在 SQL Server 中使用“透视表”将行转换为列

如果您使用的是 SQL Server 2005+，则可以使用该函数将数据从行转换为列。PIVOT

如果周数未知，听起来您需要使用动态 sql，但最初使用硬编码版本更容易看到正确的代码。

首先，以下是一些快速的表定义和数据：

CREATE TABLE yt 
(
  [Store] int, 
  [Week] int, 
  [xCount] int
);
    
INSERT INTO yt
(
  [Store], 
  [Week], [xCount]
)
VALUES
    (102, 1, 96),
    (101, 1, 138),
    (105, 1, 37),
    (109, 1, 59),
    (101, 2, 282),
    (102, 2, 212),
    (105, 2, 78),
    (109, 2, 97),
    (105, 3, 60),
    (102, 3, 123),
    (101, 3, 220),
    (109, 3, 87);

如果值已知，则将对查询进行硬编码：

select *
from 
(
  select store, week, xCount
  from yt 
) src
pivot
(
  sum(xcount)
  for week in ([1], [2], [3])
) piv;

查看 SQL 演示

然后，如果您需要动态生成周数，您的代码将是：

DECLARE @cols AS NVARCHAR(MAX),
    @query  AS NVARCHAR(MAX)

select @cols = STUFF((SELECT ',' + QUOTENAME(Week) 
                    from yt
                    group by Week
                    order by Week
            FOR XML PATH(''), TYPE
            ).value('.', 'NVARCHAR(MAX)') 
        ,1,1,'')

set @query = 'SELECT store,' + @cols + ' from 
             (
                select store, week, xCount
                from yt
            ) x
            pivot 
            (
                sum(xCount)
                for week in (' + @cols + ')
            ) p '

execute(@query);

请参阅 SQL 演示。

动态版本生成应转换为列的数字列表。两者都给出相同的结果：week

| STORE |   1 |   2 |   3 |
---------------------------
|   101 | 138 | 282 | 220 |
|   102 |  96 | 212 | 123 |
|   105 |  37 |  78 |  60 |
|   109 |  59 |  97 |  87 |

这是您可以执行的操作：

SELECT * 
FROM yourTable
PIVOT (MAX(xCount) 
       FOR Week in ([1],[2],[3],[4],[5],[6],[7])) AS pvt

演示

这是动态的 # 周。

完整示例：SQL Dynamic Pivot

DECLARE @DynamicPivotQuery AS NVARCHAR(MAX)
DECLARE @ColumnName AS NVARCHAR(MAX)

--Get distinct values of the PIVOT Column 
SELECT @ColumnName= ISNULL(@ColumnName + ',','') + QUOTENAME(Week)
FROM (SELECT DISTINCT Week FROM #StoreSales) AS Weeks

--Prepare the PIVOT query using the dynamic 
SET @DynamicPivotQuery = 
  N'SELECT Store, ' + @ColumnName + ' 
    FROM #StoreSales
    PIVOT(SUM(xCount) 
          FOR Week IN (' + @ColumnName + ')) AS PVTTable'
--Execute the Dynamic Pivot Query
EXEC sp_executesql @DynamicPivotQuery

我以前通过使用子查询实现了同样的事情。因此，如果原始表名为 StoreCountsByWeek，并且有一个列出应用商店 ID 的单独表，则它将如下所示：

SELECT StoreID, 
    Week1=(SELECT ISNULL(SUM(xCount),0) FROM StoreCountsByWeek WHERE StoreCountsByWeek.StoreID=Store.StoreID AND Week=1),
    Week2=(SELECT ISNULL(SUM(xCount),0) FROM StoreCountsByWeek WHERE StoreCountsByWeek.StoreID=Store.StoreID AND Week=2),
    Week3=(SELECT ISNULL(SUM(xCount),0) FROM StoreCountsByWeek WHERE StoreCountsByWeek.StoreID=Store.StoreID AND Week=3)
FROM Store
ORDER BY StoreID

