老生常谈:SQL中的行转列，列转行操作

　　我们首先先通过一个老生常谈的例子，学生成绩表(下面简化了些)来形象了解下行转列 

CREATE  TABLE [StudentScores]  
(  
    [UserName]         NVARCHAR(20),        --学生姓名  
    [Subject]          NVARCHAR(30),        --科目  
    [Score]            FLOAT,               --成绩  
)  
 
INSERT INTO [StudentScores] SELECT Nick, 语文, 80  
INSERT INTO [StudentScores] SELECT Nick, 数学, 90  
INSERT INTO [StudentScores] SELECT Nick, 英语, 70  
INSERT INTO [StudentScores] SELECT Nick, 生物, 85  
INSERT INTO [StudentScores] SELECT Kent, 语文, 80  
INSERT INTO [StudentScores] SELECT Kent, 数学, 90  
INSERT INTO [StudentScores] SELECT Kent, 英语, 70  
INSERT INTO [StudentScores] SELECT Kent, 生物, 85 

　　如果我想知道每位学生的每科成绩，而且每个学生的全部成绩排成一行，这样方便我查看、统计，导出数据

SELECT   
      UserName,   
      MAX(CASE Subject WHEN 语文 THEN Score ELSE 0 END) AS 语文,  
      MAX(CASE Subject WHEN 数学 THEN Score ELSE 0 END) AS 数学,  
      MAX(CASE Subject WHEN 英语 THEN Score ELSE 0 END) AS 英语,  
      MAX(CASE Subject WHEN 生物 THEN Score ELSE 0 END) AS 生物 
FROM dbo.[StudentScores]  
GROUP BY UserName 

　　查询结果如图所示，这样我们就能很清楚的了解每位学生所有的成绩了

　　接下来我们来看看第二个小列子  。有一个游戏玩家充值表（仅仅为了说明，举的一个小例子），

CREATE TABLE [Inpours]  
(  
    [ID]             INT IDENTITY(1,1),   
    [UserName]          NVARCHAR(20),  --游戏玩家  
    [CreateTime]     DATETIME,      --充值时间      
    [PayType]         NVARCHAR(20),  --充值类型      
    [Money]             DECIMAL,       --充值金额  
    [IsSuccess]         BIT,           --是否成功 1表示成功， 0表示失败  
    CONSTRAINT [PK_Inpours_ID] PRIMARY KEY(ID)  
)  
 
INSERT INTO Inpours SELECT 张三, 2010-05-01, 支付宝, 50, 1  
INSERT INTO Inpours SELECT 张三, 2010-06-14, 支付宝, 50, 1  
INSERT INTO Inpours SELECT 张三, 2010-06-14, 手机短信, 100, 1  
INSERT INTO Inpours SELECT 李四, 2010-06-14, 手机短信, 100, 1  
INSERT INTO Inpours SELECT 李四, 2010-07-14, 支付宝, 100, 1  
INSERT INTO Inpours SELECT 王五, 2010-07-14, 工商银行卡, 100, 1  
INSERT INTO Inpours SELECT 赵六, 2010-07-14, 建设银行卡, 100, 1 

　　下面来了一个统计数据的需求，要求按日期、支付方式来统计充值金额信息  。这也是一个典型的行转列的例子  。我们可以通过下面的脚本来达到目的

SELECT CONVERT(VARCHAR(10), CreateTime, 120) AS CreateTime,  
       CASE PayType WHEN 支付宝     THEN SUM(Money) ELSE 0 END AS 支付宝,  
       CASE PayType WHEN 手机短信    THEN SUM(Money) ELSE 0 END AS 手机短信,  
       CASE PayType WHEN 工商银行卡  THEN SUM(Money) ELSE 0 END AS 工商银行卡,  
       CASE PayType WHEN 建设银行卡  THEN SUM(Money) ELSE 0 END AS 建设银行卡 
FROM Inpours  
GROUP BY CreateTime, PayType 

　　如图所示，我们这样只是得到了这样的输出结果，还需进一步处理，才能得到想要的结果

SELECT   
       CreateTime,   
       ISNULL(SUM([支付宝]), 0) AS [支付宝],   
       ISNULL(SUM([手机短信]), 0) AS [手机短信],  
       ISNULL(SUM([工商银行卡]), 0) AS [工商银行卡],   
       ISNULL(SUM([建设银行卡]), 0) AS [建设银行卡]  
FROM 
(  
    SELECT CONVERT(VARCHAR(10), CreateTime, 120) AS CreateTime,  
           CASE PayType WHEN 支付宝     THEN SUM(Money) ELSE 0 END AS 支付宝,  
           CASE PayType WHEN 手机短信   THEN SUM(Money) ELSE 0 END AS 手机短信,  
           CASE PayType WHEN 工商银行卡 THEN SUM(Money) ELSE 0 END AS 工商银行卡,  
           CASE PayType WHEN 建设银行卡 THEN SUM(Money) ELSE 0 END AS 建设银行卡 
    FROM Inpours  
    GROUP BY CreateTime, PayType  
) T  
GROUP BY CreateTime 

