SQL Server基础之行数据转换为列数据

这篇文章主要介绍了SQL Server中行数据转换为列数据的操作。对于学习或使用SQL Server的读者来说，这些内容具有一定的参考学习价值。

为了完成这一转换，我们可以使用SQL中的Case When语句和聚合函数。通过这种方法，我们可以为每一个特定的项目（如'安卓'、'苹果'等）创建一个新的列，并将对应的学生分数汇总到这个新列中。这个方法的语法简单明了，易于理解。

除了使用Case When语句和聚合函数外，我们还可以使用PIVOT进行行转列操作。PIVOT是一种强大的工具，它可以将表值表达式中的一列转换为多个输出列，并在需要的剩余列值上执行聚合操作。使用PIVOT可以简化复杂的SELECT...CASE语句，提供更简洁、更易于阅读的语法。PIVOT不仅能够执行聚合操作，还能够将可能的多行合并为输出的单个行中。

为了更直观地展示行转列的过程和结果，文章中提供了详细的示例和图解。通过这些示例，读者可以清楚地看到如何使用这些语句将原始的行数据转换为更易理解和分析的列数据。这种转换在处理大量数据时非常有用，可以提高数据的可读性和分析效率。

SQL中的PIVOT操作与示例

在SQL中，PIVOT操作是一种强大的查询技术，用于将行数据转换为列数据。这在处理诸如报告和分析等需要数据透视的场景时特别有用。以下是PIVOT操作的基本语法及其：

```sql

SELECT <非聚合列>,

[第一透视列] AS <列名>,

[第二透视列] AS <列名>,

...

[最后透视列] AS <列名>

FROM

(<选择查询产生数据的子表>) AS <源查询别名>

PIVOT

(

<聚合函数>(<被聚合列>)

FOR <包含将作为列标题的值的列> IN ( [第一透视列], [第二透视列], ... [最后透视列])

) AS <透视表别名>

<可选的排序规则>;

```

现在让我们通过一个具体的示例来理解这个操作：

假设我们有一个名为`student`的表，其中包含学生的信息，如姓名（Name）、项目（Project）和分数（Score）。我们希望按项目对分数进行透视，以便能够更容易地查看每个学生在不同项目上的得分情况。以下是查询示例：

转换前的数据（在`student`表中）：

| Name | Project | Score |

| | | |

| 张三 | android | 85 |

| 张三 | ios | 90 |

| 李四 | android | 78 |

| 李四 | html5 | 82 |

执行透视操作后的查询：

```sql

SELECT b.Name, b.[android], b.[ios], b.[html5]

FROM

(SELECT Name, Project, Score FROM student) AS a

PIVOT

(MAX(Score) FOR Project IN ([android], [ios], [html5])) AS b

ORDER BY b.Name DESC;

```

转换后的数据（透视后的结果）：

| Name | android | ios | html5 |

| | | | |

| 张三 | 85 | 90 | NULL |

| 李四 | 78 | NULL | 82 |

在这个例子中，我们使用了PIVOT操作将学生按项目分组，并将每个学生在每个项目上的最高分数作为透视后的列显示出来。这样，我们可以更直观地看到每个学生的项目得分情况。这就是PIVOT操作的强大之处。希望这个例子能帮助你更好地理解PIVOT操作。如果你有任何进一步的问题或需要进一步的解释，请随时告诉我！