SQL中PIVOT的用法

PIVOT实例

 

1. 建表

建立一个销售情况表,其中,year字段表示年份,quarter字段表示季度,amount字段表示销售额。quarter字段分别用Q1, Q2, Q3, Q4表示一、二、三、四季度。

 

 CREATE TABLE SalesByQuarter
    (    year INT,    -- 年份
        quarter CHAR(2),  -- 季度
        amount MONEY  -- 总额
    )


 

2. 填入表数据

 

使用如下程序填入表数据

 

SET NOCOUNT ON
    DECLARE @index INT
    DECLARE @q INT
    SET @index = 0
    DECLARE @year INT
    while (@index < 30)
    BEGIN
        SET @year = 2005 + (@index % 4)
        SET @q = (CAST((RAND() * 500) AS INT) % 4) + 1
        INSERT INTO SalesByQuarter VALUES (@year, 'Q' + CAST(@q AS CHAR(1)), RAND() * 10000.00)
        SET @index = @index + 1
    END


 

3、比较每年中各季度的销售状况的实现

 

由于SQL Server 2005有了新的PIVOT运算符,就不再需要CASE语句和GROUP BY语句了。(每个PIVOT查询都涉及某种类型的聚合,因此你可以忽略GROUP BY语句。)PIVOT运算符让我们能够利用CASE语句查询实现相同的功能,但是你可以用更少的代码就实现,而且看起来更漂亮。

SELECT year as 年份, Q1 as 一季度, Q2 as 二季度, Q3 as 三季度, Q4 as 四季度 FROM SalesByQuarter PIVOT (SUM (amount) FOR quarter IN (Q1, Q2, Q3, Q4) ) AS P ORDER BY YEAR DESC


 

得到的结果如下:

 

 

通过下面一个实例详细介绍PIVOT的过程

 

SELECT [星期一],[星期二],[星期三],[星期四],[星期五],[星期六],[星期日]--这里是PIVOT第三步(选择行转列后的结果集的列)这里可以用“*”表示选择所有列,也可以只选择某些列(也就是某些天)
FROM WEEK_INCOME --这里是PIVOT第二步骤(准备原始的查询结果,因为PIVOT是对一个原始的查询结果集进行转换操作,所以先查询一个结果集出来)这里可以是一个select子查询,但为子查询时候要指定别名,否则语法错误
PIVOT
(
    SUM(INCOME) for [week] in([星期一],[星期二],[星期三],[星期四],[星期五],[星期六],[星期日])--这里是PIVOT第一步骤,也是核心的地方,进行行转列操作。聚合函数SUM表示你需要怎样处理转换后的列的值,是总和(sum),还是平均(avg)还是min,max等等。例如如果week_income表中有两条数据并且其week都是“星期一”,其中一条的income是1000,另一条income是500,那么在这里使用sum,行转列后“星期一”这个列的值当然是1500了。后面的for [week] in([星期一],[星期二])中 for [week]就是说将week列的值分别转换成一个个列,也就是“以值变列”。但是需要转换成列的值有可能有很多,我们只想取其中几个值转换成列,那么怎样取呢?就是在in里面了,比如我此刻只想看工作日的收入,在in里面就只写“星期一”至“星期五”(注意,in里面是原来week列的值,"以值变列")。总的来说,SUM(INCOME) for [week] in([星期一],[星期二],[星期三],[星期四],[星期五],[星期六],[星期日])这句的意思如果直译出来,就是说:将列[week]值为"星期一","星期二","星期三","星期四","星期五","星期六","星期日"分别转换成列,这些列的值取income的总和。
)TBL--别名一定要写


 

 

文章转载自:    SQL中PIVOT 行列转换    http://www.studyofnet.com/news/295.html

 

 