　　其实行转列，关键是要理清逻辑，而且对分组（Group by）概念比较清晰  。上面两个列子基本上就是行转列的类型了  。但是有个问题来了，上面是我为了说明弄的一个简单列子  。实际中，可能支付方式特别多，而且逻辑也复杂很多，可能涉及汇率、手续费等等(曾经做个这样一个)，如果支付方式特别多，我们的CASE WHEN 会弄出一大堆，确实比较恼火，而且新增一种支付方式，我们还得修改脚本如果把上面的脚本用动态SQL改写一下，我们就能轻松解决这个问题 

DECLARE @cmdText    VARCHAR(8000);  
DECLARE @tmpSql        VARCHAR(8000);  
 
SET @cmdText = SELECT CONVERT(VARCHAR(10), CreateTime, 120) AS CreateTime, + CHAR(10);  
SELECT @cmdText = @cmdText +  CASE PayType WHEN  + PayType +  THEN SUM(Money) ELSE 0 END AS  + PayType   
                + , + CHAR(10)  FROM (SELECT DISTINCT PayType FROM Inpours ) T  
 
SET @cmdText = LEFT(@cmdText, LEN(@cmdText) -2) --注意这里，如果没有加CHAR(10) 则用LEFT(@cmdText, LEN(@cmdText) -1)  
 
SET @cmdText = @cmdText +  FROM Inpours     GROUP BY CreateTime, PayType ;  
 
SET @tmpSql =SELECT CreateTime, + CHAR(10);  
SELECT @tmpSql = @tmpSql +  ISNULL(SUM( + PayType  + ), 0) AS  + PayType  + ,  + CHAR(10)  
                    FROM  (SELECT DISTINCT PayType FROM Inpours ) T  
 
SET @tmpSql = LEFT(@tmpSql, LEN(@tmpSql) -2) +  FROM ( + CHAR(10);  
 
SET @cmdText = @tmpSql + @cmdText + ) T GROUP BY CreateTime ;  
PRINT @cmdText  
EXECUTE (@cmdText); 

　　下面是通过PIVOT来进行行转列的用法，大家可以对比一下，确实要简单、更具可读性（呵呵，习惯的前提下）

SELECT   
        CreateTime, [支付宝] , [手机短信],  
        [工商银行卡] , [建设银行卡]  
FROM 
(  
    SELECT CONVERT(VARCHAR(10), CreateTime, 120) AS CreateTime,PayType, Money  
    FROM Inpours  
) P  
PIVOT (  
            SUM(Money)  
            FOR PayType IN 
            ([支付宝], [手机短信], [工商银行卡], [建设银行卡])  
      ) AS T  
ORDER BY CreateTime 

　　有时可能会出现这样的错误：

CREATE TABLE ProgrectDetail  
(  
    ProgrectName         NVARCHAR(20), --工程名称  
    OverseaSupply        INT,          --海外供应商供给数量  
    NativeSupply         INT,          --国内供应商供给数量  
    SouthSupply          INT,          --南方供应商供给数量  
    NorthSupply          INT           --北方供应商供给数量  
)  
 
INSERT INTO ProgrectDetail  
SELECT A, 100, 200, 50, 50  
UNION ALL 
SELECT B, 200, 300, 150, 150  
UNION ALL 
SELECT C, 159, 400, 20, 320  
UNION ALL 
SELECT D, 250, 30, 15, 15 

SELECT ProgrectName, OverseaSupply AS Supplier,  
        MAX(OverseaSupply) AS SupplyNum 
FROM ProgrectDetail  
GROUP BY ProgrectName  
UNION ALL 
SELECT ProgrectName, NativeSupply AS Supplier,  
        MAX(NativeSupply) AS SupplyNum 
FROM ProgrectDetail  
GROUP BY ProgrectName  
UNION ALL 
SELECT ProgrectName, SouthSupply AS Supplier,  
        MAX(SouthSupply) AS SupplyNum 
FROM ProgrectDetail  
GROUP BY ProgrectName  
UNION ALL 
SELECT ProgrectName, NorthSupply AS Supplier,  
        MAX(NorthSupply) AS SupplyNum 
FROM ProgrectDetail  
GROUP BY ProgrectName 

SELECT ProgrectName,Supplier,SupplyNum  
FROM   
(  
    SELECT ProgrectName, OverseaSupply, NativeSupply,  
           SouthSupply, NorthSupply  
     FROM ProgrectDetail  
)T  
UNPIVOT   
(  
    SupplyNum FOR Supplier IN 
    (OverseaSupply, NativeSupply, SouthSupply, NorthSupply )  
) P