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在SQL Server 2005中實現表的行列轉換

瀏覽:20日期:2023-10-30 16:18:16

PIVOT和UNPIVOT關系運算符是SQL Server 2005提供的新增功能,因此,對升級到SQL Server 2005的數據庫使用PIVOT和UNPIVOT時,數據庫的兼容級別必須設置為90(可以使用sp_dbcmptlevel存儲過程設置兼容級別)。在查詢的FROM子句中使用PIVOT和UNPIVOT,可以對一個輸入表值表達式執行某種操作,以獲得另一種形式的表。PIVOT運算符將輸入表的行旋轉為列,并能同時對行執行聚合運算。而UNPIVOT運算符則執行與PIVOT運算符相反的操作,它將輸入表的列旋轉為行。在FROM子句中使用PIVOT和UNPIVOT關系運算符時的語法格式如下:[ FROM { <table_source> } [ ,...n ] ] <table_source> ::= { table_or_view_name [ [ AS ] table_alias ]  <pivoted_table> | <unpivoted_table> }<pivoted_table> ::=table_source PIVOT <pivot_clause> table_alias<pivot_clause> ::=( aggregate_function ( value_column )  FOR pivot_column IN ( <column_list> ) ) <unpivoted_table> ::=table_source UNPIVOT <unpivot_clause> table_alias<unpivot_clause> ::=( value_column FOR pivot_column IN ( <column_list> ) ) <column_list> ::= column_name [ , ... ] table_source PIVOT <pivot_clause>指定對table_source表中的pivot_column列進行透視。table_source可以是一個表、表表達式或子查詢。aggregate_function 系統或用戶定義的聚合函數。注意:不允許使用COUNT(*)系統聚合函數。 value_column PIVOT運算符用于進行計算的值列。與UNPIVOT一起使用時,value_column不能是輸入table_source中的現有列的名稱。FOR pivot_columnPIVOT運算符的透視列。pivot_column必須是可隱式或顯式轉換為nvarchar()的類型。使用UNPIVOT時,pivot_column是從table_source中提取輸出的列名稱,table_source中不能有該名稱的現有列。IN ( column_list )在PIVOT子句中,column_list列出pivot_column中將成為輸出表的列名的值。在UNPIVOT子句中,column_list列出table_source中將被提取到單個pivot_column中的所有列名。table_alias 輸出表的別名。UNPIVOT < unpivot_clause > 指定將輸入表中由column_list指定的多個列的值縮減為名為pivot_column的單個列。常見的可能會用到PIVOT的情形是:需要生成交叉表格報表以匯總數據。交叉表是使用較為廣泛的一種表格式,例如,圖5-4所示的產品銷售表就是一個典型的交叉表,其中的月份和產品種類都可以繼續添加。但是,這種格式在進行數據表存儲的時候卻并不容易管理,要存儲圖5-4這樣的表格數據,數據表通常需要設計為圖5-5這樣的結構。這樣就帶來一個問題,用戶既希望數據容易管理,又希望能夠生成一種能夠容易閱讀的表格數據。好在PIVOT為這種轉換提供了便利。在SQL Server 2005中實現表的行列轉換圖5-4 產品銷售表 圖5-5 數據表結構假設Sales.Orders表中包含有ProductID(產品ID)、OrderMonth(銷售月份)和SubTotal(銷售額)列,并存儲有如表5-2所示的內容。表5-2 Sales.Orders表中的內容ProductID OrderMonth SubTotal 15 100.001 6 100.00 2 5 200.00 26 200.00 2 7 300.00 35400.00 35400.00 執行下面的語句:SELECT ProductID, [5] AS 五月, [6] AS 六月, [7] AS 七月FROM Sales.Orders PIVOT(SUM (Orders.SubTotal)FOR Orders.OrderMonth IN( [5], [6], [7] )) AS pvtORDER BY ProductID;在上面的語句中,Sales.Orders是輸入表,Orders.OrderMonth是透視列(pivot_column),Orders.SubTotal是值列(value_column)。