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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 = TestRows2ColumnsSET @groupColumn = UserNameSET @row2column = SubjectSET @row2columnValue = SourceSET @sql_where = WHERE UserName = ‘‘王五‘‘‘--从行数据中获取可能存在的列SET @sql_str = NSELECT @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 = NSELECT * 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)
    1. 方法一:使用拼接SQL,静态列字段;
    2. 方法二:使用拼接SQL,动态列字段;
    3. 方法三:使用PIVOT关系运算符,静态列字段;
    4. 方法四:使用PIVOT关系运算符,动态列字段;
    5. 扩展阅读一:参数化表名、分组列、行转列字段、字段值;
    6. 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:

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(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 (NU))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]

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(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

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(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

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(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