SQL行列转换

摘自一博友:

 

行转列，列转行是我们在开发过程中经常碰到的问题。行转列一般通过CASE WHEN 语句来实现，也可以通过 SQL SERVER 2005 新增的运算符PIVOT来实现。 用传统的方法，比较好理解。层次清晰，而且比较习惯。 但是PIVOT 、 UNPIVOT提供的语法比一系列复杂的 SELECT...CASE 语句中所指定的语法更简单、更具可读性。下面我们通过几个简单的例子来介绍一下列转行、行转列问题。

我们首先先通过一个老生常谈的例子，学生成绩表(下面简化了些)来形象了解下行转列 

代码

CREATE    TABLE   [ StudentScores ]
(
     [ UserName ]           NVARCHAR ( 20 ),         -- 学生姓名
     [ Subject ]            NVARCHAR ( 30 ),         -- 科目
     [ Score ]              FLOAT ,                -- 成绩
)

INSERT   INTO   [ StudentScores ]   SELECT   ' Nick ' ,  ' 语文 ' ,  80

INSERT   INTO   [ StudentScores ]   SELECT   ' Nick ' ,  ' 数学 ' ,  90

INSERT   INTO   [ StudentScores ]   SELECT   ' Nick ' ,  ' 英语 ' ,  70

INSERT   INTO   [ StudentScores ]   SELECT   ' Nick ' ,  ' 生物 ' ,  85

INSERT   INTO   [ StudentScores ]   SELECT   ' Kent ' ,  ' 语文 ' ,  80

INSERT   INTO   [ StudentScores ]   SELECT   ' Kent ' ,  ' 数学 ' ,  90

INSERT   INTO   [ StudentScores ]   SELECT   ' Kent ' ,  ' 英语 ' ,  70

INSERT   INTO   [ StudentScores ]   SELECT   ' Kent ' ,  ' 生物 ' ,  85

 

 如果我想知道每位学生的每科成绩，而且每个学生的全部成绩排成一行，这样方便我查看、统计，导出数据

代码

SELECT  
      UserName, 
       MAX ( CASE  Subject  WHEN   ' 语文 '   THEN  Score  ELSE   0   END )  AS   ' 语文 ' ,
       MAX ( CASE  Subject  WHEN   ' 数学 '   THEN  Score  ELSE   0   END )  AS   ' 数学 ' ,
       MAX ( CASE  Subject  WHEN   ' 英语 '   THEN  Score  ELSE   0   END )  AS   ' 英语 ' ,
       MAX ( CASE  Subject  WHEN   ' 生物 '   THEN  Score  ELSE   0   END )  AS   ' 生物 '
FROM  dbo. [ StudentScores ]
GROUP   BY  UserName

查询结果如图所示，这样我们就能很清楚的了解每位学生所有的成绩了

 

 

接下来我们来看看第二个小列子。有一个游戏玩家充值表（仅仅为了说明，举的一个小例子），

 代码

CREATE   TABLE   [ Inpours ]
(
     [ ID ]              INT   IDENTITY ( 1 , 1 ), 
     [ UserName ]            NVARCHAR ( 20 ),   -- 游戏玩家
     [ CreateTime ]      DATETIME ,       -- 充值时间    
     [ PayType ]          NVARCHAR ( 20 ),   -- 充值类型    
     [ Money ]               DECIMAL ,        -- 充值金额
     [ IsSuccess ]           BIT ,            -- 是否成功 1表示成功， 0表示失败
     CONSTRAINT   [ PK_Inpours_ID ]   PRIMARY   KEY (ID)
)

INSERT   INTO  Inpours  SELECT   ' 张三 ' ,  ' 2010-05-01 ' ,  ' 支付宝 ' ,  50 ,  1

INSERT   INTO  Inpours  SELECT   ' 张三 ' ,  ' 2010-06-14 ' ,  ' 支付宝 ' ,  50 ,  1

INSERT   INTO  Inpours  SELECT   ' 张三 ' ,  ' 2010-06-14 ' ,  ' 手机短信 ' ,  100 ,  1

INSERT   INTO  Inpours  SELECT   ' 李四 ' ,  ' 2010-06-14 ' ,  ' 手机短信 ' ,  100 ,  1

INSERT   INTO  Inpours  SELECT   ' 李四 ' ,  ' 2010-07-14 ' ,  ' 支付宝 ' ,  100 ,  1

INSERT   INTO  Inpours  SELECT   ' 王五 ' ,  ' 2010-07-14 ' ,  ' 工商银行卡 ' ,  100 ,  1

