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透视
假如当前有数据源如下所示：
有一报表需求如下所示：
这一类的需求就称之为数据透视转换。透视转换一般涉及分组、扩展及聚合三个阶段。上面的需求是按照empid进行分组，按照custid对订货量进行扩展，最后进行聚合SUM(qty)。数据透视转换其实是存在某种通用查询模板的。下面是上面这个需求的标准SQL解决方案：
1 SELECT empid, 2 SUM(CASE WHEN custid = ‘A‘ THEN qty END) AS A, 3 SUM(CASE WHEN custid = ‘B‘ THEN qty END) AS B, 4 SUM(CASE WHEN custid = ‘C‘ THEN qty END) AS C, 5 SUM(CASE WHEN custid = ‘D‘ THEN qty END) AS D 6 FROM dbo.Orders 7 GROUP BY empid;
下面是使用T-SQL PIVOT运算符进行透视转换：
1 SELECT empid, A, B, C, D 2 FROM (SELECT empid, custid, qty 3 FROM dbo.Orders) AS D 4 PIVOT(SUM(qty) FOR custid IN(A, B, C, D)) AS P;
注意，一般不直接把PIVOT运算符应用到源数据表(本例为Orders表)，而是将其应用到一个表表达式(该表表达式只包含透视转换需要的3种元素，不包含其他属性)。
逆透视
标准SQL的解决方案：
1 SELECT * 2 FROM (SELECT empid, custid, 3 CASE custid 4 WHEN ‘A‘ THEN A 5 WHEN ‘B‘ THEN B 6 WHEN ‘C‘ THEN C 7 WHEN ‘D‘ THEN D 8 END AS qty 9 FROM dbo.EmpCustOrders 10 CROSS JOIN (VALUES(‘A‘),(‘B‘),(‘C‘),(‘D‘)) AS Custs(custid)) AS D 11 WHERE qty IS NOT NULL;
使用T-SQL的UNPIVOT运算符进行逆透视转换：
1 SELECT empid, custid, qty 2 FROM dbo.EmpCustOrders 3 UNPIVOT(qty FOR custid IN(A, B, C, D)) AS U;
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原文地址：http://www.cnblogs.com/laixiancai/p/4352614.html