这种方法的一个优点是语法更清晰，并且可以更轻松地联接到其他表以将其他字段也提取到结果中。

我的轶事结果是，在不到一秒钟的时间内完成了在几千行上运行此查询，而我实际上有 7 个子查询。但正如评论中所指出的，这样做的计算成本更高，因此，如果您希望它运行在大量数据上，请小心使用此方法。

select * from (select name, ID from Empoyee) Visits
    pivot(sum(ID) for name
    in ([Emp1],
    [Emp2],
    [Emp3]
    ) ) as pivottable;

我正在编写一个可用于此目的的 sp，基本上这个 sp 透视任何表并返回一个新表透视或仅返回数据集，这是执行它的方法：

Exec dbo.rs_pivot_table @schema=dbo,@table=table_name,@column=column_to_pivot,@agg='sum([column_to_agg]),avg([another_column_to_agg]),',
        @sel_cols='column_to_select1,column_to_select2,column_to_select1',@new_table=returned_table_pivoted;

请注意，在参数@agg中，列名必须为 ，并且参数必须以逗号结尾'['','

SP （英语）

Create Procedure [dbo].[rs_pivot_table]
    @schema sysname=dbo,
    @table sysname,
    @column sysname,
    @agg nvarchar(max),
    @sel_cols varchar(max),
    @new_table sysname,
    @add_to_col_name sysname=null
As
--Exec dbo.rs_pivot_table dbo,##TEMPORAL1,tip_liq,'sum([val_liq]),sum([can_liq]),','cod_emp,cod_con,tip_liq',##TEMPORAL1PVT,'hola';
Begin

    Declare @query varchar(max)='';
    Declare @aggDet varchar(100);
    Declare @opp_agg varchar(5);
    Declare @col_agg varchar(100);
    Declare @pivot_col sysname;
    Declare @query_col_pvt varchar(max)='';
    Declare @full_query_pivot varchar(max)='';
    Declare @ind_tmpTbl int; --Indicador de tabla temporal 1=tabla temporal global 0=Tabla fisica

    Create Table #pvt_column(
        pivot_col varchar(100)
    );

    Declare @column_agg table(
        opp_agg varchar(5),
        col_agg varchar(100)
    );

    IF  EXISTS (SELECT * FROM sys.objects WHERE object_id = OBJECT_ID(@table) AND type in (N'U'))
        Set @ind_tmpTbl=0;
    ELSE IF OBJECT_ID('tempdb..'+ltrim(rtrim(@table))) IS NOT NULL
        Set @ind_tmpTbl=1;

    IF  EXISTS (SELECT * FROM sys.objects WHERE object_id = OBJECT_ID(@new_table) AND type in (N'U')) OR 
        OBJECT_ID('tempdb..'+ltrim(rtrim(@new_table))) IS NOT NULL
    Begin
        Set @query='DROP TABLE '+@new_table+'';
        Exec (@query);
    End;

    Select @query='Select distinct '+@column+' From '+(case when @ind_tmpTbl=1 then 'tempdb.' else '' end)+@schema+'.'+@table+' where '+@column+' is not null;';
    Print @query;

    Insert into #pvt_column(pivot_col)
    Exec (@query)

    While charindex(',',@agg,1)>0
    Begin
        Select @aggDet=Substring(@agg,1,charindex(',',@agg,1)-1);

        Insert Into @column_agg(opp_agg,col_agg)
        Values(substring(@aggDet,1,charindex('(',@aggDet,1)-1),ltrim(rtrim(replace(substring(@aggDet,charindex('[',@aggDet,1),charindex(']',@aggDet,1)-4),')',''))));

        Set @agg=Substring(@agg,charindex(',',@agg,1)+1,len(@agg))

    End

    Declare cur_agg cursor read_only forward_only local static for
    Select 
        opp_agg,col_agg
    from @column_agg;

    Open cur_agg;

    Fetch Next From cur_agg
    Into @opp_agg,@col_agg;

    While @@fetch_status=0
    Begin

        Declare cur_col cursor read_only forward_only local static for
        Select 
            pivot_col 
        From #pvt_column;

        Open cur_col;

        Fetch Next From cur_col
        Into @pivot_col;

