SQLShack

V tomto článku, budeme chodit přes SQL Pivot a SQL Unpivot operátorů, a jak mohou být užitečné provést SQL Server data. Také budeme diskutovat o statické a dynamické způsoby, jak používat PIVOT a UNPIVOT relační operátory, které mohou být použity k transformaci souhrnné odlišné hodnoty jako sloupce(y) ve výsledku-nastavit zadáním všech hodnot sloupců v KONTINGENČNÍ V bodě.

SQL Server pivot Úvod

existuje několik způsobů, jak transponovat datovou sadu z řádků do sloupců a sloupců do řádků. SQL Pivot je jednou z technik, která umožňuje transponování řádků do sloupců a provádí možné agregace podél cesty. SQL PIVOT a SQL UNPIVOT relační operátory transponují dvourozměrná data v tabulce do jiné formy dat. SQL PIVOT transponuje výraz s hodnotou tabulky z jedinečné sady hodnot z jednoho sloupce do více sloupců ve výstupu a provádí agregace. SQL UNPIVOT provádí opačnou operaci PIVOT SQL transformací sloupců výrazu s hodnotou tabulky na hodnoty sloupců.

ve většině případů postačuje obchodní požadavek statická otočná technika. Například měsíční prognóza prodeje, roční rozdělení prodeje, čtvrtletní agregace prodeje atd., kde sloupce v klauzuli zůstávají statické. V některých jiných případech, potřebujeme granulární podrobnosti a tabulka-hodnota výrazu je více dynamický v přírodě a celou dobu novou sadu vyjádření jsou uvedeny v tabulce pak dynamické PIVOT by byl nejlepší volbou.

Poznámka: Ve výše uvedeném zobrazení vidíme, že v procesu PIVOT sloupec hodnoty jsou otočen ze svislé do vodorovné polohy a UNPIVOTING je jako otočení z horizontální na vertikální.

Syntax

SELECT <non-pivoted column>,

AS <column alias>,

AS <column alias>,

…

AS <column alias>

FROM

(

<SELECT QUERY>)

AS <Alias for temporary data set>

PIVOT

(

<Aggregate function>( Aggregate column)

FOR

IN ( , ,

… )

) AS <Kontingenční tabulka alias>

< ORDER BY klauzule>;

začínáme s SQL Pivot

začneme s otočnou a un-otočná data. Nyní pochopíte, jaké operátory PIVOT a UNPIVOT jsou v SQL Serveru. Jednoduše řečeno, je to jen další způsob, jak popsat proces přeměny odlišných hodnot řádků na jejich vlastní sloupce, je známý jako otáčení. A proces přeměny sloupců na řádky je známý jako un-pivoting.

Příklad 1: Jak provést operaci Pivot SQL

představme si ukázkový datový soubor odvozený z databáze AdventureWorks2014. V tomto případě jste právě dostali jednoduchý datový soubor se sloupcem SalesYear podél jedné kvantitativní hodnoty TotalSales.

nyní je datová sada připravena k otočení. V prvním sloupci máte Sales year, ve druhém sloupci TotalSales. Pokud jste požádali o provedení dat, musíte ve sloupci vzít každý zřetelný rok a tyto sloupce se stanou hlavičkou otočných sloupců. Takže rok 2011 se stává prvním sloupcem, rok 2012 se stává vlastním sloupcem a tak dále. Skutečné hodnoty z dalšího sloupce jsou Součtyprodeje, drží se záhlaví otočných sloupců. Nyní by otočná tabulka vypadala níže.

následující obrázek zobrazuje vstupní data, Kontingenční syntaxe, SQL Pivot, a výstup výsledků.

příklad 2: Jak provést operaci SQL Unpivot

podívejme se nyní opačným směrem, un-pivoting, což je stejně jednoduché jako přechod z horizontální na vertikální. V tomto případě byste vzali všechny ty odlišné sloupce, které jsou vybrány, a to by změnilo tyto záhlaví sloupců na jejich vlastní řádky. Otáčení je jako otáčení ze svislé na vodorovnou. A vyklápění je jako otáčení z horizontální na vertikální.

