两张桌子：
Parts Table:
Part_Number Load_Date TQTY
m-123 19940102 32
1234Cf 20010809 3
wf9-2 20160421 14
Locations Table:
PartNo Condition Location QTY
m-123 U A02 2
1234Cf S A02 3
m-123 U B01 1
wf9-2 S A06 7
m-123 S A18 29
wf9-2 U F16 7
Result:
Part_Number Load_Date TQTY U_LOC UQTY S_LOC SQTY
m-123 19940102 32 A02,B01 3 A18 29
1234Cf 20010809 3 A02 3
wf9-2 20160421 14 F16 7 A06 7
我无法使用当前的DB2版本找到解决方案。我不完全确定如何找到该版本，但它在AS400系统上运行，似乎DB2的版本与操作系统版本相关联。框中使用的是：操作系统：i5 / OS版本：V5R4M0 （我尝试了一些命令来使用这些建议来获取DB2版本Here但是没有一个像大多数人所说的那样有效。
关于将多行列数据连接成一行，我遇到过许多文章，声明使用 XMLAGG 或 xmlserialize ，Here和{ {3}}但是我收到一条错误，指出命令无法识别。
不知道从哪里开始，因为似乎有解决方案，但我无法使这些已建议的功能起作用。
修改
使用接受的答案和解释，以及示例
Here通过一个简单的例子来了解递归的基本概念，它是
HERE使用＆＃34; SELECT rownumber() over(partition by category)＆＃34;这些陈述确实有助于将它们整合在一起。一旦我理解了这一陈述。
我还学会了确保递归中使用的数据尽可能缩小，然后再加上额外的数据。这使得结果呈指数级增长。 ＆lt; - 这似乎很明显，但是当试图弄清楚所有这一切时，它并不明显，我的查询非常慢。一旦我理解了实际发生的事情，就可以更容易地对真正快速的结果进行调整。
答案 0 :(得分：2)
这相当复杂，所以我将展示我的所有工作：
表定义
create table parts
(part_number Varchar(64),
load_date Date,
total_qty Dec(5,0));
create table locations
(part_number Varchar(64),
condition Char(1),
location Char(3),
qty Dec(5,0));
insert into parts
values ('m-123', '1994-01-02', 32),
('1234Cf', '2001-08-09', 3),
('wf9-2', '2016-04-21', 14);
insert into locations
values ('m-123', 'U', 'A02', 2),
('1234Cf', 'S', 'A02', 3),
('m-123', 'U', 'B01', 1),
('wf9-2', 'S', 'A06', 7),
('m-123', 'S', 'A18', 29),
('wf9-2', 'U', 'F16', 7);
查询：
with -- CTE's
-- This collects locations into a comma seperated list
tmp (part_number, condition, location, csv, level) as (
select part_number, condition, min(location),
cast(min(location) as varchar(128)), 1
from locations
group by part_number, condition
union all
select a.part_number, a.condition, b.location,
a.csv || ',' || b.location, a.level + 1
from tmp a
join locations b using (part_number, condition)
where a.csv not like '%' || b.location || '%'
and b.location > a.location),
-- This chooses the correct csv list, and adds quantity for the condition
tmp2 (part_number, condition, csv, qty) as (
select t.part_number, t.condition, t.csv,
(select sum(qty) qty
from locations
where part_number = t.part_number
and condition = t.condition)
from tmp t
where level = (select max(level)
from tmp
where part_number = t.part_number
and condition = t.condition))
-- This is the final select that combines the parts file with
-- the second stage CTE and arranges things horizontally by condition
select p.part_number, p.load_date,
(select sum(qty)
from locations
where part_number = p.part_number) as total_qty,
coalesce(u.csv, '') as u_loc,
coalesce(u.qty, 0) as uqty,
coalesce(s.csv, '') as s_loc,
coalesce(s.qty, 0) as sqty
from parts p
left outer join tmp2 u
on u.part_number = p.part_number and u.condition = 'U'
left outer join tmp2 s
on s.part_number = p.part_number and s.condition = 'S'
order by p.load_date;
