sql-server - 基于 SQL Server 中的一列透视多列

Question

我在 SQL Server 2008R2 中有以下源表和目标表。如何在 TSQL 中进行数据透视将 SourceTbl 转换为 DestTbl？希望 empIndex 能以某种方式帮助枢轴。

来源表

empId    empIndex    empState    empStDate    empEndDate
========================================================
10        1           AL          1/1/2012     12/1/2012
10        2           FL          2/1/2012     2/1/2013
15        1           FL          3/20/2012    1/1/2099

目标表

empId    empState1  empState1StDate    empState1EndDt    empState2  empState2StDate    empState2EndDt
=========================================================================================================
10        AL         1/1/2012           12/1/2012         FL         2/1/2012           2/1/2013
15        FL         3/20/2012          1/1/2099          NULL       NULL               NULL

Answer 1

由于您使用的是 SQL Server，因此有多种不同的方法可以将行转换为列。您可以将聚合函数与 CASE 表达式一起使用:

select empid,
  max(case when empindex = 1 then empstate end) empState1,
  max(case when empindex = 1 then empStDate end) empStDate1,
  max(case when empindex = 1 then empEndDate end) empEndDate1,
  max(case when empindex = 2 then empstate end) empState2,
  max(case when empindex = 2 then empStDate end) empStDate2,
  max(case when empindex = 2 then empEndDate end) empEndDate2
from sourcetbl
group by empid;

参见SQL Fiddle with Demo .

如果您想使用 PIVOT 函数来获取结果，那么我建议首先取消透视列 empState、empStDate 和 empEndDate所以你首先会有多行。您可以使用 UNPIVOT 函数或 CROSS APPLY 来转换代码将是的数据:

select empid, col+cast(empindex as varchar(10)) col,  value
from sourcetbl
cross apply
(
  select 'empstate', empstate union all
  select 'empstdate', convert(varchar(10), empstdate, 120) union all
  select 'empenddate', convert(varchar(10), empenddate, 120)
) c (col, value);

参见Demo 。一旦数据被取消透视，您就可以应用 PIVOT 函数，因此最终代码将是:

select empid,
  empState1, empStDate1, empEndDate1,
  empState2, empStDate2, empEndDate2
from 
(
  select empid, col+cast(empindex as varchar(10)) col,  value
  from sourcetbl
  cross apply
  (
    select 'empstate', empstate union all
    select 'empstdate', convert(varchar(10), empstdate, 120) union all
    select 'empenddate', convert(varchar(10), empenddate, 120)
  ) c (col, value)
) d
pivot
(
  max(value)
  for col in (empState1, empStDate1, empEndDate1,
              empState2, empStDate2, empEndDate2)
) piv;

参见SQL Fiddle with Demo .

如果您的 empindex 数量有限，那么上述版本将非常有效，但如果没有，那么您可以使用动态 SQL:

DECLARE @cols AS NVARCHAR(MAX),
    @query  AS NVARCHAR(MAX)

select @cols = STUFF((SELECT ',' + QUOTENAME(col+cast(empindex as varchar(10))) 
                    from SourceTbl
                    cross apply
                    (
                      select 'empstate', 1 union all
                      select 'empstdate', 2 union all
                      select 'empenddate', 3
                    ) c (col, so)
                    group by col, so, empindex
                    order by empindex, so
            FOR XML PATH(''), TYPE
            ).value('.', 'NVARCHAR(MAX)') 
        ,1,1,'')

set @query = 'SELECT empid,' + @cols + ' 
            from 
            (
                select empid, col+cast(empindex as varchar(10)) col,  value
                from sourcetbl
                cross apply
                (
                  select ''empstate'', empstate union all
                  select ''empstdate'', convert(varchar(10), empstdate, 120) union all
                  select ''empenddate'', convert(varchar(10), empenddate, 120)
                ) c (col, value)
            ) x
            pivot 
            (
                max(value)
                for col in (' + @cols + ')
            ) p '

execute sp_executesql @query;

请参阅 SQL Fiddle with Demo

您可以使用这些查询 INSERT INTO 您的 DestTbl，或者您现在可以通过查询来获取所需的结果，而不是以此格式存储数据。

这些查询以以下格式放置数据:

| EMPID | EMPSTATE1 | EMPSTDATE1 | EMPENDDATE1 | EMPSTATE2 | EMPSTDATE2 | EMPENDDATE2 |
---------------------------------------------------------------------------------------
|    10 |        AL | 2012-01-01 |  2012-12-01 |        FL | 2012-02-01 |  2013-02-01 |
|    15 |        FL | 2012-03-20 |  2099-01-01 |    (null) |     (null) |      (null) |