PIVOT统计

在第一部分中，我们讨论了APPLY和CTE这两个T-SQL Enhancement。APPLY实现了Table和TVF的Join，CTE通过创建“临时的View”的方式使问题化繁为简。现在我们接着来讨论另外两个重要的T-SQL Enhancement Items：PIVOT和Ranking。 

三、            PIVOT Operator

PIVOT的中文意思是“在枢轴上转动”，比如对于一个2维坐标，将横坐标变成纵坐标，将纵坐标变成横坐标。反映在一个Relational Table上的意思就是：变成为列，变列为行。相信大家在进行报表设计的时候都遇到过类似于这样的需求：统计2002年内某个销售人员第一季度每个月处理的订单数。在AdventureWorks Sample Databse中，Sales Order存储于SaleOrderHeader这张表中，它的结果如下：

我们一般情况下通过下面的SQL实现我们提出的统计功能：

SELECT  SalesPersonID,
SUM ( CASE   DATEPART (MM,OrderDate) WHEN   1   THEN   1   ELSE   0   END )  AS  JAN,
SUM ( CASE   DATEPART (MM,OrderDate) WHEN   2   THEN   1   ELSE   0   END )  AS  FEB,
SUM ( CASE   DATEPART (MM,OrderDate) WHEN   3   THEN   1   ELSE   0   END )  AS  MAR,
SUM ( CASE   DATEPART (MM,OrderDate) WHEN   4   THEN   1   ELSE   0   END )  AS  APR
FROM  Sales.SalesOrderHeader
WHERE   DATEPART (yyyy,OrderDate)  =   2002
GROUP   BY  SalesPersonID

于是我们得到了这样的统计数据：

通过数据在原表的结构和我们最终获得的结果进行比较，我们发现就像是“旋转”了90度，原来的OrderDate是存储在每行的基于Order的一个属性（行），现在我们要把Order Date按照不同月份统计，这样行变成了列。

像这样的需求，我们都可以可以通过PIVOT这个操作符来实现，下面就是基于PIVOT的SQL：SELECT语句筛选出来的是为经过PIVOT的数据。

PIVOT（COUNT(MON)是我们需要统计的数据，FOR MON IN ([1],[2],[3],[4]是统计的范围）就成了我们最终输出的结构了。
 PIVOT，可以不能一下明白它的实现，但是只要你是使用了一两次，相信就会很容易地掌握它。与PIVOT对应的还以一个操作符UNPIVOT，它完成PIVOT的逆操作，在这里就不介绍了，如果有兴趣的话，可以参考SQL Server Books Online。

SELECT  SalesPersonID,  [ 1 ]   AS  JAN, [ 2 ]   AS  FEB,  [ 3 ]   AS  MAR,  [ 4 ]   AS  APR
FROM  
(
     SELECT  SalesPersonID,  DATEPART (MM,OrderDate)  AS  MON
     FROM  Sales.SalesOrderHeader
     WHERE   DATEPART (yyyy,OrderDate)  =   2002
) S

PIVOT 
(
     COUNT (MON)  FOR  MON  IN  ( [ 1 ] , [ 2 ] , [ 3 ] , [ 4 ] )
)
AS  P

在上面的例子中，同过下面的

SELECT  SalesPersonID,  DATEPART (MM,OrderDate)  AS  MON
     FROM  Sales.SalesOrderHeader
     WHERE   DATEPART (yyyy,OrderDate)  =   2002

通过下面的

PIVOT 
(
     COUNT (MON)  FOR  MON  IN  ( [ 1 ] , [ 2 ] , [ 3 ] , [ 4 ] )
)

如果你第一次见到