横持ちはいわゆる「普通の」データの持ちかたのこと。 例えばレコードごとにa, b, c, dの4つの属性を持つ テーブルを作る場合、次のようなテーブルが横持ちテーブルである。
create table horiz ( rowId int, a int, b int, c int, d int );
insert into horiz values ( 1, 11, 22, 33, 44 );※rowIdが関数の場合は適当に名前を変えてね
一方、縦持ちテーブルでは行IDとカラムIDを追加して レコードごと・カラムごとに1行を作る。 テーブル定義は以下のようになる。
create table vert ( rowId int, columnId int, value int )
insert into vert values ( 1, 1, 11 );
insert into vert values ( 1, 2, 22 );
insert into vert values ( 1, 3, 33 );
insert into vert values ( 1, 4, 44 );フツーRDBを使う場合はまず横持ちを考えると思うので 縦持ちナニソレおいしいの、という気になるわけだが、 次のような条件を満たすデータの場合には縦持ちのほうが 便利かつ高速になることがある。
- 異常にカラムが多い（500カラムとか）
- ほとんどのカラムがnull
- レコードごとにカラムが異なる
横持ちテーブルを縦持ちテーブルに変換する場合は、 カラムIDだけを持った補助テーブルを作って横持ちテーブルに クロスジョインしてやる。
create table columnId ( value int );
insert into columnId values (1), (2), (3), (4);
select
h.rid
, c.value as cid
, case cid
when 1 then a
when 2 then b
when 3 then c
when 4 then d
end
from
horiz h cross join columnId c
;縦持ちテーブルを横持ちテーブルに変換する場合はもうちょっとややこしい。 論理的に同じレコードに属する行（カラム数だけあるはず）を1行にする必要があるので、 case文で適切なカラムに値を配置したうえで、maxでnullを潰す。
select
rowId
, max(case columnId when 1 then value end)
, max(case columnId when 2 then value end)
, max(case columnId when 3 then value end)
, max(case columnId when 4 then value end)
from
vert
group by
rowId
;この変換の理屈は以下のような処理過程を見るとわかると思う。
-- 元の縦持ちテーブル
(1, 1, 11)
(1, 2, 22)
(1, 3, 33)
(1, 4, 44)
-- case文で対角線上に値を配置
(1, 11, null, null, null)
(1, null, 22, null, null)
(1, null, null, 33, null)
(1, null, null, null, 44)
-- カラムごとにmaxを取るとnullが消える
(1, 11, 22, 33, 44)