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在实际的运用中,我经常遇到需要对基础表的数据进行筛选后再进行行转列
(七) ,那么下面的脚本将满足你这个需求,效果如图6所示:
--6:带条件查询的参数化动态PIVOT行转列-- =============================================-- Author: <听风吹雨>-- Create date: <2014.05.26>-- Description: <参数化动态PIVOT行转列,带条件查询的参数化动态PIVOT行转列>-- Blog: <http://www.cnblogs.com/gaizai/>-- =============================================DECLARE @sql_str NVARCHAR(MAX)DECLARE @sql_col NVARCHAR(MAX)DECLARE @sql_where NVARCHAR(MAX)DECLARE @tableName SYSNAME --行转列表DECLARE @groupColumn SYSNAME --分组字段DECLARE @row2column SYSNAME --行变列的字段DECLARE @row2columnValue SYSNAME --行变列值的字段SET @tableName = ‘TestRows2Columns‘SET @groupColumn = ‘UserName‘SET @row2column = ‘Subject‘SET @row2columnValue = ‘Source‘SET @sql_where = ‘WHERE UserName = ‘‘王五‘‘‘--从行数据中获取可能存在的列SET @sql_str = N‘SELECT @sql_col_out = ISNULL(@sql_col_out + ‘‘,‘‘,‘‘‘‘) + QUOTENAME([‘+@row2column+‘]) FROM [‘+@tableName+‘] ‘+@sql_where+‘ GROUP BY [‘+@row2column+‘]‘--PRINT @sql_strEXEC sp_executesql @sql_str,N‘@sql_col_out NVARCHAR(MAX) OUTPUT‘,@sql_col_out=@sql_col OUTPUT--PRINT @sql_colSET @sql_str = N‘SELECT * FROM ( SELECT [‘+@groupColumn+‘],[‘+@row2column+‘],[‘+@row2columnValue+‘] FROM [‘+@tableName+‘]‘+@sql_where+‘) p PIVOT (SUM([‘+@row2columnValue+‘]) FOR [‘+@row2column+‘] IN ( ‘+ @sql_col +‘) ) AS pvt ORDER BY pvt.[‘+@groupColumn+‘]‘--PRINT (@sql_str)EXEC (@sql_str)
- 本文所涉及的内容(Contents)
- 背景(Contexts)
- 实现代码(SQL Codes)
- 方法一:使用拼接SQL,静态列字段;
- 方法二:使用拼接SQL,动态列字段;
- 方法三:使用PIVOT关系运算符,静态列字段;
- 方法四:使用PIVOT关系运算符,动态列字段;
- 扩展阅读一:参数化表名、分组列、行转列字段、字段值;
- 扩展阅读二:在前面的基础上加入条件过滤;
- 参考文献(References)
二.背景(Contexts)
其实行转列并不是一个什么新鲜的话题了,甚至已经被大家说到烂了,网上的很多例子多多少少都有些问题,所以我希望能让大家快速的看到执行的效 果,所以在动态列的基础上再把表、分组字段、行转列字段、值这四个行转列固定需要的值变成真正意义的参数化,大家只需要根据自己的环境,设置参数值,马上 就能看到效果了(可以直接跳转至:“参数化动态PIVOT行转列”查看具体的脚本代码)。行转列的效果图如图1所示:
(图1:行转列效果图)
三.实现代码(SQL Codes)
(一) 首先我们先创建一个测试表,往里面插入测试数据,返回表记录如图2所示:
--创建测试表IF EXISTS (SELECT * FROM sys.objects WHERE object_id = OBJECT_ID(N‘[dbo].[TestRows2Columns]‘) AND type in (N‘U‘))DROP TABLE [dbo].[TestRows2Columns]GOCREATE TABLE [dbo].[TestRows2Columns]( [Id] [int] IDENTITY(1,1) NOT NULL, [UserName] [nvarchar](50) NULL, [Subject] [nvarchar](50) NULL, [Source] [numeric](18, 0) NULL) ON [PRIMARY]GO--插入测试数据INSERT INTO [TestRows2Columns] ([UserName],[Subject],[Source]) SELECT N‘张三‘,N‘语文‘,60 UNION ALL SELECT N‘李四‘,N‘数学‘,70 UNION ALL SELECT N‘王五‘,N‘英语‘,80 UNION ALL SELECT N‘王五‘,N‘数学‘,75 UNION ALL SELECT N‘王五‘,N‘语文‘,57 UNION ALL SELECT N‘李四‘,N‘语文‘,80 UNION ALL SELECT N‘张三‘,N‘英语‘,100GOSELECT * FROM [TestRows2Columns]
(图2:样本数据)
(二) 先以静态的方式实现行转列,效果如图3所示:
--1:静态拼接行转列SELECT [UserName],SUM(CASE [Subject] WHEN ‘数学‘ THEN [Source] ELSE 0 END) AS ‘[数学]‘,SUM(CASE [Subject] WHEN ‘英语‘ THEN [Source] ELSE 0 END) AS ‘[英语]‘,SUM(CASE [Subject] WHEN ‘语文‘ THEN [Source] ELSE 0 END) AS ‘[语文]‘ FROM [TestRows2Columns]GROUP BY [UserName]GO
(图3:样本数据)
(三) 接着以动态的方式实现行转列,这是使用拼接SQL的方式实现的,所以它适用于SQL Server 2000以上的数据库版本,执行脚本返回的结果如图2所示;
--2:动态拼接行转列DECLARE @sql VARCHAR(8000)SET @sql = ‘SELECT [UserName],‘ SELECT @sql = @sql + ‘SUM(CASE [Subject] WHEN ‘‘‘+[Subject]+‘‘‘ THEN [Source] ELSE 0 END) AS ‘‘‘+QUOTENAME([Subject])+‘‘‘,‘ FROM (SELECT DISTINCT [Subject] FROM [TestRows2Columns]) AS a SELECT @sql = LEFT(@sql,LEN(@sql)-1) + ‘ FROM [TestRows2Columns] GROUP BY [UserName]‘ PRINT(@sql)EXEC(@sql)GO
(四) 在SQL Server 2005之后有了一个专门的PIVOT 和 UNPIVOT 关系运算符做行列之间的转换,下面是静态的方式实现的,实现效果如图4所示:
--3:静态PIVOT行转列SELECT *FROM ( SELECT [UserName] , [Subject] , [Source] FROM [TestRows2Columns] ) p PIVOT( SUM([Source]) FOR [Subject] IN ( [数学],[英语],[语文] ) ) AS pvtORDER BY pvt.[UserName];GO
(图4)
(五) 把上面静态的SQL基础上进行修改,这样就不用理会记录里面存储了什么,需要转成什么列名的问题了,脚本如下,效果如图4所示:
--4:动态PIVOT行转列DECLARE @sql_str VARCHAR(8000)DECLARE @sql_col VARCHAR(8000)SELECT @sql_col = ISNULL(@sql_col + ‘,‘,‘‘) + QUOTENAME([Subject]) FROM [TestRows2Columns] GROUP BY [Subject]SET @sql_str = ‘SELECT * FROM ( SELECT [UserName],[Subject],[Source] FROM [TestRows2Columns]) p PIVOT (SUM([Source]) FOR [Subject] IN ( ‘+ @sql_col +‘) ) AS pvt ORDER BY pvt.[UserName]‘PRINT (@sql_str)EXEC (@sql_str)
(六) 也许很多人到了上面一步就够了,但是你会发现,当别人拿到你的代码,需要不断的修改成他自己环境中表名、分组列、行转列字段、字段值这几个参数,逻辑如图5所示,所以,我继续对上面的脚本进行修改,你只要设置自己的参数就可以实现行转列了,效果如图4所示:
在实际的运用中,我经常遇到需要对基础表的数据进行筛选后再进行行转列