【北京pk赛车官网下载】Server基础之行数据转换为列数据,2005中实现表的行列转换

准备工作

  PIVOT和UNPIVOT关系运算符是SQL Server
2005提供的新增功能,因此,对升级到SQL Server
2005的数据库使用PIVOT和UNPIVOT时,数据库的兼容级别必须设置为90(可以使用sp_dbcmptlevel存储过程设置兼容级别)。

这几天在做一个招标系统中审批模块,其中关于报价信息这块,用到了pivot和unpivot来实现数据的行列互转,下面简单介绍一下,实际案例,便于回忆和记录相关的条件下使用的情况。pivot
与 unpivot 函数是SQL2005新提供的2个函数,
PIVOT
通过将表达式某一列中的唯一值转换为输出中的多个列来旋转表值表达式,并在必要时对最终输出中所需的任何其余列值执行聚合。UNPIVOT
与 PIVOT 执行相反的操作,将表值表达式的列转换为列值。

创建表

  在查询的FROM子句中使用PIVOT和UNPIVOT,可以对一个输入表值表达式执行某种操作,以获得另一种形式的表。PIVOT运算符将输入表的行旋转为列,并能同时对行执行聚合运算。而UNPIVOT运算符则执行与PIVOT运算符相反的操作,它将输入表的列旋转为行。

      下面我通过PIVOT
来阐述整个函数的使用:

use [test1]gocreate table [dbo].[student]( [id] [int] identity(1,1) not null, [name] [nvarchar](50) null, [project] [nvarchar](50) null, [score] [int] null, constraint [pk_student] primary key clustered ( [id] asc)with (pad_index = off, statistics_norecompute = off, ignore_dup_key = off, allow_row_locks = on, allow_page_locks = on) on [primary]) on [primary]go

  在FROM子句中使用PIVOT和UNPIVOT关系运算符时的语法格式如下:

      语法

插入数据

  [ FROM { <table_source> } [ ,...n ] ]<table_source> ::= { table_or_view_name [ [ AS ] table_alias ] <pivoted_table> | <unpivoted_table>}<pivoted_table> ::=table_source PIVOT <pivot_clause> table_alias<pivot_clause> ::=( aggregate_function ( value_column ) FOR pivot_column  IN ( <column_list> ))<unpivoted_table> ::=table_source UNPIVOT <unpivot_clause> table_alias<unpivot_clause> ::=( value_column FOR pivot_column IN ( <column_list> ) )<column_list> ::= column_name [ , ... ] table_source PIVOT <pivot_clause>

SELECT <非透视的列>,

insert into test1.dbo.student(name,project,score)values('张三','android','60'), ('张三','ios','70'), ('张三','html5','55'), ('张三','.net','100'), ('李四','android','60'), ('李四','ios','75'), ('李四','html5','90'), ('李四','.net','100');

  指定对table_source表中的pivot_column列进行透视。table_source可以是一个表、表表达式或子查询。

    [第一个透视的列] AS <列名称>,

使用Case When和聚合函数进行行专列

  aggregate_function

     [第二个透视的列] AS <列名称>, …

语法

  系统或用户定义的聚合函数。注意:不允许使用COUNT(*)系统聚合函数。

[最后一个透视的列] AS <列名称>,

select column_name,aggregation function(case when expression) from database.schema.tablegroup by column_name

  value_column

FROM(<生成数据的 SELECT 查询>)

语法解析

  PIVOT运算符用于进行计算的值列。与UNPIVOT一起使用时,value_column不能是输入table_source中的现有列的名称。

 AS <源查询的别名>

column_name

  FOR pivot_column

PIVOT(

数据列列名

  PIVOT运算符的透视列。pivot_column必须是可隐式或显式转换为nvarchar()的类型。

<聚合函数>(<要聚合的列>)

aggregation function

  使用UNPIVOT时,pivot_column是从table_source中提取输出的列名称,table_source中不能有该名称的现有列。

FOR

聚合函数,常见的有:sum,max,min,avg,count等。

  IN ( column_list )

[<包含要成为列标题的值的列>]

case when expression

  在PIVOT子句中,column_list列出pivot_column中将成为输出表的列名的值。

IN ( [第一个透视的列], [第二个透视的列], … [最后一个透视的列])

case when表达式

  在UNPIVOT子句中,column_list列出table_source中将被提取到单个pivot_column中的所有列名。

) AS <透视表的别名>

示例

  table_alias

实例:
select PRICE,Sup_Name,QUOT_ITEM1,QUOT_ITEM3,QUANTITY from
 Q2B_QUOT_ITEM where <相关条件筛选>

select name,max(case project when 'android' then score end) as '安卓',max(case project when 'ios' then score end) as '苹果',max(case project when 'html5' then score end) as 'html5',max(case project when '.net' then score end) as '.net'from [test1].[dbo].[student]group by name

  输出表的别名。

执行显示:

