SQL Server中的PIVOT与UNPIVOT用法具体示例详解

目录

• 引言
• 一、PIVOT：将行转换为列
• 核心作用
• 语法结构
• 实战示例
• 二、UNPIVOT：将列编程转换为行
• 核心作用
• 语法结构
• 实战示例
• 三、关键注意事项
• 四、典型应用场景对比
• 五、总结

引言

在数据分析与报表生成场景中，行列转换是一个高频需求。SQL Server 提供了 PIVOT 和 UNPIVOT 两个强大的运算符，能够帮助我们快速实现数据透视与逆透视操作。本文将结合具体示例，解析它们的核心用法。

一、PIVOT：将行转换为列

PIVOT函数主要是用来将数据从行转换成列。比如，如果有订单数据表，里面有很多订单的信息，可能按客户ID、订单日期等分组。使用PIVOT可以把这些重复的客户信息排列成一个更紧凑的表格，每个客户的订单日期变成一列，这样看起来更直观。

核心作用

将某一列的唯一值作为新列名，并按需聚合关联数据。

语法结构

SELECT [非透视列], [透视列1], [透视列2], ...
FROM (
    SELE编程客栈CT [列1], [列2], [聚合列] 
    FROM 表
) AS 源表
PIVOT (
    聚合函数(聚合列)
    FOR [目标列] IN ([透视值1], [透视值2], ...)
) AS 别名;

实战示例

场景：统计各部门在不同季度的销售额。

• 准备数据

CREATE TABLE #Sales (
    Department VARCHAR(50),
    Quarter CHAR(2),
    Amount DECIMAL(10,2)
);

INSERT INTO #Sales VALUES
('HR', 'Q1', 20000),
('HR', 'Q2', 22000),
('IT', 'Q1', 35000),
('IT', 'Q3', 41000);

• 执行 PIVOT

SELECT Department, [Q1], [Q2], [Q3], [Q4]
FROM (
    SELECT Department, Quarter, Amount 
    FROM #Sales
) AS Src
PIVOT (
    SUM(Amount)
    FOR Quarter IN ([Q1], [Q2], [Q3], [Q4])
) AS Pvt;

输出结果：

二、UNPIVOT：将列转换为行

UNPIVOT函数，它的作用和PIVOT相反，是用来把数据从列转换回行。比如，在PIVOT之后得到的一张表格里，如果需要进一步细分数据或者进行其他操作，可以用UNPIVOT来恢复原来的多行结构。

核心作用

将多列合并为两列（属性名+属性值），实现数据逆向透视。

语法结构

SELECT [非透视列], [属性列], [值列]
FROM 表
UNPIVOT (
    值列 FOR 属性列 IN ([列1], [列2], ...)
) AS 别名;

实战示例

场景：将季度销售额列还原为行结构。

• 使用之前 PIVOT 的结果作为输入

CREATE TABLE #PivotedSales (
    Department VARCHAR(50),
    Q1 DECIMAL(10,2),
    Q2 DECIMAL(10,2编程客栈),
    Q3 DECIMAL(10,2),
    Q4 DECIMAL(10,2)
);

INSERT INTO #PivotedSales VALUES
('HR', 20000, 22000, NULL, NULL),
('IT', 35000, NULL, 41000, NULL);

• 执行 UNPIVOT

SELECT Department, Quarter, Amount
FROM #PivotedSales
UNPIVOT (
    Amount FOR Quarter IN (Q1, Q2, Q3, Q4)
) AS Unpvt;

输出结果：

三、关键注意事项

• 数据类型一致性UNPIVOT 的所有列必须具有兼容的数据类型。

• 处理 NULL 值PIVOT 会自动过滤 NULL 值，可通过 ISNULL() 或 COALESCE() 预处理。

• 动态列处理当透视列值不固定时，需使用动态 SQL 拼接列名（示例需另写代码实现）。

• 性能优化对大型数据集建议建立合适索引，避免全表扫描。

四、典型应用场景对比

五、总结

• PIVOT 通过聚合实现行转列，适合制作汇总视图
• UNPIVOT 通过逆向操作恢复数据结构，适合数据清洗
• 二者配合使用可完成复杂数据转换需求

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