SQLで縦持ち⇔横持ち変換｜MySQL・PostgreSQL別コピペ例と対応表

SQLで縦持ちを横持ちに変えるには「CASE式＋集約関数＋GROUP BY」、横持ちを縦持ちに戻すには「UNION ALL」か「LATERAL」を使うのが、どのデータベースでも通じる基本形です。 PIVOT 句を持つデータベース（SQL Server、Oracle、BigQuery、DuckDB など）ではもっと短く書けますが、MySQL と PostgreSQL には PIVOT 句がないため、この基本形や各DBの独自機能を使い分けます。

この記事では、同じ架空の売上データ（商品×月）を MySQL 8.0.46 と PostgreSQL 16.15 に入れ、ピボット（縦→横）とアンピボット（横→縦）の書き方を並べて実行しました。PostgreSQL の FILTER 句・crosstab、MySQL の JSON_TABLE、列が増える場合の動的ピボット、pandas と DuckDB の PIVOT、NULL と0の扱い、合計行・合計列の付け方まで、実行結果つきでまとめています。

MySQL 8.0 は2026年4月にサポートが終了しています。この記事の MySQL のSQLは MySQL 8.4 LTS / 9.7 LTS でも同じように使えます（使う機能はすべて 8.0 で追加済みのもの）。検証は手元の MySQL 8.0.46 で行いました。

縦持ち⇔横持ち変換の早見表

縦持ちと横持ちの違い

縦持ち（ロング形式）は「1行＝1つの値」で、項目名を列ではなく行に持つ形です。横持ち（ワイド形式）は「1行＝1つの対象」で、項目ごとに列を並べる形です。

flowchart LR
    subgraph 縦持ち["縦持ち（ロング）"]
        A["item | month | amount<br/>ノート | 2026-07 | 120<br/>ノート | 2026-08 | 150<br/>ペン | 2026-07 | 100<br/>…"]
    end
    subgraph 横持ち["横持ち（ワイド）"]
        B["item | m07 | m08 | m09<br/>ノート | 120 | 150 | 90<br/>ペン | 100 | NULL | 110<br/>…"]
    end
    A -- "ピボット（PIVOT）" --> B
    B -- "アンピボット（UNPIVOT）" --> A

「保存は縦持ち、表示の直前に横持ちへ」が扱いやすい組み合わせです。

この記事で使うデータ

-- MySQL 8.0.46 / PostgreSQL 16.15 共通
CREATE TABLE sales (
  item  VARCHAR(20) NOT NULL,
  month VARCHAR(7)  NOT NULL,
  amount INT NOT NULL
);
INSERT INTO sales (item, month, amount) VALUES
 ('ノート',   '2026-07', 120),
 ('ノート',   '2026-08', 150),
 ('ノート',   '2026-09',  90),
 ('ペン',     '2026-07',  80),
 ('ペン',     '2026-07',  20),
 ('ペン',     '2026-09', 110),
 ('ファイル', '2026-08',  60),
 ('ファイル', '2026-09',   0);

ペンの7月は2行（80と20）、ペンの8月とファイルの7月はデータなし、ファイルの9月は売上0という、つまずきやすい要素をわざと入れています。

縦持ち→横持ち（ピボット）のSQL

CASE式＋SUM（MySQL・PostgreSQL 共通）

SELECT item,
       SUM(CASE WHEN month = '2026-07' THEN amount END) AS m07,
       SUM(CASE WHEN month = '2026-08' THEN amount END) AS m08,
       SUM(CASE WHEN month = '2026-09' THEN amount END) AS m09
  FROM sales
 GROUP BY item
 ORDER BY item;

MySQL 8.0.46 の実行結果:

+--------------+------+------+------+
| item         | m07  | m08  | m09  |
+--------------+------+------+------+
| ノート       |  120 |  150 |   90 |
| ファイル     | NULL |   60 |    0 |
| ペン         |  100 | NULL |  110 |
+--------------+------+------+------+

PostgreSQL 16.15 の実行結果:

   item   | m07 | m08 | m09
----------+-----+-----+-----
 ノート   | 120 | 150 |  90
 ファイル |     |  60 |   0
 ペン     | 100 |     | 110
(3 rows)