V následujícím příkladu, výkyvnou dataset se používá k osn-kontingenční hodnoty. Klíčovou je zde to bylo snadné dostat transformována, protože jsme byli schopni vytvořit kontingenční tabulku jako mezistupeň a pak provést transformace, použití unpivot provoz.

Poznámka: SQL pivot výsledky operace při provádění souhrnné výsledek do sloupce, ale vzhledem k tomu, že SQL unpivot není exaktní obrácení provedení sloupce do oddělených hodnot řádků. Operátor unpivot nebude rozdělovat agregované výsledky.

příklad 3: Jak získat čtvrtletní tržby pomocí operace pivot SQL

podívejme se na několik dalších příkladů, abychom lépe porozuměli koncepcím otáčení. V tomto případě uvidíme, jak získat čtvrtletní údaje o prodeji agregované na základě čtvrtletních prodejů.

než skočíme do řešení, vždy doporučujeme pracovat na vytvoření datové sady pro operaci PIVOT.

následující příklad uvádí agregované měsíční tržby rozložené v průběhu prodejního roku.

následující výstup ukazuje základní údaje

Jakmile jste připraveni s bází dat, můžete použít KONTINGENČNÍ operátora. V následujícím příkladu klauzule IN přijímá nečíselný znak, který byl vygenerován na základě hodnoty DATEPART. Hodnota DATEPART je zřetězena s‘ Q ‚ a pak hodnoty jsou přiváděny do klauzule PIVOT operátora.

následující výstup je čtvrtletní členění údajů o prodeji

Příklad 4: Jak se dostat měsíční prodeje pomocí SQL pivot operace

Pojďme se podívat na další příklad viz prodejní rozdělení dat na základě každý měsíc. V následujícím příkladu jsou hodnoty klauzule IN generovány jako součást funkce DATEPART. Hodnoty DATEPART jsou přiváděny do klauzule PIVOT operátora.

následující výstup je měsíční rozdělení prodejních dat

Příklad 5: Jak se dostat měsíční prodeje pomocí dynamického SQL pivot operace

Dejte nám adresu, měsíční rozdělení prodejních dat pomocí dynamického otáčení. Zatím jsme diskutovali o statických otočných operacích. Chcete-li převést statickou operaci otáčení na dynamickou, musíme odstranit pevně zakódované hodnoty z klauzule IN. Nejprve získejte zřetelný výraz z datové sady a poté připravte řetězec zřetězením všech výrazů. V následujícím příkladu se @columnname používá ke zřetězení všech výrazů. Zřetězený výraz je přiváděn k otáčení v klauzuli. Zbytek je jednoduchá konverze statického SQL do dynamického SQL a volání @DML pomocí sp_executesql uložené procedury.

To je pro teď vše…

Balení

Tak daleko, jsme demonstrovali základní pojmy a několik příkladů SQL PIVOT a SQL UNPIVOT.

ukázka je založena na databázi SQL Server adventureworks2014. Můžete vyzkoušet a vyzkoušet všechny vzorky sami. Pokud máte jakýkoliv dotaz, prosím, neváhejte komentář níže…

• Autora
• Poslední Příspěvky

jsem Databáze technolog mít 11+ let bohaté, hands-on zkušeností na Databázové technologie. Jsem Microsoft Certified Professional a couval s titulem Master of počítačové aplikace.
Moje specializace spočívá v navrhování & prováděcí Vysokou dostupnost řešení a cross-platform DB Migrace. Technologie, které v současné době pracují, jsou SQL Server, PowerShell, Oracle a MongoDB.
Zobrazit všechny příspěvky od Prashanth Jayaram

Nejnovější příspěvky Prashanth Jayaram (zobrazit všechny)

• rychlý přehled z databáze auditu v SQL – 28. ledna 2021
• Jak nastavit Azure Synchronizace Dat mezi SQL Azure databází a on-premises serveru SQL Server – 20. ledna 2021
• Jak provést SQL Azure databáze Import/Export operace pomocí PowerShell – 14. ledna 2021