Amazon Redshift는 패치 198부터 새 Python UDF 생성을 더 이상 지원하지 않습니다. 기존 Python UDF는 2026년 6월 30일까지 계속 작동합니다. 자세한 내용은 [블로그 게시물](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/amazon-redshift-python-user-defined-functions-will-reach-end-of-support-after-june-30-2026/)을 참조하세요.

# PIVOT 및 UNPIVOT 예
<a name="r_FROM_clause-pivot-unpivot-examples"></a>

PIVOT 및 UNPIVOT은 각각 쿼리 출력을 행에서 열로, 열에서 행으로 회전하는 FROM 절의 파라미터입니다. 테이블 쿼리 결과를 읽기 쉬운 형식으로 나타냅니다. 다음 예제에서는 테스트 데이터와 쿼리를 사용하여 사용 방법을 보여줍니다.

이러한 파라미터 및 기타 파라미터에 대한 자세한 내용은 [FROM 절](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/r_FROM_clause30.html) 단원을 참조하세요.

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

샘플 테이블과 데이터를 설정하고 이를 사용하여 후속 예제 쿼리를 실행합니다.

```
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`에 대한 `AVG` 집계가 있는 `partname`에 대한 PIVOT.

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

쿼리 결과는 다음과 같이 출력됩니다.

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

이전 예에서 결과는 열로 변환됩니다. 다음 예는 평균 가격을 열이 아닌 행으로 반환하는 `GROUP BY` 쿼리를 보여줍니다.

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

쿼리 결과는 다음과 같이 출력됩니다.

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

암시적 열로 `manufacturer`가 있는 `PIVOT` 예.

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

쿼리 결과는 다음과 같이 출력됩니다.

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

 `PIVOT` 정의에서 참조되지 않는 입력 테이블 열은 암시적으로 결과 테이블에 추가됩니다. 이는 앞의 예에서 `manufacturer` 열의 경우입니다. 이 예는 또한 `NULL`이 `IN` 연산자에 유효한 값임을 보여줍니다.

`PIVOT`위의 예에서 은 가 포함된 다음 쿼리와 유사한 정보를 반환합니다.`GROUP BY` 차이점은 `PIVOT`이 열 `2`와 제조업체 `small parts co`에 대해 값 `0`을 반환한다는 것입니다. `GROUP BY` 쿼리에는 해당 행이 없습니다. 대부분의 경우 행에 지정된 열에 대한 입력 데이터가 없으면 `PIVOT`은 `NULL`을 삽입합니다. 그러나 count 집계는 `NULL`을 반환하지 않고 `0`이 기본값입니다.

```
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;
```

쿼리 결과는 다음과 같이 출력됩니다.

```
 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 연산자는 집계 표현식과 `IN` 연산자의 각 값에 대한 선택적 별칭을 허용합니다. 별칭을 사용하여 열 이름을 사용자 지정합니다. 집계 별칭이 없는 경우 `IN` 목록 별칭이 사용됩니다. 그렇지 않으면 이름을 구분하기 위해 집계 별칭이 밑줄과 함께 열 이름에 추가됩니다.

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

쿼리 결과는 다음과 같이 출력됩니다.

```
 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
```

다음 샘플 테이블과 데이터를 설정하고 이를 사용하여 후속 예제 쿼리를 실행합니다. 데이터는 여러 호텔의 예약 날짜를 나타냅니다.

```
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);
```

 이 샘플 쿼리에서는 예약 기록을 집계하여 각 주의 합계를 산출합니다. 각 주의 종료일은 열 이름이 됩니다.

```
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') 
);
```

쿼리 결과는 다음과 같이 출력됩니다.

```
 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 Redshift는 여러 열에서 피벗하기 위한 CROSSTAB을 지원하지 않습니다. 그러나 다음과 같은 쿼리를 사용하여 PIVOT을 사용한 집계와 유사한 방식으로 행 데이터를 열로 변경할 수 있습니다. 이전 예와 동일한 예약 샘플 데이터를 사용합니다.

```
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;
```

샘플 쿼리를 실행하면 예약된 호텔을 나타내는 짧은 문구 옆에 예약 날짜가 표시됩니다.