しくみは「CASE で該当月以外を NULL にしてから SUM で1行にまとめる」です。ペンの7月は80＋20＝100に合算され、データのない月は NULL、売上0の月は 0 になりました。CASE 式そのものの書き方は別記事「SQL CASE式の使い方」、GROUP BY の詳細は「SQL GROUP BY HAVING 使い方」で扱っています。

PostgreSQL の FILTER 句

PostgreSQL では、集約関数に FILTER (WHERE ...) を付けて同じことを短く書けます（SQL標準の構文で、MySQL 8.0 では使えません）。

SELECT item,
       SUM(amount) FILTER (WHERE month = '2026-07') AS m07,
       SUM(amount) FILTER (WHERE month = '2026-08') AS m08,
       SUM(amount) FILTER (WHERE month = '2026-09') AS m09
  FROM sales GROUP BY item ORDER BY item;

   item   | m07 | m08 | m09
----------+-----+-----+-----
 ノート   | 120 | 150 |  90
 ファイル |     |  60 |   0
 ペン     | 100 |     | 110
(3 rows)

結果は CASE 版と同じです。条件と集計対象が分かれて読みやすいのが利点です。

PostgreSQL の crosstab（tablefunc 拡張）

crosstab は「行名・列名・値」の3列を返すSQLを受け取り、横持ちに並べ替える関数です。

CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS tablefunc;   -- 拡張の作成権限が必要

SELECT * FROM crosstab(
  $$SELECT item, month, SUM(amount) FROM sales GROUP BY item, month ORDER BY 1, 2$$,
  $$VALUES ('2026-07'), ('2026-08'), ('2026-09')$$
) AS ct(item VARCHAR, m07 BIGINT, m08 BIGINT, m09 BIGINT);

   item   | m07 | m08 | m09
----------+-----+-----+-----
 ノート   | 120 | 150 |  90
 ファイル |     |  60 |   0
 ペン     | 100 |     | 110
(3 rows)

2つ目の引数（列の候補リスト）を省くと、値が左詰めになります。 1引数版で実行した結果です。

   item   | m07 | m08 | m09
----------+-----+-----+-----
 ノート   | 120 | 150 |  90
 ファイル |  60 |   0 |
 ペン     | 100 | 110 |
(3 rows)

ファイルの8月（60）が m07 の列に入ってしまいました。1引数版は「行ごとに来た順に左から埋める」動きのため、欠けている月があるデータでは2引数版を使うのが確実です。

crosstab で出やすいエラーです。

3つとも PostgreSQL 16.15 で実際に出たメッセージです（3つ目は tablefunc 拡張を削除した状態で実行）。

ピボット方法の比較

横持ち→縦持ち（アンピボット）のSQL

ここからは横持ちのテーブルを縦持ちに戻します。

-- MySQL 8.0.46 / PostgreSQL 16.15 共通
CREATE TABLE sales_wide (item VARCHAR(20) PRIMARY KEY, m07 INT, m08 INT, m09 INT);
INSERT INTO sales_wide VALUES
 ('ノート', 120, 150, 90), ('ファイル', NULL, 60, 0), ('ペン', 100, NULL, 110);

UNION ALL（MySQL・PostgreSQL 共通）

SELECT item, '2026-07' AS month, m07 AS amount FROM sales_wide
UNION ALL
SELECT item, '2026-08', m08 FROM sales_wide
UNION ALL
SELECT item, '2026-09', m09 FROM sales_wide
ORDER BY item, month;

MySQL 8.0.46 の実行結果:

+--------------+---------+--------+
| item         | month   | amount |
+--------------+---------+--------+
| ノート       | 2026-07 |    120 |
| ノート       | 2026-08 |    150 |
| ノート       | 2026-09 |     90 |
| ファイル     | 2026-07 |   NULL |
| ファイル     | 2026-08 |     60 |
| ファイル     | 2026-09 |      0 |
| ペン         | 2026-07 |    100 |
| ペン         | 2026-08 |   NULL |
| ペン         | 2026-09 |    110 |
+--------------+---------+--------+

