把數據庫表格裏的行列按照日期轉置

SELECT * FROM
(SELECT TOP (1000) *
FROM [HerPeisTJTLTJZX].[dbo].[viDd]
WHERE	nian ='2023' and yue='4'
)A



SELECT org,[1],[2],[3],[4],[5],[6],[7]
FROM [HerPeisTJTLTJZX].[dbo].[viDd]
	
PIVOT
(
    SUM(rsvCnt) for [yao] in ([1],[2],[3],[4],[5],[6],[7])
) TBL
where zhou=datepart(wk,'2023-04-17') and org is not null
and ([20230405]	is not null)






SELECT org,[20230403],[20230404],[20230405]
FROM [HerPeisTJTLTJZX].[dbo].[viDd]

PIVOT
(
    SUM(rsvCnt) for [ddStr] in ([20230403],[20230404],[20230405])--select dd from [HerPeisTJTLTJZX].[dbo].[viDd] WHERE	yy ='2023' and mm ='4' )
) TBL
where org is not null
and ([20230405]	is not null)


set datefirst 1

select datepart(weekday, getdate())

select datepart(dd, getdate())

PIVOT函數

    將商品類型列中的值轉換爲列標題

    SELECT 商店名,[短袖],[褲子]
    FROM 銷售
    PIVOT(SUM(銷售量) FOR 商品類型 IN ([短袖],[褲子])) a

    商店名   短袖    褲子
    安踏        20    56
    李寧        30    60
    安踏        61    60
    李寧        40    80
    安踏        55    78
    李寧        50    90

 明明SELECT語句中有商店名，怎麼沒有對商店名進行分組，爲什麼安踏和李寧出現三次，安踏短袖的銷售數量不顯示總和136，是不是有點像僅僅進行了行列轉換？

這實際上與SQL語句的執行順序有關，銷售表中包含四列，分別爲商店名，商品類型，銷售量和日期，上述語句執行步驟類似如下：

1. 首先，對非聚合列進行分組，然後對聚合列進行統計

商店名,商品類型,銷售日期爲非聚合列，銷售量爲聚合列，商品類型既是非聚合列也是要成爲列標題的列

SELECT 商店名,商品類型,銷售日期,SUM(銷售量)  FROM 銷售 GROUP BY 商店名,商品類型, 銷售日期

2.其次，將要成爲列標題的值轉化爲透視列，值爲聚合函數對應的值

具體爲將商品類型列中的值轉換爲列標題，值爲SUM(銷售量）對應的值

3. 最後，從這個表中篩選出列

上述語句相當於篩選出商店名,短袖和褲子這三列

    SELECT 商店名,日期,[短袖],[褲子]
    FROM 銷售
    PIVOT(SUM(銷售量) FOR 商品類型 IN ([短袖],[褲子])) a

    商店名    日期    短袖    褲子
    安踏    2021-04-27    20    56
    李寧    2021-04-27    30    60
    安踏    2021-04-28    61    60
    李寧    2021-04-28    40    80
    安踏    2021-04-29    55    78
    李寧    2021-04-29    50    90

SELECT 商店名,[短袖],[褲子] FROM 銷售 PIVOT(SUM(銷售量) FOR 商品類型 IN ([短袖],[褲子])) a 和 SELECT 商店名,日期,[短袖],[褲子] FROM 銷售 PIVOT(SUM(銷售量) FOR 商品類型 IN ([短袖],[褲子])) a本質上是一樣的，只是最後篩選出的列不同，換句話說PIVOT函數會對源表中除聚合列以外的所有列進行分組GROUP BY，即使SELECT語句中沒有出現一些非聚合列

爲了實現這段時間內各個商店各商品類型銷售總額，需要在源表上進行調整

    統計這段時間內各個商店各商品類型銷售總額，並將商品類型列中的值轉換爲列標題

    SELECT 商店名,[短袖],[褲子]
    FROM (SELECT 商店名,商品類型,銷售量 FROM 銷售) b
    PIVOT(SUM(銷售量) FOR 商品類型 IN ([短袖],[褲子])) a

    商店名    短袖    褲子
    安踏       136     194
    李寧       120     230

綜上，無論是利用CASE還是PIVOT進行透視功能，需要搞清楚是僅僅要實現行列轉換，還是需要分組統計後再進行行列轉換，不同的需求SQL語句會有差異，另外，對同一需求CASE和PIVOT的思路也是存在差異的
 

SQL SERVER PIVOT操作

 

 

PIVOT和UNPIVOT

PIVOT 通過將表達式中的一個列的唯一值轉換爲輸出中的多列（即行轉列），來輪替表值表達式。PIVOT 在需要對最終輸出所需的所有剩餘列值執行聚合時運行聚合。與 PIVOT 執行的操作相反，UNPIVOT 將表值表達式的列輪換爲行（即列轉行）。

但是需要注意得是，UNPIVOT 並不完全是 PIVOT 的逆操作。PIVOT 執行聚合，並將多個可能的行合併爲輸出中的一行。UNPIVOT 不重現原始表值表達式的結果，因爲行已被合併。

-- PIVOT 語法
SELECT <非透視的列>,
    [第一個透視的列] AS <列名稱>,
    [第二個透視的列] AS <列名稱>,
    ...
    [最後一個透視的列] AS <列名稱>,

FROM
    (<生成數據的 SELECT 查詢>) 
    AS <源查詢的別名>

PIVOT
(
    <聚合函數>(<要聚合的列>)
FOR

[<包含要成爲列標題的值的列>]
    IN ( [第一個透視的列], [第二個透視的列],
    ... [最後一個透視的列])
) AS <透視表的別名>
<可選的 ORDER BY 子句>;