编辑我不得不在这里添加一些额外的位来支持部件/条件的两个以上位置，并且我已经使CTE中的列命名更加一致。好的，所以让我解释一下，这个quety有3个部分，2个CTE和查询，你可以看到这三个部分是由注释分隔的。第一个CTE是递归CTE。它的目的是产生逗号分隔的位置列表。您应该能够自己运行选择以查看它的功能。 tmp是表名，part_number，condition，csv和level是列名。递归CTE需要SELECT来填充CTE，而UNION ALL需要SELECT来填充下一个细节。在这种情况下，启动SELECT检索该组合的部件号，条件和第一个位置（按字母顺序）。 level设置为1.如果只运行priming select，您将获得：
part_number condition location csv level
----------- --------- -------- --- -----
1234Cf S A01 A02 1
m-123 S A18 A18 1
m-123 U A02 A02 1
wf9-2 U F16 F16 1
wf9-2 S A06 A06 1
注意每个部件/条件一行。递归CTE的其余部分将填充csv中的其余位置，但它实际上会添加其他记录，因此我们需要在此处及之后过滤结果。因此，记录会在添加时进行处理。上面列出的第一行与位置文件连接在一起
在part_number和条件。请注意，在启动选择中我将第二个min(location)转换为varchar(128)。这为CSV列提供了扩展空间。如果没有这个，它仍然会扩展，但不足以容纳超过2个位置。
递归CTE中的第二个选择将逗号和下一个位置连接到CSV的末尾。执行此操作的具体位是a.csv || ',' || b.location。它还会增加级别列。这有助于我们跟踪查询中的位置。最终，具有最高level的行是我们想要使用的行。我们还有一种方法可以结束递归，还有一些过滤器可以减少添加到临时结果集的行数。如果我们有2个位置，A02和B02，请取消选中，我们将获得以下行：A02，A02,A02，A02,B02，{{1} }，A02,A02,A02，A02,B02,A02，A02,A02,B02，...无限广告。反复制过滤器A02,B02,B02足以让两个位置结束递归，并最小化位置where a.csv not like '%' || b.location || '%'和A02的行，如上所述，使用反复制过滤器，我们将获取行B02和A02。请注意，将返回第一个具有重复位置的示例的其他结果。使用反复制过滤器添加第三个位置A02,B02将产生以下行：C02，A02，A02,B02，A02,C02，{{1} }。这里没有重复，但我们确实有冗余行，当你添加位置时，它会变得更糟。这是我们需要一种方法来检测这些冗余行。由于我们从最低位置编号开始，因此我们始终可以确保添加到A02,B02,C02的位置大于之前添加的位置。要做到这一点，我们需要做的就是在结果集中包含一个列，指示添加了哪一列（我们可以查询A02,C02,B02，但这更难）。这就是我们需要CSV中的CSV列的原因。然后我们可以编写过滤器location。在上面的3个位置示例中，此过滤器可防止行tmp只留下包含所有三个位置的单行。向位置文件添加三个以上的位置将导致行数在b.location > a.location中扩展得更多，但是对于每个零件和条件，只有一行包含所有位置，并且它将包含所有位置升序。
第二个CTE做了两件事。首先，它过滤A02,C02,B02以删除包含给定部件/条件的所有位置的所有行。其次，它累计每个部分/条件的总量。
执行过滤的位在TMP子句中：
TMP非常直接。累积零件/条件总量的位也是一个易于理解的子查询：
where这个怪物查询的最后一块是主要选择。它将零件文件与第二个CTE的结果连接起来，形成最终结果集：
where level = (select max(level)
from tmp
where part_number = t.part_number
and condition = t.condition))
注意事项是从(select sum(qty) qty
from locations
where part_number = t.part_number
and condition = t.condition)
表中检索总数量的子查询。您可以使用select p.part_number, p.load_date,
(select sum(qty) from locations where part_number = p.part_number) as total_qty,
coalesce(u.csv, '') as u_loc, coalesce(u.qty, 0) as uqty,
coalesce(s.csv, '') as s_loc, coalesce(s.qty, 0) as sqty
from parts p
left outer join tmp2 u
on u.part_number = p.part_number and u.condition = 'U'
left outer join tmp2 s
on s.part_number = p.part_number and s.condition = 'S'
order by p.load_date
中的locations字段，但这可能与tqty表中的实际数量不同步。此外，还有两个左外连接parts，一个用于条件locations，另一个用于条件tmp2。这些构造结果行中的位置/数量的水平数组。最后一件事是U函数。这些给出了空值（当缺少外部连接的结果时）默认值。
编辑结束
最终结果是：
S 注意 coalesce和part_number load_date tqty u_loc uqty s_loc sqty
----------- ---------- ---- ------- ---- ----- ----
m-123 1994-01-02 32 A02,B01 3 A18 29
1234Cf 2001-08-09 3 0 A02 3
wf9-2 2016-04-21 14 F16 7 A06 7
在DB2 for i v7.1上可用，而XMLAGG在DB2 for i v7.2中可用。截至2017年8月9日的最新版本是v7.3。正如您使用的是v5r4，您可能不仅需要软件，还需要硬件升级才能获得最新信息。
答案 1 :(得分：0)
不知道UQTY，S_LOC，SQTY的规则是什么，但这里是你问的专栏---
SELECT
P.Part_Number,
P.Load_Date,
P.TQTY,
LISTAGG(L.Location, ', ') WITHIN GROUP (ORDER BY L.Location) AS U_LOC
FROM "Parts Table" AS P
LEFT JOIN "Locations Table" AS L ON P.Part_Number = L.Part_Number
GROUP BY P.Part_Number, P.Load_Date, P.TQTY