INSERT   INTO  Inpours  SELECT   ' 赵六 ' ,  ' 2010-07-14 ' ,  ' 建设银行卡 ' ,  100 ,  1

 

下面来了一个统计数据的需求，要求按日期、支付方式来统计充值金额信息。这也是一个典型的行转列的例子。我们可以通过下面的脚本来达到目的

代码

SELECT   CONVERT ( VARCHAR ( 10 ), CreateTime,  120 )  AS  CreateTime,
        CASE  PayType  WHEN   ' 支付宝 '      THEN   SUM ( Money )  ELSE   0   END   AS   ' 支付宝 ' ,
        CASE  PayType  WHEN   ' 手机短信 '      THEN   SUM ( Money )  ELSE   0   END   AS   ' 手机短信 ' ,
        CASE  PayType  WHEN   ' 工商银行卡 '    THEN   SUM ( Money )  ELSE   0   END   AS   ' 工商银行卡 ' ,
        CASE  PayType  WHEN   ' 建设银行卡 '    THEN   SUM ( Money )  ELSE   0   END   AS   ' 建设银行卡 '
FROM  Inpours
GROUP   BY  CreateTime, PayType

 

 如图所示，我们这样只是得到了这样的输出结果，还需进一步处理，才能得到想要的结果

代码

SELECT  
       CreateTime, 
        ISNULL ( SUM ( [ 支付宝 ] ),  0 )  AS   [ 支付宝 ] , 
        ISNULL ( SUM ( [ 手机短信 ] ),  0 )  AS   [ 手机短信 ] ,
        ISNULL ( SUM ( [ 工商银行卡 ] ),  0 )  AS   [ 工商银行卡 ] , 
        ISNULL ( SUM ( [ 建设银行卡 ] ),  0 )  AS   [ 建设银行卡 ]
FROM
(
     SELECT   CONVERT ( VARCHAR ( 10 ), CreateTime,  120 )  AS  CreateTime,
            CASE  PayType  WHEN   ' 支付宝 '       THEN   SUM ( Money )  ELSE   0   END   AS   ' 支付宝 ' ,
            CASE  PayType  WHEN   ' 手机短信 '     THEN   SUM ( Money )  ELSE   0   END   AS   ' 手机短信 ' ,
            CASE  PayType  WHEN   ' 工商银行卡 '   THEN   SUM ( Money )  ELSE   0   END   AS   ' 工商银行卡 ' ,
            CASE  PayType  WHEN   ' 建设银行卡 '   THEN   SUM ( Money )  ELSE   0   END   AS   ' 建设银行卡 '
     FROM  Inpours
     GROUP   BY  CreateTime, PayType
) T
GROUP   BY  CreateTime

 

其实行转列，关键是要理清逻辑，而且对分组（Group by）概念比较清晰。上面两个列子基本上就是行转列的类型了。但是有个问题来了，上面是我为了说明弄的一个简单列子。实际中，可能支付方式特别多，而且逻辑也复杂很多，可能涉及汇率、手续费等等(曾经做个这样一个)，如果支付方式特别多，我们的CASE WHEN 会弄出一大堆，确实比较恼火，而且新增一种支付方式，我们还得修改脚本如果把上面的脚本用动态SQL改写一下，我们就能轻松解决这个问题 

代码

DECLARE   @cmdText      VARCHAR ( 8000 );
DECLARE   @tmpSql          VARCHAR ( 8000 );

SET   @cmdText   =   ' SELECT CONVERT(VARCHAR(10), CreateTime, 120) AS CreateTime, '   +   CHAR ( 10 );
SELECT   @cmdText   =   @cmdText   +   '  CASE PayType WHEN  '''   +  PayType  +   '''  THEN SUM(Money) ELSE 0 END AS  '''   +  PayType 
                 +   ''' , '   +   CHAR ( 10 )   FROM  ( SELECT   DISTINCT  PayType  FROM  Inpours ) T

SET   @cmdText   =   LEFT ( @cmdText ,  LEN ( @cmdText )  - 2 )  -- 注意这里，如果没有加CHAR(10) 则用LEFT(@cmdText, LEN(@cmdText) -1)

SET   @cmdText   =   @cmdText   +   '  FROM Inpours     GROUP BY CreateTime, PayType  ' ;

