如何在SQL中比较完整的分组，而不使用Redshift中的pivot函数？

在SQL中，可以使用CASE语句和聚合函数来实现比较完整的分组，而不使用Redshift中的pivot函数。

首先，我们需要使用CASE语句将需要分组的列进行分类。例如，假设我们有一个表格包含了订单信息，其中包括订单号、产品类型和销售额三个列。我们想要按照产品类型进行分组，并计算每个产品类型的销售总额、最大销售额和最小销售额。

可以使用以下SQL查询语句实现：

SELECT
    CASE
        WHEN product_type = 'A' THEN 'Type A'
        WHEN product_type = 'B' THEN 'Type B'
        ELSE 'Other'
    END AS product_category,
    SUM(sales) AS total_sales,
    MAX(sales) AS max_sales,
    MIN(sales) AS min_sales
FROM
    orders
GROUP BY
    CASE
        WHEN product_type = 'A' THEN 'Type A'
        WHEN product_type = 'B' THEN 'Type B'
        ELSE 'Other'
    END;

在上述查询中，我们使用CASE语句将产品类型分为'Type A'、'Type B'和'Other'三个分类。然后，使用聚合函数SUM、MAX和MIN计算每个分类的销售总额、最大销售额和最小销售额。最后，使用GROUP BY子句按照产品分类进行分组。

这样，我们就可以得到按照产品类型进行完整分组的结果，而不使用Redshift中的pivot函数。

请注意，以上示例中的表名为"orders"，列名为"product_type"和"sales"，你可以根据实际情况进行调整。

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