SQL Server2005引入了很多迎合開發(fā)者口味的新特性,雖然改動不大,卻大大了減少了開發(fā)者的工作量,這種替用戶考慮的開發(fā)思路,值得稱贊。
在SQL Server2000中,要實現(xiàn)行列轉(zhuǎn)換,需要綜合利用聚合函數(shù)和動態(tài)SQL,實現(xiàn)起來需要一定的技巧,所以在CSDN的SQL討論區(qū)里可以看到大量詢問行列轉(zhuǎn)換如何實現(xiàn)的問題。到了2005中,使用新引進(jìn)的關(guān)鍵字PIVOT/UNPIVOT,可以輕松實現(xiàn)行列轉(zhuǎn)換的需求。
好像Oracle11g也準(zhǔn)備引入PIVOT/UNPIVOT特性,對于Oracle開發(fā)來說,It's a good news。
本文通過兩個簡單的例子展示PIVOT/UNPIVOT的用法。詳細(xì)的語法請參考聯(lián)機(jī)幫助。
PIVOT-----行轉(zhuǎn)列
創(chuàng)建測試表,插入測試數(shù)據(jù)
create table test(id int,name varchar(20),quarter int,profile int)
insert into test values(1,'a',1,1000)
insert into test values(1,'a',2,2000)
insert into test values(1,'a',3,4000)
insert into test values(1,'a',4,5000)
insert into test values(2,'b',1,3000)
insert into test values(2,'b',2,3500)
insert into test values(2,'b',3,4200)
insert into test values(2,'b',4,5500)
select * from test
id name quarter profile
----------- -------------------- ----------- -----------
1 a 1 1000
1 a 2 2000
1 a 3 4000
1 a 4 5000
2 b 1 3000
2 b 2 3500
2 b 3 4200
2 b 4 5500
(8 row(s) affected)
利用PIVOT將個季度的利潤轉(zhuǎn)成橫向顯示:
select id,name,
[1] as "一季度",
[2] as "二季度",
[3] as "三季度",
[4] as "四季度"
from
test
pivot
(
sum(profile)
for quarter in
([1],[2],[3],[4])
)
as pvt
/////寫在查詢語句后部的,效果為添加列??!pivot for as pvt
id name 一季度 二季度 三季度 四季度
----------- -------------------- ----------- ----------- ----------- -----------
1 a 1000 2000 4000 5000
2 b 3000 3500 4200 5500
(2 row(s) affected)
UNPIVOT
建立測試表,插入測試數(shù)據(jù)
drop table test
create table test(id int,name varchar(20), Q1 int, Q2 int, Q3 int, Q4 int)
insert into test values(1,'a',1000,2000,4000,5000)
insert into test values(2,'b',3000,3500,4200,5500)
select * from test
id name Q1 Q2 Q3 Q4
----------- -------------------- ----------- ----------- ----------- -----------
1 a 1000 2000 4000 5000
2 b 3000 3500 4200 5500
(2 row(s) affected)
利用UNPIVOT,將同一行中四個季度的列數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成四行數(shù)據(jù):
select id,name,quarter,profile
from
test
unpivot
(
profile
for quarter in
([Q1],[Q2],[Q3],[Q4])
)
as unpvt
id name quarter profile
----------- -------------------- ---------- -----------
1 a Q1 1000
1 a Q2 2000
1 a Q3 4000
1 a Q4 5000
2 b Q1 3000
2 b Q2 3500
2 b Q3 4200
2 b Q4 5500
(8 row(s) affected)