        While @@fetch_status=0
        Begin

            Select @query_col_pvt='isnull('+@opp_agg+'(case when '+@column+'='+quotename(@pivot_col,char(39))+' then '+@col_agg+
            ' else null end),0) as ['+lower(Replace(Replace(@opp_agg+'_'+convert(varchar(100),@pivot_col)+'_'+replace(replace(@col_agg,'[',''),']',''),' ',''),'&',''))+
                (case when @add_to_col_name is null then space(0) else '_'+isnull(ltrim(rtrim(@add_to_col_name)),'') end)+']'
            print @query_col_pvt
            Select @full_query_pivot=@full_query_pivot+@query_col_pvt+', '

            --print @full_query_pivot

            Fetch Next From cur_col
            Into @pivot_col;        

        End     

        Close cur_col;
        Deallocate cur_col;

        Fetch Next From cur_agg
        Into @opp_agg,@col_agg; 
    End

    Close cur_agg;
    Deallocate cur_agg;

    Select @full_query_pivot=substring(@full_query_pivot,1,len(@full_query_pivot)-1);

    Select @query='Select '+@sel_cols+','+@full_query_pivot+' into '+@new_table+' From '+(case when @ind_tmpTbl=1 then 'tempdb.' else '' end)+
    @schema+'.'+@table+' Group by '+@sel_cols+';';

    print @query;
    Exec (@query);

End;
GO

这是一个执行示例：

Exec dbo.rs_pivot_table @schema=dbo,@table=##TEMPORAL1,@column=tip_liq,@agg='sum([val_liq]),avg([can_liq]),',@sel_cols='cod_emp,cod_con,tip_liq',@new_table=##TEMPORAL1PVT;

然后会返回：Select * From ##TEMPORAL1PVT

以下是上面@Tayrn答案的修订版，可以帮助您更轻松地理解透视：

这可能不是最好的方法，但这就是帮助我了解如何数据透视表的原因。

ID = 要透视的行

MY_KEY = 您从原始表中选择的列，其中包含要透视的列名。

VAL = 要在每列下返回的值。

MAX（VAL） => 可以替换为其他聚合函数。总和（VAL）、最小值（VAL）等...

DECLARE @cols AS NVARCHAR(MAX),
@query  AS NVARCHAR(MAX)
select @cols = STUFF((SELECT ',' + QUOTENAME(MY_KEY) 
                from yt
                group by MY_KEY
                order by MY_KEY ASC
        FOR XML PATH(''), TYPE
        ).value('.', 'NVARCHAR(MAX)') 
    ,1,1,'')
set @query = 'SELECT ID,' + @cols + ' from 
         (
            select ID, MY_KEY, VAL 
            from yt
        ) x
        pivot 
        (
            sum(VAL)
            for MY_KEY in (' + @cols + ')
        ) p '

        execute(@query);

只是给你一些想法，其他数据库是如何解决这个问题的。 还内置了对透视的支持，SQL 看起来更加直观和整洁。它就像指定键列 （）、透视列 （） 和计算指标 （） 一样简单。DolphinDBStoreWeeksum(xCount)

//prepare a 10-million-row table
n=10000000
t=table(rand(100, n) + 1 as Store, rand(54, n) + 1 as Week, rand(100, n) + 1 as xCount)

//use pivot clause to generate a pivoted table pivot_t
pivot_t = select sum(xCount) from t pivot by Store, Week

DolphinDB 是一个列式高性能数据库。演示中的计算成本在戴尔 XPS 笔记本电脑 （i7 CPU） 上低至 546 毫秒。更多细节，请参考在线 DolphinDB 手册 https://www.dolphindb.com/help/index.html?pivotby.html

Pivot 是 SQL 运算符之一，用于将输出中一列的唯一数据转换为多列。这也意味着将行转换为列（旋转表）。让我们考虑一下这张表，

如果我想根据每个客户的产品类型（扬声器、玻璃、耳机）筛选此数据，请使用 Pivot 运算符。

Select CustmerName, Speaker, Glass, Headset  
from TblCustomer  
   Pivot  
    (  
     Sum(Price) for Product in ([Speaker],[Glass],[Headset])  
    ) as PivotTable