上面的語句將按下面的步驟獲得輸出結果集:a.PIVOT首先按值列之外的列(ProductID和OrderMonth)對輸入表Sales.Orders進行分組匯總,類似執行下面的語句:SELECT ProductID,OrderMonth,SUM (Orders.SubTotal) AS SumSubTotalFROM Sales.OrdersGROUP BY ProductID,OrderMonth;這時候將得到一個如表5-3所示的中間結果集。其中只有ProductID為3的產品由于在5月有2筆銷售記錄,被累加到了一起(值為800)。表5-3 Sales.Orders表經分組匯總后的結果ProductIDOrderMonthSumSubTotal 1 5 100.00 1 6 100.00 2 5 200.00 2 6 200.00 27300.00 35800.00 b.PIVOT根據FOR Orders.OrderMonth IN指定的值5、6、7,首先在結果集中建立名為5、6、7的列,然后從圖5-3所示的中間結果中取出OrderMonth列中取出相符合的值,分別放置到5、6、7的列中。此時得到的結果集的別名為pvt(見語句中AS pvt的指定)。結果集的內容如表5-4所示。表5-4 使用FOR Orders.OrderMonth IN( [5], [6], [7] )后得到的結果集ProductID 5 6 7 1 100.00 100.00 NULL 2 200.00 200.00200.00 3 800.00NULLNULL c.最后根據SELECT ProductID, [5] AS 五月, [6] AS 六月, [7] AS 七月FROM的指定,從別名pvt結果集中檢索數據,并分別將名為5、6、7的列在最終結果集中重新命名為五月、六月、七月。這里需要注意的是FROM的含義,其表示從經PIVOT關系運算符得到的pvt結果集中檢索數據,而不是從Sales.Orders中檢索數據。最終得到的結果集如表5-5所示。表5-5 由表5-2所示的Sales.Orders表將行轉換為列得到的最終結果集ProductID五月六月七月1 100.00 100.00 NULL 2 200.00200.00200.00 3 800.00 NULL NULL UNPIVOT與PIVOT執行幾乎完全相反的操作,將列轉換為行。但是,UNPIVOT并不完全是PIVOT的逆操作,由于在執行PIVOT過程中,數據已經被進行了分組匯總,所以使用UNPIVOT并不會重現原始表值表達式的結果。假設表5-5所示的結果集存儲在一個名為MyPvt的表中,現在需要將列標識符“五月”、“六月”和“七月”轉換到對應于相應產品ID的行值(即返回到表5-3所示的格式)。這意味著必須另外標識兩個列,一個用于存儲月份,一個用于存儲銷售額。為了便于理解,仍舊分別將這兩個列命名為OrderMonth和SumSubTotal。參考下面的語句:CREATE TABLE MyPvt (ProductID int, 五月int, 六月 int, 七月int); --建立MyPvt表GO--將表5-5中所示的值插入到MyPvt表中INSERT INTO MyPvt VALUES (1,100,100,0);INSERT INTO MyPvt VALUES (2,200,200,200);INSERT INTO MyPvt VALUES (3,800,0,0);--執行UNPIVOTSELECT ProductID, OrderMonth, SubTotalFROM  MyPvt UNPIVOT (SubTotal FOR OrderMonth IN (五月, 六月, 七月) )AS unpvt;上面的語句將按下面的步驟獲得輸出結果集:a.首先建立一個臨時結果集的結構,該結構中包含MyPvt表中除IN (五月, 六月, 七月)之外的列,以及SubTotal FOR OrderMonth中指定的值列(SubTotal)和透視列(OrderMonth)。b.將在MyPvt中逐行檢索數據,將表的列名稱(在IN (五月, 六月, 七月)中指定)放入OrderMonth列中,將相應的值放入到SubTotal列中。最后得到的結果集如表5-6所示。表5-6 使用UNPIVOT得到的結果集ProductID OrderMonth SubTotal1五月1001六月100 1七月0 2五月2002六月200 2七月200 3 五月 800 3六月03 七月 0

標簽: Sql Server 數據庫
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