SQL之透视

1、透视原理:就是将查询结果进行转置

下面就举例来说明:
执行下面语句:检查是否含有表 dbo.Orders,如果有就将表删除:

if OBJECT_ID('dbo.Orders','U') is not null2 
drop table dbo.Orders

然后创建表dbo.Orders:

create table dbo.Orders
(
   orderid int not null primary key,
   empid int not null,
   custid int not null,
   orderdate datetime,
   qty int
)

批量插入数据:

 insert into dbo.Orders (orderid,orderdate,empid,custid,qty) values 
(30001,'20070802',3,1,10), 
(10001,'20071224',2,1,12), 
(10005,'20071224',1,2,20), 
(40001,'20080109',2,3,40),
(20001,'20080212',2,2,12),
(10006,'20080118',1,3,14), 
(40005,'20090212',3,1,10),
(20002,'20090216',1,3,20),
(30003,'20090418',2,2,15),
(30004,'20070418',3,3,22),
(30007,'20090907',3,4,30)

业务逻辑:查询出 每个 员工 处理的 每个客户的 订单总数
普通的查询方式:

select
empid,custid,SUM(qty) 
as sumqtyfrom 
Ordersgroup by empid,
custidorder by empid

查询结果:



但是现在想要的结果是:



其中的A、B、C分别代表三个 客户Id,需要将原来的结果进行转置。
实现上面的结果就是sql里面的透视:

三个步骤:

  • 1、将结果数据进行分组
  • 2、将结果数据进行扩展
  • 3、将结果数据进行聚合

第一种是实现方式:复杂、简单易懂的方式:使用相关子查询:

select 
empid,
 --下面是相关子查询,不是表的连接 
( 
select 
    SUM(qty) 
    from Orders as innerO  
    where innerO.empid=outerO.empid and custid=1 
    group by innerO.empid
) as A ,
(
 select
    SUM(qty)
    from Orders as innerO 
    where innerO.empid=outerO.empid and custid=2
    group by innerO.empid
) as B ,
(
select
    SUM(qty)
    from Orders as innerO 
    where innerO.empid=outerO.empid and custid=3
    group by innerO.empid
) as C
from Orders as outerO
group by empid

第二种实现方式:使用组函数的特殊用法:

 --简单方式 :使用sum()
 --函数的特殊用法:在方法里面,添加 case语句
select
empid,
SUM(case when custid=1 then qty end) as A,--这样 将已经对empid 进行了限制
SUM(case when custid=2 then qty end) as B,
SUM(case when custid=3 then qty end) as C,
SUM(qty) as sumqty
from Orders9 group by empid

第三种方式:使用pivot,是 sql server 特有的,在oracle里面没有:

select 
empid,[1],[2],[3] 3 from  
( 
--仅仅查询出 在 透视 里面需要用到的数据 
    select 
    empid,custid,qty 
    from Orders 
) as t --在这里已经对数据 进行了分组
pivot
(
    sum(qty) --聚合函数 (对那个列 执行 组函数)
    for custid in ([1],[2],[3])     -- (对那些数据进行了聚合运算) 
                                         --这里的数字一定要 加[]
) as p

这种 使用 sql server 里面内置的 pivot 的方法,肯定是比上面两种自己写的方法的效率高。

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 195,898评论 5 462
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 82,401评论 2 373
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 143,058评论 0 325
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 52,539评论 1 267
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 61,382评论 5 358
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 46,319评论 1 273
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 36,706评论 3 386
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 35,370评论 0 254
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 39,664评论 1 294
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 34,715评论 2 312
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 36,476评论 1 326
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 32,326评论 3 313
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 37,730评论 3 299
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,003评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 30,275评论 1 251
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 41,683评论 2 342
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 40,877评论 2 335

推荐阅读更多精彩内容