SQL 中的行轉列和列轉行
行轉列，列轉行是我們經常碰到的問題。行轉列一般通過 CASE WHEN 語句來實現，也可以通過 SQL SERVER 的運算符 PIVOT 來實現。用傳統的方法，比較好理解。層次清晰，而且比較習慣。但是 PIVOT 、UNPIVOT 提供的語法比一系列複雜的 SELECT…CASE 語句中所指定的語法更簡單、更具可讀性。下面我們通過幾個簡單的例子來介紹一下列轉行、行轉列問題。
我們首先先通過一個老生常談的例子，學生成績表 (下面簡化了些) 來形象瞭解下行轉列
`CREATE TABLE [StudentScores]
(
[UserName] NVARCHAR(20), --學生姓名
[Subject] NVARCHAR(30), --科目
[Score] FLOAT, --成績
)
INSERT INTO [StudentScores] SELECT 'Nick', '語文', 80
INSERT INTO [StudentScores] SELECT 'Nick', '數學', 90
INSERT INTO [StudentScores] SELECT 'Nick', '英語', 70
INSERT INTO [StudentScores] SELECT 'Nick', '生物', 85
INSERT INTO [StudentScores] SELECT 'Kent', '語文', 80
INSERT INTO [StudentScores] SELECT 'Kent', '數學', 90
INSERT INTO [StudentScores] SELECT 'Kent', '英語', 70
INSERT INTO [StudentScores] SELECT 'Kent', '生物', 85`
如果我想知道每位學生的每科成績，而且每個學生的全部成績排成一行，這樣方便我查看、統計，導出數據
SELECT UserName, MAX(CASE Subject WHEN '語文' THEN Score ELSE 0 END) AS '語文', MAX(CASE Subject WHEN '數學' THEN Score ELSE 0 END) AS '數學', MAX(CASE Subject WHEN '英語' THEN Score ELSE 0 END) AS '英語', MAX(CASE Subject WHEN '生物' THEN Score ELSE 0 END) AS '生物' FROM dbo.[StudentScores] GROUP BY UserName
查詢結果如圖所示，這樣我們就能很清楚的瞭解每位學生所有的成績了
接下來我們來看看第二個小列子。有一個遊戲玩家充值表（僅僅爲了說明，舉的一個小例子），
CREATE TABLE [Inpours]
(
[ID] INT IDENTITY(1,1),
[UserName] NVARCHAR(20), --遊戲玩家
[CreateTime] DATETIME, --充值時間
[PayType] NVARCHAR(20), --充值類型
[Money] DECIMAL, --充值金額
[IsSuccess] BIT, --是否成功 1表示成功， 0表示失敗
CONSTRAINT [PK_Inpours_ID] PRIMARY KEY(ID)
)
INSERT INTO Inpours SELECT '張三', '2010-05-01', '支付寶', 50, 1
INSERT INTO Inpours SELECT '張三', '2010-06-14', '支付寶', 50, 1
INSERT INTO Inpours SELECT '張三', '2010-06-14', '手機短信', 100, 1
INSERT INTO Inpours SELECT '李四', '2010-06-14', '手機短信', 100, 1
INSERT INTO Inpours SELECT '李四', '2010-07-14', '支付寶', 100, 1
INSERT INTO Inpours SELECT '王五', '2010-07-14', '工商銀行卡', 100, 1
INSERT INTO Inpours SELECT '趙六', '2010-07-14', '建設銀行卡', 100, 1下面來了一個統計數據的需求，要求按日期、支付方式來統計充值金額信息。這也是一個典型的行轉列的例子。我們可以通過下面的腳本來達到目的
SELECT
CONVERT(VARCHAR(10), CreateTime, 120) AS CreateTime,
CASE PayType WHEN '支付寶' THEN SUM(Money) ELSE 0 END AS '支付寶',
CASE PayType WHEN '手機短信' THEN SUM(Money) ELSE 0 END AS '手機短信',
CASE PayType WHEN '工商銀行卡' THEN SUM(Money) ELSE 0 END AS '工商銀行卡',
CASE PayType WHEN '建設銀行卡' THEN SUM(Money) ELSE 0 END AS '建設銀行卡'
FROM Inpours
GROUP BY CreateTime, PayType如圖所示，我們這樣只是得到了這樣的輸出結果，還需進一步處理，才能得到想要的結果
SELECT
CreateTime,
ISNULL(SUM([支付寶]) , 0) AS [支付寶],
ISNULL(SUM([手機短信]) , 0) AS [手機短信],
ISNULL(SUM([工商銀行卡]), 0) AS [工商銀行卡],
ISNULL(SUM([建設銀行卡]), 0) AS [建設銀行卡]
FROM
(
SELECT
CONVERT(VARCHAR(10), CreateTime, 120) AS CreateTime,
CASE PayType WHEN '支付寶' THEN SUM(Money) ELSE 0 END AS '支付寶' ,
CASE PayType WHEN '手機短信' THEN SUM(Money) ELSE 0 END AS '手機短信',
CASE PayType WHEN '工商銀行卡' THEN SUM(Money) ELSE 0 END AS '工商銀行卡',
CASE PayType WHEN '建設銀行卡' THEN SUM(Money) ELSE 0 END AS '建設銀行卡'
FROM Inpours
GROUP BY CreateTime, PayType
) T
