3. 数据交叉
3.1 第一类（投影）交叉
〃 投影交叉：假定有一个查询SQL，其查询结果是单行单列的汇总值，另外还有两组WHERE条件的序列，分别为横向序列（WhereX1、WhereX2、……、WhereXn）和纵向序列（WhereY1、WhereY2、……、WhereYn），则数据矩阵A（aij）对应的结果集成为投影交叉，如果aij是WhereXi和WhereYj同时作用在上述SQL上获得的结果。
比如，某查询用于某公司下各部门各民族的人数，原始SQL（由查询向导生成的等效SQL）为：
select bd_deptdoc.deptname as deptname,
bd_defdoc.docname as docname,
count(bd_psndoc.pk_psndoc) as psnno
from bd_deptdoc
left outer join bd_psndoc on bd_deptdoc.pk_deptdoc= bd_psndoc.pk_deptdoc
left outer join bd_accpsndoc on bd_psndoc.pk_psndoc=bd_accpsndoc.pk_psndoc
left outer join bd_defdoc on bd_accpsndoc.nationality=bd_defdoc.pk_defdoc where bd_deptdoc.pk_corp = ?
group by bd_deptdoc.deptname, bd_defdoc.docname
查出的结果如下表所示：
图 3-15 原始数据（无交叉）
现在我们把查询字段中只保留人数count(bd_psndoc.psncode)一项，然后进行如下的投影交叉设置：
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图 3-16 投影交叉设置
则交叉后的结果如下表所示：
图 3-17 投影交叉结果
3.2 第二类（旋转）交叉
〃 旋转交叉：此类交叉用于显示表中某几个字段（称为交叉值字段）的统计值，并将其分组放臵在查询结果中，一组列在数据表的左侧（称为交叉行字段），一组列（称为交叉列字段）旋转到数据表的上部成为列表头，统计值则放在对应的交叉单元。
关于旋转交叉的更细节的内容，请参考李媛媛所著的《交叉表使用说明》。
两类交叉的最大差别在于：第一类交叉属于查询行为，适用于行列设置都已在表样中固定的报表，其交叉结果严格遵循表样格式，其行列结构不会受查询数据的影响；第二类交叉属于数据加工行为，其交叉后的行列结构在查询出数据之前不可预料，多用于完全真实地对原始数据进行动态处理。
沿用3.1使用的例子，假定我们进行如下的旋转交叉设置（其中交叉砝码的意义是代表交叉值字段的位置，它只能出现在交叉行字段或交叉列字段当中）：
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图 3-18 旋转交叉设置
则交叉后的结果如下表所示：
图 3-19 旋转交叉结果
〃 在旋转交叉设臵界面上单击行，列，值标签（在图3-18中用蓝色框标示的位臵），可弹出交叉行列复合维度设臵和是否小计的设臵框。
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图 3-20 旋转交叉结果（设置了小计）
4. 代码嵌入 4.1 SQL整理
〃 SQL整理（SQL Repair）：指在SQL查询之前，对SQL所作的调整。通常会根据参数的不同，对查询的表、字段或条件等信息进行增补或修改。
SQL整理的具体内容由内嵌的代码片段描述（这与后面将介绍的数据加工和穿透规则一样），代码的录入可通过编码向导协助完成，尽管如此，这几种功能仍然推荐由高级实施人员或程序员使用。
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图 3-21 SQL整理代码
在图示的SQL整理代码中，表达了这样一个整理愿望：当参数“detail”取值为“Y”时，引擎会在本查询对象已完成的SQL设计基础上多查询一张表（bd_defdoc）和两个字段（档案编码、档案名称），从而获得更明细的查询信息；如果该参数取值不为“Y”，则仍然按照SQL设计的定义去执行查询。
以下简单介绍几种SQL整理算法的编码向导使用方法：
（1） 追加查询表：参数为待追加的表物理名。
图 3-22 追加表向导
（2） 追加连接条件：与追加表同时使用，参数为连接模式、追加表物理名和追加的
表间连接条件。
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