```
 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 |
```

다음은 `PIVOT`에 대한 사용 참고 사항입니다.
+ `PIVOT`은 테이블, 하위 쿼리 및 공통 테이블 표현식(CTE)에 적용할 수 있습니다. `JOIN` 표현식, 재귀 CTE, `PIVOT` 또는 `UNPIVOT` 표현식에는 `PIVOT`을 적용할 수 없습니다. 또한 `SUPER` 비중척 표현식과 Redshift Spectrum 중첩 테이블은 지원되지 않습니다.
+  `PIVOT`에서는 `COUNT`, `SUM`, `MIN`, `MAX` 및 `AVG` 집계 함수를 지원합니다.
+ `PIVOT` 집계 표현식은 지원되는 집계 함수의 호출이어야 합니다. 집계 위의 복잡한 표현식은 지원되지 않습니다. 집계 인수는 `PIVOT` 입력 테이블 이외의 테이블에 대한 참조를 포함할 수 없습니다. 상위 쿼리에 대한 상관 관계가 있는 참조도 지원되지 않습니다. 집계 인수에는 하위 쿼리가 포함될 수 있습니다. 이들은 내부적으로 또는 `PIVOT` 입력 테이블에서 상관될 수 있습니다.
+  `PIVOT IN` 목록 값은 열 참조 또는 하위 쿼리일 수 없습니다. 각 값은 `FOR` 열 참조와 호환되는 유형이어야 합니다.
+  `IN` 목록 값에 별칭이 없으면 `PIVOT`은 기본 열 이름을 생성합니다. 'abc' 또는 5와 같은 상수 `IN` 값의 경우 기본 열 이름은 상수 자체입니다. 복잡한 표현식의 경우 열 이름은 `?column?`와 같은 표준 Amazon Redshift 기본 이름입니다.

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

샘플 데이터를 설정하고 이를 사용하여 후속 예제를 실행합니다.

```
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`빨간색, 녹색 및 파란색 입력 열의 .

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

쿼리 결과는 다음과 같이 출력됩니다.

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

기본적으로 입력 열의 `NULL` 값은 건너뛰고 결과 행을 생성하지 않습니다.

다음은 `INCLUDE NULLS`가 있는 `UNPIVOT`의 예입니다.

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

결과 출력값은 다음과 같습니다.

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

`INCLUDING NULLS` 파라미터가 설정되면 `NULL` 입력 값이 결과 행을 생성합니다.

암시적 열로 `quality`가 있는 `The following query shows UNPIVOT`.

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

쿼리 결과는 다음과 같이 출력됩니다.

```
 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` 정의에서 참조되지 않는 입력 테이블의 열은 암시적으로 결과 테이블에 추가됩니다. 이 예에서는 `quality` 열의 경우입니다.

다음 예는 `IN` 목록의 값에 대한 별칭이 있는 `UNPIVOT`을 보여줍니다.

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

이전 쿼리 결과는 다음과 같이 출력됩니다.

```
 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` 연산자는 각 `IN` 목록 값에서 선택적 별칭을 허용합니다. 각 별칭을 통해 각 `value` 열의 데이터를 사용자 지정할 수 있습니다.

다음은 `UNPIVOT`에 대한 사용 참고 사항입니다.
+ `UNPIVOT`은 테이블, 하위 쿼리 및 공통 테이블 표현식(CTE)에 적용할 수 있습니다. `JOIN` 표현식, 재귀 CTE, `UNPIVOT` 또는 `UNPIVOT` 표현식에는 `PIVOT`을 적용할 수 없습니다. 또한 `SUPER` 비중척 표현식과 Redshift Spectrum 중첩 테이블은 지원되지 않습니다.
+ `UNPIVOT IN` 목록에는 입력 테이블 열 참조만 포함되어야 합니다. `IN` 목록 열에는 모두 호환되는 공통 유형이 있어야 합니다. `UNPIVOT` 값 열에는 이러한 공통 유형이 있습니다. `UNPIVOT` 이름 열은 `VARCHAR`유형입니다.
+ `IN` 목록 값에 별칭이 없으면 `UNPIVOT`은 열 이름을 기본값으로 사용합니다.