PostgreSQL でも同じ9行が返りました。UNION ALL は NULL のセルもそのまま行になります。不要なら外側で WHERE amount IS NOT NULL を付けます。UNION（ALL なし）にすると重複行が消えるため、アンピボットでは UNION ALL を使います。

PostgreSQL：CROSS JOIN LATERAL (VALUES …)

UNION ALL はテーブルを列の数だけ読みますが、LATERAL ならテーブルを1回読むだけで済みます。

SELECT w.item, v.month, v.amount
  FROM sales_wide w
  CROSS JOIN LATERAL (VALUES ('2026-07', w.m07), ('2026-08', w.m08), ('2026-09', w.m09))
       AS v(month, amount)
 WHERE v.amount IS NOT NULL
 ORDER BY w.item, v.month;

   item   |  month  | amount
----------+---------+--------
 ノート   | 2026-07 |    120
 ノート   | 2026-08 |    150
 ノート   | 2026-09 |     90
 ファイル | 2026-08 |     60
 ファイル | 2026-09 |      0
 ペン     | 2026-07 |    100
 ペン     | 2026-09 |    110
(7 rows)

配列を使う書き方もあります（結果は NULL を含む9行）。

SELECT w.item, u.month, u.amount
  FROM sales_wide w
  CROSS JOIN LATERAL unnest(ARRAY['2026-07','2026-08','2026-09'],
                            ARRAY[w.m07, w.m08, w.m09]) AS u(month, amount)
 ORDER BY w.item, u.month;

MySQL：CROSS JOIN LATERAL（8.0.14以降）

MySQL 8.0.14 以降も LATERAL 派生テーブルが使えます。中身は SELECT ... UNION ALL で書きます。

SELECT w.item, v.month, v.amount
  FROM sales_wide w
  CROSS JOIN LATERAL (
    SELECT '2026-07' AS month, w.m07 AS amount
    UNION ALL SELECT '2026-08', w.m08
    UNION ALL SELECT '2026-09', w.m09
  ) AS v
 WHERE v.amount IS NOT NULL
 ORDER BY w.item, v.month;

+--------------+---------+--------+
| item         | month   | amount |
+--------------+---------+--------+
| ノート       | 2026-07 |    120 |
| ノート       | 2026-08 |    150 |
| ノート       | 2026-09 |     90 |
| ファイル     | 2026-08 |     60 |
| ファイル     | 2026-09 |      0 |
| ペン         | 2026-07 |    100 |
| ペン         | 2026-09 |    110 |
+--------------+---------+--------+

JSON関数でアンピボットする

PostgreSQL は行全体を jsonb に変えて展開すると、列名をSQLに書かずに縦持ちにできます。 列が増えてもSQLを直す必要がありません。

SELECT w.item, j.key AS col, j.value::int AS amount
  FROM sales_wide w
  CROSS JOIN LATERAL jsonb_each_text(to_jsonb(w) - 'item') AS j
 ORDER BY w.item, j.key;

   item   | col | amount
----------+-----+--------
 ノート   | m07 |    120
 ノート   | m08 |    150
 ノート   | m09 |     90
 ファイル | m07 |
 ファイル | m08 |     60
 ファイル | m09 |      0
 ペン     | m07 |    100
 ペン     | m08 |
 ペン     | m09 |    110
(9 rows)

MySQL では JSON_TABLE（8.0.4以降）を使います。こちらは列名を書く必要があります。

SELECT w.item, j.month, j.amount
  FROM sales_wide w,
       JSON_TABLE(
         JSON_ARRAY(JSON_OBJECT('month','2026-07','amount',w.m07),
                    JSON_OBJECT('month','2026-08','amount',w.m08),
                    JSON_OBJECT('month','2026-09','amount',w.m09)),
         '$[*]' COLUMNS (month VARCHAR(7) PATH '$.month', amount INT PATH '$.amount')
       ) AS j
 ORDER BY w.item, j.month;

実行結果は UNION ALL 版と同じ9行（NULL を含む）でした。jsonb の詳しい操作は別記事「PostgreSQL jsonb操作一覧」で扱っています。