<think>好的,我现在需要帮助用户了解SQL Server中PIVOT用法,并提供示例教程。用户之前已经询问过UNION ALL的相关问题,现在转向PIVOT,可能是在处理数据转换或报表生成的需求。我需要参考用户提供的引用内容,确保准确回答。首先,用户提供的引用[1]到[4]都涉及PIVOT和UNPIVOT用法,特别是引用[4]给出了详细的语法结构。我需要综合这些信息,整理出PIVOT的核心用法和步骤。用户需要示例教程,所以应该包含基本语法、具体示例以及常见问题。同时,要强调PIVOT在行列转换中的作用,可能还需要对比其他方法,如条件聚合,以突出PIVOT的优势。需要注意,用户可能对PIVOT的聚合函数部分不太清楚,需要解释为什么必须使用聚合函数,以及如何处理不需要聚合的情况。此外,动态列名生成可能是一个高级需求,用户可能对此感兴趣,但需要明确说明其复杂性。最后,生成相关问题时要围绕PIVOT的扩展应用、性能优化以及与其他技术的结合,确保问题具有实际意义,帮助用户进一步学习。</think>### SQL Server PIVOT用法详解与示例教程 --- #### 一、PIVOT核心功能 PIVOTSQL Server中用于**将行数据转换为列数据**的操作符,常用于生成交叉报表或数据透视表。其核心是通过聚合函数(如`SUM`、`AVG`)对特定列的值进行分组,并将某一列的唯一值作为新列名[^2][^3]。 --- #### 二、基本语法结构 ```sql SELECT <非透视列>, [新列1], [新列2], ... FROM ( SELECT <包含分组列和待转换列的数据集> ) AS SourceTable PIVOT ( <聚合函数>(待聚合列) FOR <待转换的列> IN ([新列1], [新列2], ...) ) AS PivotTable; ``` **关键要素**: 1. **非透视列**:保留为行的列(分组依据) 2. **待转换列**:其唯一值将成为新列名 3. **聚合函数**:必须指定,即使无需实际聚合[^4] --- #### 三、典型示例解析 ##### 示例1:销售数据行列转换 **原始表** `Sales`: | Year | Product | SalesAmount | |-------|---------|-------------| | 2023 | A | 1500 | | 2023 | B | 2000 | | 2024 | A | 1800 | | 2024 | B | 2100 | **目标**:按年份横向显示各产品销售额 ```sql SELECT Year, [A], [B] FROM ( SELECT Year, Product, SalesAmount FROM Sales ) AS SourceTable PIVOT ( SUM(SalesAmount) FOR Product IN ([A], [B]) ) AS PivotTable; ``` **结果**: | Year | A | B | |-------|------|------| | 2023 | 1500 | 2000 | | 2024 | 1800 | 2100 | --- ##### 示例2:多列聚合 **原始表** `EmployeeSkills`: | EmployeeID | SkillType | Level | |------------|------------|-------| | 1 | SQL | 5 | | 1 | Python | 4 | | 2 | SQL | 3 | | 2 | JavaScript | 5 | **目标**:展示每个员工的技能等级分布 ```sql SELECT EmployeeID, [SQL], [Python], [JavaScript] FROM ( SELECT EmployeeID, SkillType, Level FROM EmployeeSkills ) AS SourceTable PIVOT ( MAX(Level) --即使单个值也需聚合 FOR SkillType IN ([SQL], [Python], [JavaScript]) ) AS PivotTable; ``` **结果**: | EmployeeID | SQL | Python | JavaScript | |------------|-----|--------|------------| | 1 | 5 | 4 | NULL | | 2 | 3 | NULL | 5 | --- #### 四、进阶技巧 ##### 1. 动态列名生成 当待转换列的取值未知时,需使用动态SQL构建PIVOT语句[^3]: ```sql DECLARE @cols NVARCHAR(MAX), @query NVARCHAR(MAX); SELECT @cols = STRING_AGG(QUOTENAME(SkillType), ',') FROM (SELECT DISTINCT SkillType FROM EmployeeSkills) AS T; SET @query = N' SELECT EmployeeID, ' + @cols + ' FROM ( SELECT EmployeeID, SkillType, Level FROM EmployeeSkills ) AS SourceTable PIVOT ( MAX(Level) FOR SkillType IN (' + @cols + ') ) AS PivotTable;'; EXEC sp_executesql @query; ``` ##### 2. 处理NULL值 使用`COALESCE`或`ISNULL`填充默认值: ```sql SELECT EmployeeID, COALESCE([SQL], 0) AS SQL_Level, COALESCE([Python], 0) AS Python_Level FROM (...) ``` --- #### 五、常见问题与解决 ##### 问题1:聚合函数是否必须? - **必须使用**:即使无需实际聚合,也需指定`MIN`、`MAX`等函数[^4] ##### 问题2:列顺序混乱如何解决? - 显式指定`ORDER BY`: ```sql SELECT ... FROM PivotTable ORDER BY Year DESC; ``` ##### 问题3:如何处理大量动态列? - 使用动态SQL(如示例1)或应用程序层处理 --- #### 六、与UNPIVOT的配合 UNPIVOTPIVOT的逆操作,可将列转换为行: ```sql SELECT Year, Product, SalesAmount FROM PivotTable UNPIVOT ( SalesAmount FOR Product IN ([A], [B]) ) AS UnpivotTable; ``` ---
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