MS SQL Server 行转列的总结

太过爱你忘了你带给我的痛 2022-01-16 22:11 260阅读 0赞

[为什么80%的码农都做不了架构师？>>> ][80_] ![hot3.png][]

一直在找一个比较参数化的 行转列算法 （一个老话题了）今天看到一篇文章比较全面的介绍了的应用。

样本数据如图：![9684713117847c34099b6c65b08c1ede.png][]

**方法一**：使用拼接SQL，静态列字段;

**方法二**：使用拼接SQL，动态列字段;

**方法三**：使用PIVOT关系运算符，静态列字段;

**方法四**：使用PIVOT关系运算符，动态列字段;

方法一：

SELECT [UserName],
    　　SUM(CASE [Subject] WHEN '数学' THEN [Source] ELSE 0 END) AS '[数学]',
    　　SUM(CASE [Subject] WHEN '英语' THEN [Source] ELSE 0 END) AS '[英语]',
    　　SUM(CASE [Subject] WHEN '语文' THEN [Source] ELSE 0 END) AS '[语文]'
    　　FROM [TestRows2Columns]
    　　GROUP BY [UserName]
    　　GO

结果：

![495f070bd820fb13756ee0c342e6781a.png][]

方法二:

DECLARE @sql VARCHAR(8000)
    　　SET @sql = 'SELECT [UserName],'
    　　SELECT @sql = @sql + 'SUM(CASE [Subject] WHEN '''+[Subject]+''' THEN [Source] ELSE 0 END) AS '''+QUOTENAME([Subject])+''','
    　　FROM (SELECT DISTINCT [Subject] FROM [TestRows2Columns]) AS a
    　　SELECT @sql = LEFT(@sql,LEN(@sql)-1) + ' FROM [TestRows2Columns] GROUP BY [UserName]'
    　　PRINT(@sql)
    　　EXEC(@sql)
    　　GO

方法三：

SELECT *
    　　FROM ( SELECT [UserName] ,
    　　[Subject] ,
    　　[Source]
    　　FROM [TestRows2Columns]
    　　) p PIVOT
    　　( SUM([Source]) FOR [Subject] IN ( [数学],[英语],[语文] ) ) AS pvt
    　　ORDER BY pvt.[UserName];
    　　GO

方法四：各种必要的表名、分组列、行转列字段、字段值都已经参数化，直接修改就行 作者：<听风吹雨>

DECLARE @sql_str NVARCHAR(MAX)
    　　DECLARE @sql_col NVARCHAR(MAX)
    　　DECLARE @tableName SYSNAME --行转列表
    　　DECLARE @groupColumn SYSNAME --分组字段
    　　DECLARE @row2column SYSNAME --行变列的字段
    　　DECLARE @row2columnValue SYSNAME --行变列值的字段
    　　SET @tableName = 'TestRows2Columns'
    　　SET @groupColumn = 'UserName'
    　　SET @row2column = 'Subject'
    　　SET @row2columnValue = 'Source'
    　　--从行数据中获取可能存在的列
    　　SET @sql_str = N'
    　　SELECT @sql_col_out = ISNULL(@sql_col_out + '','','''') + QUOTENAME(['+@row2column+'])
    　　FROM ['+@tableName+'] GROUP BY ['+@row2column+']'
    　　--PRINT @sql_str
    　　EXEC sp_executesql @sql_str,N'@sql_col_out NVARCHAR(MAX) OUTPUT',@sql_col_out=@sql_col OUTPUT
    　　--PRINT @sql_col
    　　SET @sql_str = N'
    　　SELECT * FROM (
    　　SELECT ['+@groupColumn+'],['+@row2column+'],['+@row2columnValue+'] FROM ['+@tableName+']) p PIVOT
    　　(SUM(['+@row2columnValue+']) FOR ['+@row2column+'] IN ( '+ @sql_col +') ) AS pvt
    　　ORDER BY pvt.['+@groupColumn+']'
    　　--PRINT (@sql_str)
    　　EXEC (@sql_str)

各参数的说明入下图：![07691c6383c9b8d40633e4d72c7ab94b.png][]

这个方法还有一个进阶版就是加入了查询条件：

DECLARE @sql_str NVARCHAR(MAX)
    　　DECLARE @sql_col NVARCHAR(MAX)
    　　DECLARE @sql_where NVARCHAR(MAX)
    　　DECLARE @tableName SYSNAME --行转列表
    　　DECLARE @groupColumn SYSNAME --分组字段
    　　DECLARE @row2column SYSNAME --行变列的字段
    　　DECLARE @row2columnValue SYSNAME --行变列值的字段
    　　SET @tableName = 'TestRows2Columns'
    　　SET @groupColumn = 'UserName'
    　　SET @row2column = 'Subject'
    　　SET @row2columnValue = 'Source'
    　　SET @sql_where = 'WHERE UserName = ''王五''' --过滤条件
    　　--从行数据中获取可能存在的列
    　　SET @sql_str = N'
    　　SELECT @sql_col_out = ISNULL(@sql_col_out + '','','''') + QUOTENAME(['+@row2column+'])
    　　FROM ['+@tableName+'] '+@sql_where+' GROUP BY ['+@row2column+']'
    　　--PRINT @sql_str
    　　EXEC sp_executesql @sql_str,N'@sql_col_out NVARCHAR(MAX) OUTPUT',@sql_col_out=@sql_col OUTPUT
    　　--PRINT @sql_col
    　　SET @sql_str = N'
    　　SELECT * FROM (
    　　SELECT ['+@groupColumn+'],['+@row2column+'],['+@row2columnValue+'] FROM ['+@tableName+']'+@sql_where+') p PIVOT
    　　(SUM(['+@row2columnValue+']) FOR ['+@row2column+'] IN ( '+ @sql_col +') ) AS pvt
    　　ORDER BY pvt.['+@groupColumn+']'
    　　--PRINT (@sql_str)
    　　EXEC (@sql_str)

结果如图：![59860a328d7222f047b57e9bffd64a41.png][]

部分内容源自于听风吹雨

转载于:https://my.oschina.net/u/3713052/blog/1556447

[80_]: https://my.oschina.net/u/2663968/blog/3051541
[hot3.png]: /images/20220117/b62dc50392e54d3bb8e5a6144191a62d.png
[9684713117847c34099b6c65b08c1ede.png]: http://img13.3lian.com/201406/18/9684713117847c34099b6c65b08c1ede.png
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