アンピボット方法の比較

DB別のPIVOT／UNPIVOT対応表

DuckDB の PIVOT / UNPIVOT（実行結果つき）

DuckDB は pip で入れられる組み込み型のデータベースで、PIVOT 句を手元で試せます（Python 3.14.7、duckdb 1.5.6 で実行）。

import duckdb
con = duckdb.connect()
con.execute("""
CREATE TABLE sales AS SELECT * FROM (VALUES
 ('ノート','2026-07',120),('ノート','2026-08',150),('ノート','2026-09',90),
 ('ペン','2026-07',80),('ペン','2026-07',20),('ペン','2026-09',110),
 ('ファイル','2026-08',60),('ファイル','2026-09',0)) t(item, month, amount)
""")
# 列の値を自動で列名にする簡易構文
print(con.sql("PIVOT sales ON month USING SUM(amount) GROUP BY item ORDER BY item"))

┌──────────┬─────────┬─────────┬─────────┐
│   item   │ 2026-07 │ 2026-08 │ 2026-09 │
│ varchar  │ int128  │ int128  │ int128  │
├──────────┼─────────┼─────────┼─────────┤
│ ノート   │     120 │     150 │      90 │
│ ファイル │    NULL │      60 │       0 │
│ ペン     │     100 │    NULL │     110 │
└──────────┴─────────┴─────────┴─────────┘

con.execute("CREATE TABLE sales_wide AS SELECT * FROM (VALUES ('ノート',120,150,90),"
            "('ファイル',NULL,60,0),('ペン',100,NULL,110)) t(item,m07,m08,m09)")
print(con.sql("UNPIVOT sales_wide ON m07, m08, m09 INTO NAME month VALUE amount ORDER BY item, month"))
print(con.sql("SELECT * FROM sales_wide UNPIVOT INCLUDE NULLS (amount FOR month IN (m07, m08, m09)) "
              "ORDER BY item, month"))

1つ目（既定）は NULL のセルを除いた7行、2つ目は INCLUDE NULLS で NULL を含む9行が返りました。

┌──────────┬─────────┬────────┐
│   item   │  month  │ amount │
│ varchar  │ varchar │ int32  │
├──────────┼─────────┼────────┤
│ ノート   │ m07     │    120 │
│ ノート   │ m08     │    150 │
│ ノート   │ m09     │     90 │
│ ファイル │ m08     │     60 │
│ ファイル │ m09     │      0 │
│ ペン     │ m07     │    100 │
│ ペン     │ m09     │    110 │
└──────────┴─────────┴────────┘

なお UNPIVOT INCLUDE NULLS sales_wide ON ... と簡易構文に INCLUDE NULLS を付けると Parser Error: syntax error at or near "sales_wide" になりました。NULL を残すときは SQL標準形（FROM ... UNPIVOT INCLUDE NULLS (...)）で書きます。

SQL Server・Oracle・BigQuery の構文（未実行）

以下は各公式ドキュメントの構文に沿った例で、この記事の環境では実行していません。

-- SQL Server
SELECT item, [2026-07], [2026-08], [2026-09]
  FROM (SELECT item, month, amount FROM sales) AS s
 PIVOT (SUM(amount) FOR month IN ([2026-07], [2026-08], [2026-09])) AS p;

SELECT item, month, amount
  FROM sales_wide
UNPIVOT (amount FOR month IN (m07, m08, m09)) AS u;   -- NULL のセルは出力されない

-- Oracle Database
SELECT *
  FROM (SELECT item, month, amount FROM sales)
 PIVOT (SUM(amount) FOR month IN ('2026-07' AS m07, '2026-08' AS m08, '2026-09' AS m09));

SELECT *
  FROM sales_wide
UNPIVOT INCLUDE NULLS (amount FOR month IN (m07 AS '2026-07', m08 AS '2026-08', m09 AS '2026-09'));

-- BigQuery
SELECT *
  FROM (SELECT item, month, amount FROM sales)
 PIVOT (SUM(amount) FOR month IN ('2026-07' AS m07, '2026-08' AS m08, '2026-09' AS m09));

SELECT *
  FROM sales_wide
UNPIVOT (amount FOR month IN (m07, m08, m09));