示例结果

  UNPIVOT < unpivot_clause >

       PRICE Sup_Name QUOT_ITEM1   QUOT_ITEM3 QUANTITY
         342 测试供应商1 5H52921000088 剪刀              4.000
         422 测试供应商1 5H48911000023 黑色水笔芯     2.000
         211 测试供应商1 5H57161000002 计算器           2.000
         324 测试供应商2 5H52921000088 剪刀              4.000
         342 测试供应商2 5H48911000023 黑色水笔芯      2.000
         234 测试供应商2 5H57161000002 计算器           2.000
         434 测试供应商3 5H52921000088 剪刀              4.000
         232 测试供应商3 5H48911000023 黑色水笔芯     2.000
        2432 测试供应商3 5H57161000002 计算器          2.000

转换前

  指定将输入表中由column_list指定的多个列的值缩减为名为pivot_column的单个列。

发现正常情况下读取数据显示的是按照Sup_Name(供应商)作为列值显示。目前客户要求以物资为条件对各供应上报价进行汇总显示。接下来我们按照刚才提供的语法使用pivot来实现列转行。

转换后

  常见的可能会用到PIVOT的情形是:需要生成交叉表格报表以汇总数据。交叉表是使用较为广泛的一种表格式,例如,图5-4所示的产品销售表就是一个典型的交叉表,其中的月份和产品种类都可以继续添加。但是,这种格式在进行数据表存储的时候却并不容易管理,要存储图5-4这样的表格数据,数据表通常需要设计为图5-5这样的结构。这样就带来一个问题,用户既希望数据容易管理,又希望能够生成一种能够容易阅读的表格数据。好在PIVOT为这种转换提供了便利。

  sql:select* from
(select PRICE,Sup_Name,QUOT_ITEM1,QUOT_ITEM3,QUANTITY from
Q2B_QUOT_ITEM where <相关条件筛选> as <别名>

使用PIVOT进行行专列

北京pk赛车官网下载 1

pivot (max(PRICE) for ord.Sup_Name in
(测试供应商1,测试供应商3,测试供应商2)) b

PIVOT通过将表达式中一列中的唯一值转换为输出中的多个列来旋转表值表达式。并PIVOT在最终输出中需要的任何剩余列值上运行聚合,PIVOT提供比一系列复杂的SELECT…CASE语句指定的语法更为简单和可读的语法,PIVOT执行聚合并将可能的多行合并到输出中的单个行中。

  图5-4 产品销售表 图5-5 数据表结构

显示:QUOT_ITEM1 QUOT_ITEM3 QUANTITY 测试供应商1 测试供应商3 测试供应商2
      5H48911000023 黑色水笔芯     2.000          422         
232          342
      5H52921000088 剪刀              4.000          342         
434          324
       5H57161000002 计算器          2.000          211        
2432          234

语法

  假设Sales.Orders表中包含有ProductID(产品ID)、OrderMonth(销售月份)和SubTotal(销售额)列,并存储有如表5-2所示的内容。

 使用pivot很简单的实现了列转行,对于类似的数据处理灰常灰常的实用,避免了使用case
when 或者循环游标的复杂处理,大大提高了处理速度和代码整洁优雅。

select non-pivoted column, [first pivoted column] as column name, [second pivoted column] as column name, ... [last pivoted column] as column name from (select query that produces the data) as alias for the source query pivot ( aggregation function(column being aggregated) for [column that contains the values that will become column headers] in ( [first pivoted column], [second pivoted column], ... [last pivoted column]) ) as alias for the pivot table optional order by clause;

  表5-2 Sales.Orders表中的内容

注意事项:1.对升级到 SQL Server 2005 或更高版本的数据库使用 PIVOT 和
UNPIVOT 时,必须将数据库的兼容级别设置为 90 或更高;

语法解析

ProductID

                2.UNPIVOT 将与 PIVOT
执行几乎完全相反的操作,将列转换为行,但是也不是完全的相同,PIVOT
会执行一次聚合,从而将多个可能的行合并为输出中的单个行。而 UNPIVOT
不会重现原始表值表达式的结果,因为行已经被合并了。另外,UNPIVOT
的输入中的空值不会显示在输出中,而在执行 PIVOT
操作之前,输入中可能有原始的空值。

non-pivoted column

OrderMonth

              
3.动态处理和静态处理不一样的地方在于列转行的数量。也就是FOR … in
包含的数据。

非聚合列。

SubTotal

 最后简单写一下:UNPIVOT用于将列名转为列值(即列转行)

[first pivoted column]

1

语法:

第一列列名。

5

UNPIVOT(

[second pivoted column]

100.00

value_column

第二列列名。

1

FOR 
pivot_column

[last pivoted column]

6

IN(<column_list>)

最后一列列名。

100.00

)

select query that produces the data

2

简单测试了一下,待以后有实际应用再把实际例子复制过来。不继续深入探讨了。

数据子表。

5

 

alias for the source query

200.00

表别名。

2

aggregation function

6

聚合函数。

200.00

column being aggregated

2

聚合函数列,用于输出值列,最终输出中返回的列将对其进行分组。

7

[column that contains the values that will become column headers]

300.00

转换列,此列返回的唯一值将成为最终结果集中的字段。

3

[first pivoted column], [second pivoted column], … [last pivoted
column]