SET   @tmpSql   = ' SELECT CreateTime, '   +   CHAR ( 10 );
SELECT   @tmpSql   =   @tmpSql   +   '  ISNULL(SUM( '   +  PayType   +   ' ), 0) AS  '''   +  PayType   +   ''' , '    +   CHAR ( 10 )
                     FROM   ( SELECT   DISTINCT  PayType  FROM  Inpours ) T

SET   @tmpSql   =   LEFT ( @tmpSql ,  LEN ( @tmpSql )  - 2 )  +   '  FROM ( '   +   CHAR ( 10 );

SET   @cmdText   =   @tmpSql   +   @cmdText   +   ' ) T GROUP BY CreateTime  ' ;
PRINT   @cmdText
EXECUTE  ( @cmdText );

 

下面是通过PIVOT来进行行转列的用法，大家可以对比一下，确实要简单、更具可读性（呵呵，习惯的前提下）

代码

SELECT  
        CreateTime,  [ 支付宝 ]  ,  [ 手机短信 ] ,
         [ 工商银行卡 ]  ,  [ 建设银行卡 ]
FROM
(
     SELECT   CONVERT ( VARCHAR ( 10 ), CreateTime,  120 )  AS  CreateTime,PayType,  Money
     FROM  Inpours
) P
PIVOT (
             SUM ( Money )
             FOR  PayType  IN
            ( [ 支付宝 ] ,  [ 手机短信 ] ,  [ 工商银行卡 ] ,  [ 建设银行卡 ] )
      )  AS  T
ORDER   BY  CreateTime

 

有时可能会出现这样的错误：

消息 325，级别 15，状态 1，第 9 行

'PIVOT' 附近有语法错误。您可能需要将当前数据库的兼容级别设置为更高的值，以启用此功能。有关存储过程 sp_dbcmptlevel 的信息，请参见帮助。

这个是因为：对升级到 SQL Server 2005 或更高版本的数据库使用 PIVOT 和 UNPIVOT 时，必须将数据库的兼容级别设置为 90 或更高。有关如何设置数据库兼容级别的信息，请参阅 。 例如，只需在执行上面脚本前加上 EXEC sp_dbcmptlevel Test, 90; 就OK了， Test 是所在数据库的名称。

 

下面我们来看看列转行，主要是通过UNION ALL ,MAX来实现。假如有下面这么一个表

代码

CREATE   TABLE  ProgrectDetail
(
    ProgrectName          NVARCHAR ( 20 ),  -- 工程名称
    OverseaSupply         INT ,           -- 海外供应商供给数量
    NativeSupply          INT ,           -- 国内供应商供给数量
    SouthSupply           INT ,           -- 南方供应商供给数量
    NorthSupply           INT             -- 北方供应商供给数量
)

INSERT   INTO  ProgrectDetail
SELECT   ' A ' ,  100 ,  200 ,  50 ,  50
UNION   ALL
SELECT   ' B ' ,  200 ,  300 ,  150 ,  150
UNION   ALL
SELECT   ' C ' ,  159 ,  400 ,  20 ,  320
UNION   ALL
SELECT   ' D ' ,  250 ,  30 ,  15 ,  15

 

 我们可以通过下面的脚本来实现，查询结果如下图所示

代码

SELECT  ProgrectName,  ' OverseaSupply '   AS  Supplier,
         MAX (OverseaSupply)  AS   ' SupplyNum '
FROM  ProgrectDetail
GROUP   BY  ProgrectName
UNION   ALL
SELECT  ProgrectName,  ' NativeSupply '   AS  Supplier,
         MAX (NativeSupply)  AS   ' SupplyNum '
FROM  ProgrectDetail
GROUP   BY  ProgrectName
UNION   ALL
SELECT  ProgrectName,  ' SouthSupply '   AS  Supplier,
         MAX (SouthSupply)  AS   ' SupplyNum '
FROM  ProgrectDetail
GROUP   BY  ProgrectName
UNION   ALL
SELECT  ProgrectName,  ' NorthSupply '   AS  Supplier,
         MAX (NorthSupply)  AS   ' SupplyNum '
FROM  ProgrectDetail
GROUP   BY  ProgrectName

 

 

用UNPIVOT 实现如下：

代码

SELECT  ProgrectName,Supplier,SupplyNum
FROM  
(
     SELECT  ProgrectName, OverseaSupply, NativeSupply,
           SouthSupply, NorthSupply
      FROM  ProgrectDetail
)T
UNPIVOT 
(
    SupplyNum  FOR  Supplier  IN
    (OverseaSupply, NativeSupply, SouthSupply, NorthSupply )
) P

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