SQL Pivot初探

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本文展示了如何使用Pivot函数将给定表的第一列元素翻转为列名，并根据这些元素进行求和操作。通过提供的示例，详细解释了从原始表到最终结果的转换过程，包括数据的筛选、聚合和展示方式。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

Pivot的语法和说明请看

http://technet.microsoft.com/zh-cn/library/ms177410.aspx

只写个例子。原表内容部分如下：

bill_table	bill_comedate	 bill_zhje
醉江月	2012-08-20 00:00:00.000 168
大厅6号	2012-08-20 00:00:00.000	154.88
大厅1号	2012-08-20 00:00:00.000	299.2
大厅2号	2012-08-20 00:00:00.000	968
瑶池宴	2012-08-20 00:00:00.000	1530
大厅4号	2012-08-21 00:00:00.000	45
碧云深	2012-08-21 00:00:00.000	207
愿成双	2012-08-21 00:00:00.000	582
潇湘曲	2012-08-21 00:00:00.000	582
舞杨花	2012-08-22 00:00:00.000	148
舞迎春	2012-08-22 00:00:00.000	908
瑶阶草	2012-08-22 00:00:00.000	908
暮花天	2012-08-22 00:00:00.000	908
暮山溪	2012-08-22 00:00:00.000	120
暮云碧	2012-08-22 00:00:00.000	1013
暮花天	2012-08-22 00:00:00.000	120
碧桃春	2012-08-22 00:00:00.000	120
舞杨花	2012-08-22 00:00:00.000	1266
大厅1号	2012-08-23 00:00:00.000	2076
大厅2号	2012-08-23 00:00:00.000	61
大厅5号	2012-08-23 00:00:00.000	510
大厅5号	2012-08-23 00:00:00.000	976
大厅6号	2012-08-23 00:00:00.000	307
大厅1号	2012-08-24 00:00:00.000	3468
大厅2号	2012-08-24 00:00:00.000	504
大厅4号	2012-08-24 00:00:00.000	723
愿成双	2012-08-30 00:00:00.000	1068
暮山溪	2012-09-03 00:00:00.000	2404
大厅2号	2012-09-05 00:00:00.000	1389
大厅2号	2012-09-06 00:00:00.000	530
大厅4号	2012-09-06 00:00:00.000	145
大厅5号	2012-09-06 00:00:00.000	319
大厅6号	2012-09-06 00:00:00.000	56
大厅2号	2012-09-06 00:00:00.000	490
大厅2号	2012-09-06 00:00:00.000	140
大厅1号	2012-09-06 00:00:00.000	140
大厅6号	2012-08-06 00:00:00.000	1098
赛天香	2012-09-07 00:00:00.000	1600
大厅4号	2012-09-07 00:00:00.000	264
大厅3号	2012-09-07 00:00:00.000	976

用Pivot把第一列里面的值翻转成列名，下面跟上sum出来的结果。语句如下

select bill_comedate,[碧桃春],[醉江月],[大厅1号],[大厅2号],[大厅3号],[大厅4号],[大厅5号],[大厅6号]
from Bill as a
Pivot (sum(a.bill_zhje) FOR a.bill_table in ([碧桃春],[醉江月],[大厅1号],[大厅2号],[大厅3号],[大厅4号],[大厅5号],[大厅6号])) as PVT  
group by bill_comedate,[碧桃春],[醉江月],[大厅1号],[大厅2号],[大厅3号],[大厅4号],[大厅5号],[大厅6号]

得到的部分结果如下（没有把bill_table里面的写完）

bill_comedate	碧桃春	醉江月	大厅1号	大厅2号	大厅3号	大厅4号	大厅5号	大厅6号
2012-08-06 00:00:00.000	NULL	NULL	NULL	NULL	NULL	NULL	NULL	1098
2012-08-20 00:00:00.000	NULL	NULL	NULL	NULL	NULL	NULL	NULL	NULL
2012-08-20 00:00:00.000	NULL	NULL	NULL	NULL	NULL	NULL	NULL	154.88
2012-08-20 00:00:00.000	NULL	NULL	NULL	968	NULL	NULL	NULL	NULL
2012-08-20 00:00:00.000	NULL	NULL	299.2	NULL	NULL	NULL	NULL	NULL
2012-08-20 00:00:00.000	NULL	168	NULL	NULL	NULL	NULL	NULL	NULL
2012-08-21 00:00:00.000	NULL	NULL	NULL	NULL	NULL	NULL	NULL	NULL
2012-08-21 00:00:00.000	NULL	NULL	NULL	NULL	NULL	45	NULL	NULL
2012-08-22 00:00:00.000	NULL	NULL	NULL	NULL	NULL	NULL	NULL	NULL
2012-08-22 00:00:00.000	120	NULL	NULL	NULL	NULL	NULL	NULL	NULL
2012-08-23 00:00:00.000	NULL	NULL	NULL	NULL	NULL	NULL	NULL	307
2012-08-23 00:00:00.000	NULL	NULL	NULL	NULL	NULL	NULL	510	NULL
2012-08-23 00:00:00.000	NULL	NULL	NULL	NULL	NULL	NULL	976	NULL
2012-08-23 00:00:00.000	NULL	NULL	NULL	61	NULL	NULL	NULL	NULL
2012-08-23 00:00:00.000	NULL	NULL	2076	NULL	NULL	NULL	NULL	NULL
2012-08-24 00:00:00.000	NULL	NULL	NULL	NULL	NULL	723	NULL	NULL
2012-08-24 00:00:00.000	NULL	NULL	NULL	504	NULL	NULL	NULL	NULL
2012-08-24 00:00:00.000	NULL	NULL	3468	NULL	NULL	NULL	NULL	NULL
2012-08-27 00:00:00.000	NULL	NULL	NULL	NULL	NULL	NULL	NULL	NULL
2012-08-30 00:00:00.000	NULL	NULL	NULL	NULL	NULL	NULL	NULL	NULL
2012-09-03 00:00:00.000	NULL	NULL	NULL	NULL	NULL	NULL	NULL	NULL
2012-09-05 00:00:00.000	NULL	NULL	NULL	1389	NULL	NULL	NULL	NULL
2012-09-06 00:00:00.000	NULL	NULL	NULL	NULL	NULL	NULL	NULL	56
2012-09-06 00:00:00.000	NULL	NULL	NULL	NULL	NULL	NULL	319	NULL
2012-09-06 00:00:00.000	NULL	NULL	NULL	NULL	NULL	145	NULL	NULL
2012-09-06 00:00:00.000	NULL	NULL	NULL	140	NULL	NULL	NULL	NULL
2012-09-06 00:00:00.000	NULL	NULL	NULL	490	NULL	NULL	NULL	NULL
2012-09-06 00:00:00.000	NULL	NULL	NULL	530	NULL	NULL	NULL	NULL
2012-09-06 00:00:00.000	NULL	NULL	140	NULL	NULL	NULL	NULL	NULL
2012-09-07 00:00:00.000	NULL	NULL	NULL	NULL	NULL	NULL	NULL	NULL
2012-09-07 00:00:00.000	NULL	NULL	NULL	NULL	NULL	264	NULL	NULL
2012-09-07 00:00:00.000	NULL	NULL	NULL	NULL	976	NULL	NULL	NULL