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在SQL Server 2005中實現表的行列轉換

系統 2159 0
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_column
PIVOT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。
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
1
5
100.00
1
6
100.00
2
5
200.00
2
6
200.00
2
7
300.00
3
5
400.00
3
5
400.00
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 pvt
ORDER 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 SumSubTotal
FROM Sales.Orders
GROUP 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
ProductID
OrderMonth
SumSubTotal
1
5
100.00
1
6
100.00
2
5
200.00
2
6
200.00
2
7
300.00
3
5
800.00
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
200.00
200.00
3
800.00
NULL
NULL
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
200.00
200.00
200.00
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UNPIVOT
SELECT ProductID, OrderMonth, SubTotal
FROM
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
SubTotal
1
五月
100
1
六月
100
1
七月
0
2
五月
200
2
六月
200
2
七月
200
3
五月
800
3
六月
0
3
七月
0

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