sqlserver 行转列

本文介绍了一种使用T-SQL在SQL Server中动态构建复杂查询的方法。通过声明变量、使用子查询和动态执行SQL语句,可以实现从多个表中根据特定条件聚合数据的功能。这种方法在处理大量数据和复杂业务逻辑时特别有效。

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DECLARE @sq NVARCHAR(4000) 
SELECT @sq = ISNULL(@sq + ',', '') + QUOTENAME(SubjectName) FROM (select distinct SubjectName from T_db_DirectCost) as A SET 
@sql=' select r.* from (select ContractBillNo,ContractName,EntrustDepartmentname,SubjectName,CurrentAmountMDr 
from T_db_DirectCost where CurrentAmountMDr is not null) as t pivot(max(t.CurrentAmountMDr)for t.SubjectName in ('+@sq+')) as r where ContractBillNo is not null' 
EXEC( @sql) 
内容概要:本文介绍了多种开发者工具及其对开发效率的提升作用。首先,介绍了两款集成开发环境(IDE):IntelliJ IDEA 以其智能代码补全、强大的调试工具和项目管理功能适用于Java开发者;VS Code 则凭借轻量级和多种编程语言的插件支持成为前端开发者的常用工具。其次,提到了基于 GPT-4 的智能代码生成工具 Cursor,它通过对话式编程显著提高了开发效率。接着,阐述了版本控制系统 Git 的重要性,包括记录代码修改、分支管理和协作功能。然后,介绍了 Postman 作为 API 全生命周期管理工具,可创建、测试和文档化 API,缩短前后端联调时间。再者,提到 SonarQube 这款代码质量管理工具,能自动扫描代码并检测潜在的质量问题。还介绍了 Docker 容器化工具,通过定义应用的运行环境和依赖,确保环境一致性。最后,提及了线上诊断工具 Arthas 和性能调优工具 JProfiler,分别用于生产环境排障和性能优化。 适合人群:所有希望提高开发效率的程序员,尤其是有一定开发经验的软件工程师和技术团队。 使用场景及目标:①选择合适的 IDE 提升编码速度和代码质量;②利用 AI 编程助手加快开发进程;③通过 Git 实现高效的版本控制和团队协作;④使用 Postman 管理 API 的全生命周期;⑤借助 SonarQube 提高代码质量;⑥采用 Docker 实现环境一致性;⑦运用 Arthas 和 JProfiler 进行线上诊断和性能调优。 阅读建议:根据个人或团队的需求选择适合的工具,深入理解每种工具的功能特点,并在实际开发中不断实践和优化。
### SQL Server 实现行转列 示例教程 在SQL Server中,行转列可以通过`PIVOT`操作符来实现。此操作符允许聚合多个行的数据并将其转换成单个行中的不同列[^1]。 #### 创建示例表与数据填充 为了展示行转列的过程,先创建一个名为`Scores`的表格,并向其内插入一些学生成绩记录: ```sql IF OBJECT_ID('Scores', 'U') IS NOT NULL DROP TABLE Scores; CREATE TABLE Scores ( StudentName NVARCHAR(50), Subject NVARCHAR(50), Score INT ); INSERT INTO Scores (StudentName, Subject, Score) VALUES ('Alice', 'Math', 90), ('Alice', 'Chinese', 85), ('Bob', 'Math', 78), ('Bob', 'Chinese', 88); ``` #### 使用 PIVOT 进行列转行 下面是一个具体的例子,它展示了如何利用`PIVOT`将学生的各科成绩由多行表示的形式转化为每门科目作为单独的一列表现形式: ```sql SELECT * FROM ( SELECT StudentName, Subject, Score FROM Scores ) AS SourceTable PIVOT( MAX(Score) FOR Subject IN ([Math], [Chinese]) ) AS PivotTable; ``` 这段查询语句的结果将会把原始的成绩记录按照学生分组,并且对于每一个学生来说,数学(Math)和语文(Chinese)两门课的成绩会被放置在同一行的不同列里显示出来[^2]。 上述代码片段通过指定`MAX()`聚集函数处理可能存在的重复项;当每个组合键(StudentName 和 Subject)唯一时,也可以使用其他类型的聚集函数如`SUM()`, `AVG()`等依据具体需求而定[^3]。 注意,在实际应用环境中,如果不知道所有的列名或者这些列的数量可能会变化,则需要构建动态SQL语句来进行更灵活的操作[^4]。
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