場合、デフォルトの列名自体も定数となります。いずれの複雑な式でも、列名は Amazon Redshift で標準のデフォルト名 (`?column?` など) になります。

## UNPIVOT の例
<a name="r_FROM_clause-unpivot-examples"></a>

サンプルデータを設定し、それを使用して後続の例を実行します。

```
CREATE TABLE count_by_color (quality varchar, red int, green int, blue int);

INSERT INTO count_by_color VALUES ('high', 15, 20, 7);
INSERT INTO count_by_color VALUES ('normal', 35, NULL, 40);
INSERT INTO count_by_color VALUES ('low', 10, 23, NULL);
```

`UNPIVOT`red、green、blue の入力列で を実行します。

```
SELECT *
FROM (SELECT red, green, blue FROM count_by_color) UNPIVOT (
    cnt FOR color IN (red, green, blue)
);
```

このクエリでは次の出力が生成されます。

```
 color | cnt
-------+-----
 red   |  15
 red   |  35
 red   |  10
 green |  20
 green |  23
 blue  |   7
 blue  |  40
```

デフォルトでは、入力列の `NULL` 値はスキップされ、これに対する結果行は生成されません。

次に、`INCLUDE NULLS`を含む `UNPIVOT` の例を示します。

```
SELECT *
FROM (
    SELECT red, green, blue
    FROM count_by_color
) UNPIVOT INCLUDE NULLS (
    cnt FOR color IN (red, green, blue)
);
```

その出力を次に示します。

```
 color | cnt
-------+-----
 red   |  15
 red   |  35
 red   |  10
 green |  20
 green |
 green |  23
 blue  |   7
 blue  |  40
 blue  |
```

`INCLUDING NULLS` パラメータが設定されている場合には、`NULL`入力値は結果行を生成します。

暗黙の列として `quality` を含む `The following query shows UNPIVOT`。

```
SELECT *
FROM count_by_color UNPIVOT (
    cnt FOR color IN (red, green, blue)
);
```

このクエリでは次の出力が生成されます。

```
 quality | color | cnt
---------+-------+-----
 high    | red   |  15
 normal  | red   |  35
 low     | red   |  10
 high    | green |  20
 low     | green |  23
 high    | blue  |   7
 normal  | blue  |  40
```

`UNPIVOT` 定義で参照されていない入力テーブルの列は、結果テーブルに暗黙的に追加されます。この例での `quality` 列が、これに当てはまります。

次に、`IN`リスト内の値のためのエイリアスを含む `UNPIVOT` の例を示します。

```
SELECT *
FROM count_by_color UNPIVOT (
    cnt FOR color IN (red AS r, green AS g, blue AS b)
);
```

前述のクエリでは、次の出力が生成されます。

```
 quality | color | cnt
---------+-------+-----
 high    | r     |  15
 normal  | r     |  35
 low     | r     |  10
 high    | g     |  20
 low     | g     |  23
 high    | b     |   7
 normal  | b     |  40
```

`UNPIVOT` 演算子は、`IN`リストの各値に関するオプションのエイリアスを受け入れます。各エイリアスでは、それぞれの `value` 列にあるデータをカスタマイズできますます。

以下に、`UNPIVOT`の使用に関する注意事項を示します。
+ `UNPIVOT` を適用可能なのはテーブル、サブクエリ、および共通テーブル式 (CTE) です。`JOIN` 式、再帰的 CTE、`PIVOT`、および `UNPIVOT` 式のいずれにも `UNPIVOT` を適用することはできません。さらに、ネストされていない `SUPER` 式、ならびに Redshift Spectrum のネストされたテーブルもサポートされません。
+ `UNPIVOT IN` リストには、入力テーブルの列への参照のみを含める必要があります。`IN` リスト列には、その全体との互換性がある共通の型が必要です。`UNPIVOT` 値列には、下記の共通の型があります。`UNPIVOT` 名前列の型は `VARCHAR` です。
+ `IN` リストの値がエイリアスを持たない場合、`UNPIVOT`では、デフォルト値として列名が使用されます。