PIVOT 句がある DB でも、IN の中の列は書いて指定する必要があります（DuckDB の簡易構文を除く）。列を自動で増やしたいときは、次の動的ピボットを使います。

列が動的に増える場合（動的ピボット）

月が増えるたびにSQLを書き換えずに済むよう、列の部分のSQLを実行時に組み立てます。ここでは ('ノート','2026-10',70) を1行追加して試しました。

MySQL：GROUP_CONCAT で組み立てて PREPARE

INSERT INTO sales VALUES ('ノート','2026-10',70);

SET SESSION group_concat_max_len = 1000000;   -- 既定の1024文字では列が多いと途中で切れる
SELECT GROUP_CONCAT(DISTINCT
         CONCAT('SUM(CASE WHEN month = ', QUOTE(month), ' THEN amount ELSE 0 END) AS `', month, '`')
         ORDER BY month SEPARATOR ', ')
  INTO @cols FROM sales;
SET @sql = CONCAT('SELECT item, ', @cols, ', SUM(amount) AS total FROM sales GROUP BY item ORDER BY item');

PREPARE stmt FROM @sql;
EXECUTE stmt;
DEALLOCATE PREPARE stmt;

+--------------+---------+---------+---------+---------+-------+
| item         | 2026-07 | 2026-08 | 2026-09 | 2026-10 | total |
+--------------+---------+---------+---------+---------+-------+
| ノート       |     120 |     150 |      90 |      70 |   430 |
| ファイル     |       0 |      60 |       0 |       0 |    60 |
| ペン         |     100 |       0 |     110 |       0 |   210 |
+--------------+---------+---------+---------+---------+-------+

組み立てられたSQL（SELECT @sql\G の結果）は次のとおりです。

@sql: SELECT item, SUM(CASE WHEN month = '2026-07' THEN amount ELSE 0 END) AS `2026-07`, SUM(CASE WHEN month = '2026-08' THEN amount ELSE 0 END) AS `2026-08`, SUM(CASE WHEN month = '2026-09' THEN amount ELSE 0 END) AS `2026-09`, SUM(CASE WHEN month = '2026-10' THEN amount ELSE 0 END) AS `2026-10`, SUM(amount) AS total FROM sales GROUP BY item ORDER BY item

値は QUOTE() で文字列リテラルにしてから埋め込むと、値に ' が含まれていてもSQLが崩れません。列名に使う値も、利用者が自由に入力できるものではなく、テーブル内の値に限るのが安心です。

PostgreSQL：format + string_agg で組み立てて \gexec

INSERT INTO sales VALUES ('ノート','2026-10',70);

SELECT format(
  'SELECT item, %s, SUM(amount) AS total FROM sales GROUP BY item ORDER BY item',
  string_agg(format('COALESCE(SUM(amount) FILTER (WHERE month = %L), 0) AS %I', month, month),
             ', ' ORDER BY month)
) FROM (SELECT DISTINCT month FROM sales) m
\gexec

   item   | 2026-07 | 2026-08 | 2026-09 | 2026-10 | total
----------+---------+---------+---------+---------+-------
 ノート   |     120 |     150 |      90 |      70 |   430
 ファイル |       0 |      60 |       0 |       0 |    60
 ペン     |     100 |       0 |     110 |       0 |   210
(3 rows)

format の %L は値を安全な文字列リテラルに、%I は識別子（列名）にクォートして埋め込みます。\gexec は psql のメタコマンドで、直前の結果をSQLとして実行します。アプリから使う場合は、組み立てたSQL文字列を受け取って実行するか、PL/pgSQL 関数で RETURN QUERY EXECUTE を使います（戻り値の列定義が固定になる点に注意）。

pandas の pivot_table で変換する

列が動的に増える帳票は、SQLは縦持ちのまま取得し、アプリ側で横持ちにするのがいちばん簡単です（Python 3.14.7、pandas 3.0.6 で実行）。

import pandas as pd

sales = pd.DataFrame({
    "item":   ["ノート", "ノート", "ノート", "ペン", "ペン", "ペン", "ファイル", "ファイル", "ノート"],
    "month":  ["2026-07", "2026-08", "2026-09", "2026-07", "2026-07", "2026-09", "2026-08", "2026-09", "2026-10"],
    "amount": [120, 150, 90, 80, 20, 110, 60, 0, 70],
})

