SQLServer基础之行数据转换为列数据

准备工作

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创建表

use [test1]
go

create table [dbo].[student](
  [id] [int] identity(1,1) not null,
  [name] [nvarchar](50) null,
  [project] [nvarchar](50) null,
  [score] [int] null,
 constraint [pk_student] primary key clustered 
(
  [id] asc
)with (pad_index = off, statistics_norecompute = off, ignore_dup_key = off, allow_row_locks = on, allow_page_locks = on) on [primary]
) on [primary]
go

插入数据

insert into test1.dbo.student(name,project,score)
values('张三','android','60'),
   ('张三','ios','70'),
   ('张三','html5','55'),
   ('张三','.net','100'),
   ('李四','android','60'),
   ('李四','ios','75'),
   ('李四','html5','90'),
   ('李四','.net','100');

使用Case When和聚合函数进行行专列

语法

select column_name,
() 
from database.schema.table
group by column_name

语法解析

column_name

数据列列名

aggregation function

聚合函数，常见的有：sum,max,min,avg,count等。

case when expression

case when表达式

示例

select name,
max(case project when 'android' then score end) as '安卓',
max(case project when 'ios' then score end) as '苹果',
max(case project when 'html5' then score end) as 'html5',
max(case project when '.net' then score end) as '.net'
from [test1].[dbo].[student]
group by name

示例结果

转换前

SQL Server基础之行数据转换为列数据

转换后

SQL Server基础之行数据转换为列数据

使用PIVOT进行行专列

PIVOT通过将表达式中一列中的唯一值转换为输出中的多个列来旋转表值表达式。并PIVOT在最终输出中需要的任何剩余列值上运行聚合，PIVOT提供比一系列复杂的SELECT...CASE语句指定的语法更为简单和可读的语法，PIVOT执行聚合并将可能的多行合并到输出中的单个行中。

语法

select , 
  [first pivoted column] as , 
  [second pivoted column] as , 
  ... 
  [last pivoted column] as  
from 
  (
数据子表。
表别名。
聚合函数。
聚合函数列，用于输出值列，最终输出中返回的列（称为分组列）将对其进行分组。
[]
转换列，此列返回的唯一值将成为最终结果集中的字段。
[first pivoted column], [second pivoted column], ... [last pivoted column]
数据行中每一行行要转换的列名。
排序规则。
示例
select b.Name,b.[android],b.[ios],b.[html5],b.[.net] 
from 
(select Name,Project,Score from [test1].[dbo].[student])
as a
pivot
(
  max(Score)
  for Project in ([android],[ios],[html5],[.net])
) 
as b
order by b.name desc
示例结果
转换前
转换后
注意事项
1、如果输出列名不能在表转换列中，则不会执行任何计算。
2、输出的所有列的列名的数据类型必须一致。
总结
以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，谢谢大家对创新互联的支持。            
            
                        

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