GROUP BY CreateTime其實行轉列，關鍵是要理清邏輯，而且對分組（Group by）概念比較清晰。上面兩個列子基本上就是行轉列的類型了。但是有個問題來了，上面是我爲了說明弄的一個簡單列子。實際中，可能支付方式特別多，而且邏輯也複雜很多，可能涉及匯率、手續費等等 (曾經做個這樣一個)，如果支付方式特別多，我們的 CASE WHEN 會弄出一大堆，確實比較惱火，而且新增一種支付方式，我們還得修改腳本如果把上面的腳本用動態 SQL 改寫一下，我們就能輕鬆解決這個問題
DECLARE @cmdText VARCHAR(8000);
DECLARE @tmpSql VARCHAR(8000);
SET @cmdText = 'SELECT CONVERT(VARCHAR(10), CreateTime, 120) AS CreateTime,' + CHAR(10);
SELECT @cmdText = @cmdText + ' CASE PayType WHEN ''' +
PayType + ''' THEN SUM(Money) ELSE 0 END AS ''' + PayType
+ ''',' + CHAR(10) FROM (SELECT DISTINCT PayType FROM Inpours ) T
SET @cmdText = LEFT(@cmdText, LEN(@cmdText) -2) --注意這裏，如果沒有加CHAR(10) 則用LEFT(@cmdText, LEN(@cmdText) -1)
SET @cmdText = @cmdText + ' FROM Inpours
GROUP BY CreateTime, PayType ';
SET @tmpSql ='SELECT CreateTime,' + CHAR(10);
SELECT @tmpSql = @tmpSql + ' ISNULL(SUM(' + PayType + '), 0) AS ''' +
PayType + ''',' + CHAR(10)
FROM (SELECT DISTINCT PayType FROM Inpours ) T
SET @tmpSql = LEFT(@tmpSql, LEN(@tmpSql) -2) + ' FROM (' + CHAR(10);
SET @cmdText = @tmpSql + @cmdText + ') T GROUP BY CreateTime ';
PRINT @cmdText
EXECUTE (@cmdText);下面是通過 PIVOT 來進行行轉列的用法，大家可以對比一下，確實要簡單、更具可讀性
SELECT CreateTime, [支付寶] , [手機短信],[工商銀行卡] , [建設銀行卡]
FROM
(
SELECT CONVERT(VARCHAR(10), CreateTime, 120) AS CreateTime,PayType, Money
FROM Inpours
) P
PIVOT (
SUM(Money)
FOR PayType IN
([支付寶], [手機短信], [工商銀行卡], [建設銀行卡])
) AS T
ORDER BY CreateTime有時可能會出現這樣的錯誤：
消息 325，級別 15，狀態 1，第 9 行
‘PIVOT’ 附近有語法錯誤。您可能需要將當前數據庫的兼容級別設置爲更高的值，以啓用此功能。有關存儲過程 sp_dbcmptlevel 的信息，請參見幫助。
這個是因爲：對升級到 SQL Server 2005 或更高版本的數據庫使用 PIVOT 和 UNPIVOT 時，必須將數據庫的兼容級別設置爲 90 或更高。有關如何設置數據庫兼容級別的信息，請參閱 sp_dbcmptlevel (Transact-SQL)。例如，只需在執行上面腳本前加上 EXEC sp_dbcmptlevel Test, 90; 就 OK 了， Test 是所在數據庫的名稱。
下面我們來看看列轉行，主要是通過 UNION ALL ,MAX 來實現。假如有下面這麼一個表
Create Table ProgrectDetail
(
ProgrectName NVARCHAR(20), --工程名稱
OverseaSupply INT, --海外供應商供給數量
NativeSupply INT, --國內供應商供給數量
SouthSupply INT, --南方供應商供給數量
NorthSupply INT --北方供應商供給數量
)
INSERT INTO ProgrectDetail
SELECT 'A', 100, 200, 50, 50
UNION ALL
SELECT 'B', 200, 300, 150, 150
UNION ALL
SELECT 'C', 159, 400, 20, 320
UNION ALL
SELECT 'D', 250, 30, 15, 15我們可以通過下面的腳本來實現，查詢結果如下圖所示
SELECT ProgrectName, 'OverseaSupply' AS Supplier,
MAX(OverseaSupply) AS 'SupplyNum'
FROM ProgrectDetail
GROUP BY ProgrectName
UNION ALL
SELECT ProgrectName, 'NativeSupply' AS Supplier,
MAX(NativeSupply) AS 'SupplyNum'
FROM ProgrectDetail
GROUP BY ProgrectName
UNION ALL
SELECT ProgrectName, 'SouthSupply' AS Supplier,
MAX(SouthSupply) AS 'SupplyNum'
FROM ProgrectDetail
GROUP BY ProgrectName
UNION ALL
SELECT ProgrectName, 'NorthSupply' AS Supplier,
MAX(NorthSupply) AS 'SupplyNum'
FROM ProgrectDetail
GROUP BY ProgrectName用 UNPIVOT 實現如下：
SELECT ProgrectName,Supplier,SupplyNum
FROM
(
SELECT ProgrectName, OverseaSupply, NativeSupply,
SouthSupply, NorthSupply
FROM ProgrectDetail
)T
UNPIVOT
(
SupplyNum FOR Supplier IN
(OverseaSupply, NativeSupply, SouthSupply, NorthSupply )
) P本文由 Readfog 進行 AMP 轉碼，版權歸原作者所有。
來源：https://mp.weixin.qq.com/s/FUmchqFiq1gEzifB0GeCLg