# 縦 → 横（列は month の値から自動で作られる）
wide = sales.pivot_table(index="item", columns="month", values="amount",
                         aggfunc="sum", fill_value=0, margins=True, margins_name="合計")
print(wide)

# 横 → 縦
wide2 = sales.pivot_table(index="item", columns="month", values="amount", aggfunc="sum").reset_index()
long = (wide2.melt(id_vars="item", var_name="month", value_name="amount")
           .dropna().astype({"amount": "int64"}))
print(long.sort_values(["item", "month"]).to_string(index=False))

# pivot（集約なし）は重複があるとエラー
try:
    sales.pivot(index="item", columns="month", values="amount")
except ValueError as e:
    print("ValueError:", e)

month  2026-07  2026-08  2026-09  2026-10   合計
item
ノート        120      150       90       70  430
ファイル         0       60        0        0   60
ペン         100        0      110        0  210
合計         220      210      200       70  700
item   month  amount
 ノート 2026-07     120
 ノート 2026-08     150
 ノート 2026-09      90
 ノート 2026-10      70
ファイル 2026-08      60
ファイル 2026-09       0
  ペン 2026-07     100
  ペン 2026-09     110
ValueError: Index contains duplicate entries, cannot reshape

margins=True で合計行と合計列が同時に付きます。pivot() は集約しないため、ペンの7月のように同じセルに2行あると ValueError: Index contains duplicate entries, cannot reshape になります。集約が必要なら pivot_table()、1セル1行が保証されているなら pivot() と使い分けます。pandas 全般の書き方は別記事「pandasの使い方 逆引き81選」にまとめています。

動的ピボットの方法の選び方

NULL と 0 の扱い

ピボットの結果に出る NULL は「データがない」、0 は「データはあるが値が0」という意味です。区別したいか、0 にそろえたいかで書き方を選びます。

AVG と COUNT では ELSE 0 が結果を変える

SUM では ELSE 0 を付けても合計は変わりませんが、AVG では0も1件として数えられるため値が変わります。

-- MySQL 8.0.46
SELECT item,
       COUNT(CASE WHEN month = '2026-07' THEN 1 END)          AS cnt07,
       AVG(CASE WHEN month = '2026-09' THEN amount END)        AS avg09_null,
       AVG(CASE WHEN month = '2026-09' THEN amount ELSE 0 END) AS avg09_zero
  FROM sales GROUP BY item ORDER BY item;

+--------------+-------+------------+------------+
| item         | cnt07 | avg09_null | avg09_zero |
+--------------+-------+------------+------------+
| ノート       |     1 |    90.0000 |    30.0000 |
| ファイル     |     0 |     0.0000 |     0.0000 |
| ペン         |     2 |   110.0000 |    36.6667 |
+--------------+-------+------------+------------+

ノートの9月は1行（90）なので平均は 90 ですが、ELSE 0 を付けると他の月の行も0として数えられ、90÷3＝30 になりました。AVG・COUNT では ELSE を付けず、表示のときに COALESCE するのが正しい値を保つコツです。COUNT(CASE ... THEN 1 END) は該当なしなら 0 を返します（NULL にはなりません）。NULL 全般の扱いは別記事「SQLのNULLの扱い」で詳しく扱っています。

アンピボットでの NULL

合計行・合計列の付け方

合計列は SUM(amount) AS total を足すだけ、合計行は ROLLUP で付けます。

MySQL：WITH ROLLUP + GROUPING()

SELECT IF(GROUPING(item) = 1, '合計', item) AS item,
       SUM(CASE WHEN month = '2026-07' THEN amount ELSE 0 END) AS m07,
       SUM(CASE WHEN month = '2026-08' THEN amount ELSE 0 END) AS m08,
       SUM(CASE WHEN month = '2026-09' THEN amount ELSE 0 END) AS m09,
       SUM(amount) AS total
  FROM sales
 GROUP BY item WITH ROLLUP;