5

数据行中每一行行要转换的列名。

400.00

optional order by clause

3

排序规则。

5

示例

400.00

select b.Name,b.[android],b.[ios],b.[html5],b.[.net] from (select Name,Project,Score from [test1].[dbo].[student])as apivot( max(Score) for Project in ([android],[ios],[html5],[.net])) as border by b.name desc

  执行下面的语句:

示例结果

  SELECT ProductID, [5] AS 五月, [6] AS 六月, [7] AS 七月FROMSales.Orders PIVOT(SUM (Orders.SubTotal)FOR Orders.OrderMonth IN( [5], [6], [7] )) AS pvtORDER BY ProductID;

转换前

  在上面的语句中,Sales.Orders是输入表,Orders.OrderMonth是透视列(pivot_column),Orders.SubTotal是值列(value_column)。上面的语句将按下面的步骤获得输出结果集:

转换后

  a.PIVOT首先按值列之外的列(ProductID和OrderMonth)对输入表Sales.Orders进行分组汇总,类似执行下面的语句:

注意事项

  SELECT ProductID,OrderMonth,SUM (Orders.SubTotal) AS SumSubTotalFROM Sales.OrdersGROUP BY ProductID,OrderMonth;

1、如果输出列名不能在表转换列中,则不会执行任何计算。

  这时候将得到一个如表5-3所示的中间结果集。其中只有ProductID为3的产品由于在5月有2笔销售记录,被累加到了一起(值为800)。

2、输出的所有列的列名的数据类型必须一致。

  表5-3 Sales.Orders表经分组汇总后的结果

总结

ProductID

以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,谢谢大家对脚本之家的支持。

OrderMonth

SumSubTotal

1

5

100.00

1

6

100.00

2

5

200.00

2

6

200.00

2

7

300.00

3

5

800.00

  b.PIVOT根据FOR Orders.OrderMonth
IN指定的值5、6、7,首先在结果集中建立名为5、6、7的列,然后从图5-3所示的中间结果中取出OrderMonth列中取出相符合的值,分别放置到5、6、7的列中。此时得到的结果集的别名为pvt(见语句中AS
pvt的指定)。结果集的内容如表5-4所示。

  表5-4 使用FOR Orders.OrderMonth IN( [5], [6], [7]
)后得到的结果集

ProductID

5

6

7

1

100.00

100.00

NULL

2

200.00

200.00

200.00

3

800.00

NULL

NULL

  c.最后根据SELECT ProductID, [5] AS 五月, [6] AS 六月, [7] AS
七月FROM的指定,从别名pvt结果集中检索数据,并分别将名为5、6、7的列在最终结果集中重新命名为五月、六月、七月。这里需要注意的是FROM的含义,其表示从经PIVOT关系运算符得到的pvt结果集中检索数据,而不是从Sales.Orders中检索数据。最终得到的结果集如表5-5所示。

  表5-5 由表5-2所示的Sales.Orders表将行转换为列得到的最终结果集

ProductID

五月

六月

七月

1

100.00

100.00

NULL

2

200.00

200.00

200.00

3

800.00

NULL

NULL

  UNPIVOT与PIVOT执行几乎完全相反的操作,将列转换为行。但是,UNPIVOT并不完全是PIVOT的逆操作,由于在执行PIVOT过程中,数据已经被进行了分组汇总,所以使用UNPIVOT并不会重现原始表值表达式的结果。假设表5-5所示的结果集存储在一个名为MyPvt的表中,现在需要将列标识符“五月”、“六月”和“七月”转换到对应于相应产品ID的行值(即返回到表5-3所示的格式)。这意味着必须另外标识两个列,一个用于存储月份,一个用于存储销售额。为了便于理解,仍旧分别将这两个列命名为OrderMonth和SumSubTotal。参考下面的语句:

  CREATE TABLE MyPvt (ProductID int, 五月int, 六月 int, 七月int); --建立MyPvt表GO  --将表5-5中所示的值插入到MyPvt表中INSERT INTO MyPvt VALUES (1,100,100,0);INSERT INTO MyPvt VALUES (2,200,200,200);INSERT INTO MyPvt VALUES (3,800,0,0);  --执行UNPIVOTSELECT ProductID, OrderMonth, SubTotalFROM MyPvt UNPIVOT (SubTotal FOR OrderMonth IN  (五月, 六月, 七月) )AS unpvt;

  上面的语句将按下面的步骤获得输出结果集:

  a.首先建立一个临时结果集的结构,该结构中包含MyPvt表中除IN (五月,
六月, 七月)之外的列,以及SubTotal FOR
OrderMonth中指定的值列(SubTotal)和透视列(OrderMonth)。

  b.将在MyPvt中逐行检索数据,将表的列名称(在IN (五月, 六月,
七月)中指定)放入OrderMonth列中,将相应的值放入到SubTotal列中。最后得到的结果集如表5-6所示。

  表5-6 使用UNPIVOT得到的结果集

ProductID

OrderMonth

SubTotal

1

五月

100

1

六月

100

1

七月

0

2

五月

200

2

六月

200

2

七月

200

3

五月

800

3

六月

0

3

七月

0

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