+--------------+------+------+------+-------+
| item         | m07  | m08  | m09  | total |
+--------------+------+------+------+-------+
| ノート       |  120 |  150 |   90 |   360 |
| ファイル     |    0 |   60 |    0 |    60 |
| ペン         |  100 |    0 |  110 |   210 |
| 合計         |  220 |  210 |  200 |   630 |
+--------------+------+------+------+-------+

PostgreSQL：GROUP BY ROLLUP + GROUPING()

SELECT CASE WHEN GROUPING(item) = 1 THEN '合計' ELSE item END AS item,
       COALESCE(SUM(amount) FILTER (WHERE month = '2026-07'), 0) AS m07,
       COALESCE(SUM(amount) FILTER (WHERE month = '2026-08'), 0) AS m08,
       COALESCE(SUM(amount) FILTER (WHERE month = '2026-09'), 0) AS m09,
       SUM(amount) AS total
  FROM sales
 GROUP BY ROLLUP (item)
 ORDER BY GROUPING(item), item;

   item   | m07 | m08 | m09 | total
----------+-----+-----+-----+-------
 ノート   | 120 | 150 |  90 |   360
 ファイル |   0 |  60 |   0 |    60
 ペン     | 100 |   0 | 110 |   210
 合計     | 220 | 210 | 200 |   630
(4 rows)

GROUPING(item) は合計行で 1 を返す関数です。item IS NULL で判定すると、item に本物の NULL がある場合に区別できなくなるため、GROUPING を使うのが確実です。PostgreSQL では ORDER BY GROUPING(item), item で合計行を最後に置いています。

よくある質問

Q. MySQL に PIVOT 句はありますか？ A. MySQL 8.0・8.4・9.7 には PIVOT / UNPIVOT 句はありません。縦→横は SUM(CASE WHEN ...)、横→縦は UNION ALL か CROSS JOIN LATERAL（8.0.14以降）で書きます。

Q. PostgreSQL では FILTER と crosstab のどちらを使えばよいですか？ A. 列が十数個までなら、拡張不要で読みやすい FILTER（または CASE）が扱いやすいです。列が非常に多い場合や、元のSQLを短く保ちたい場合は crosstab が向いています。crosstab は2引数版を使うと、欠けている月があっても列がずれません。

Q. 列名を月ごとに自動で増やしたいです。 A. SQLだけで行うなら、MySQL は GROUP_CONCAT ＋ PREPARE、PostgreSQL は format ＋ string_agg で列部分を組み立てます。帳票やCSV出力が目的なら、縦持ちのまま取得して pandas の pivot_table で変換するのが簡単です。

Q. 横持ちのテーブルを縦持ちに作り直したいです。 A. INSERT INTO 新テーブル (item, month, amount) SELECT ... の SELECT 部分に、この記事の UNION ALL や LATERAL のSQLをそのまま使えます。NULL のセルを入れたくない場合は WHERE amount IS NOT NULL を付けます。

まとめ

• 縦→横は「CASE＋SUM＋GROUP BY」がどのDBでも通じる基本形。PostgreSQL は FILTER 句でより読みやすく書ける
• PostgreSQL の crosstab は2引数版で使う。1引数版は欠けた月があると値が左詰めになる
• 横→縦は UNION ALL が基本、LATERAL ならテーブルを1回読むだけ。PG の jsonb_each_text は列名を書かずに展開できる
• MySQL・PostgreSQL に PIVOT 句はない。SQL Server・Oracle・BigQuery・DuckDB は PIVOT / UNPIVOT 句がある
• 列が動的に増えるなら、MySQL は PREPARE、PG は format＋\gexec、帳票なら pandas の pivot_table が手軽
• NULL と0は意味が違う。SUM なら ELSE 0 で問題ないが、AVG では値が変わるので COALESCE を表示側で使う
• 合計行は ROLLUP＋GROUPING()、合計列は SUM(amount) を追加する

株式会社RJCでは、SQLでのデータ集計の書き方を仲間と学び合っています。こうした知識を共有しながら、日々技術を磨いています。

株式会社RJC ― SI事業・SES事業・AI駆動開発。RJCは一緒に成長を楽しめる会社です。