SQL查询表的行列转换/小计/统计(with rollup,with cube,pivot解析) 2013-8-20 1.    SQL查询表的行列转换/小计/统计(with  rollup,with cube,pivot解析) 在实际的项目开发中有很多项目都会有报表模块,今天就通过一个小的SQL查询统计来讲解一下实际开发中比较常用的行列转换/小计/统计等报表统计相关的常用知识点. 题目如下: 查询sales 和stores表,得出1993年每个store每季度销售数量及小计和总计,查询出的结果

PIVOT通过将表达式某一列中的唯一值转换为输出中的多个列来旋转表值表达式,并在必要时对最终输出中所需的任何其余列值执行聚合. 测试数据 INSERT INTO [TestRows2Columns] ([UserName],[Subject],[Source]) SELECT N'张三',N'语文',60 UNION ALL SELECT N'李四',N'数学',70 UNION ALL SELECT N'王五',N'英语',80 UNION ALL SELECT N'王五',N'数学',75

PIVOT通过将表达式某一列中的唯一值转换为输出中的多个列来旋转表值表达式,并在必要时对最终输出中所需的任何其余列值执行聚合. 测试数据 INSERT INTO [TestRows2Columns] ([UserName],[Subject],[Source]) SELECT N'张三',N'语文',60 UNION ALL SELECT N'李四',N'数学',70 UNION ALL SELECT N'王五',N'英语',80 UNION ALL SELECT N'王五',N'数学',75

使用PIVOT行转列 1.建表及插入数据 USE [AdventureDB] GO /****** Object: Table [dbo].[Score] Script Date: 11/25/2016 4:30:50 PM ******/ SET ANSI_NULLS ON GO SET QUOTED_IDENTIFIER ON GO ) ) NULL,[Score] FLOAT NULL) ON [PRIMARY] GO ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) )

创建表: IF OBJECT_ID('T040_PRODUCT_SALES') IS NOT NULL DROP TABLE T040_PRODUCT_SALES create table T040_PRODUCT_SALES ( ID INT IDENTITY(1,1), ProductName VARCHAR(20), SaleMonth INT, SalesCount INT ) 插入数据并排序: INSERT INTO T040_PRODUCT_SALES VALUES ('Bicycl

ylbtech-SQL Server:使用 PIVOT 行转列和 UNPIVOT 列转行 可以使用 PIVOT 和 UNPIVOT 关系运算符将表值表达式更改为另一个表.PIVOT 通过将表达式某一列中的唯一值转换为输出中的多个列来旋转表值表达式,并在必要时对最终输出中所需的任何其余列值执行聚合.UNPIVOT 与 PIVOT 执行相反的操作,将表值表达式的列转换为列值. [注]对升级到 SQL Server 2005 或更高版本的数据库使用 PIVOT 和 UNPIVOT 时,必须将数据库的兼

id name subject score remark1 l math 86 2 l eng 68 3 l phy 88 4 z chn 99 5 z math 92 6 z com 98 7 z pe 95 8 p chn 93 9 p art 92 --4:动态PIVOT行转列 DECLARE @sql_str VARCHAR(8000)DECLARE @sql_col VARCHAR(8000) SELECT @sql_col = ISNULL(@sql_col + ',','') +

==================================声明================================== 本文原创,转载在正文中显要的注明作者和出处,并保证文章的完整性. 未经作者同意请勿修改(包括本声明),保留法律追究的权利. 未经作者同意请勿用于学术性引用. 未经作者同意请勿用于商业出版.商业印刷.商业引用. 本文不定期修正完善,为保证内容正确,建议移步原文处阅读. 本文链接:http://www.cnblogs.com/wlsandwho/p/44239

前段时间开发系统时,有个功能是动态加载列,于是就使用了SQL Server自带的PIVOT函数进行行转列,开始用的非常溜,效果非常好.但是提交测试后问题来了,测试添加的列名中包含空格,然后就杯具了,功能报错了, 一波未平一波又起,测试添加的数据中包含有以数字开头的,结果又GG了,好沮丧啊!!!!!! 于是开启了查找资料之路,发现只要把列名用方括号[]包起来,问题就解决了,然后就实践了一下,果然以上两个问题都解决了,世界瞬间美好了!!! 然后自己又添加了一些包含特殊字符等的数据,一切都OK没有出现

数据库中業種的存储如下图: SELECT * FROM M_TORIHIKISAKI_GYOSYU 其中GYIUSYU_CD字段代表不同的業種 而画面需要实现下图所示样式:(将每条数据的業種横向展开显示) 这种情况下便可以使用PIVOT方法,代码如下: SELECT  C1, C2, C3, C4, C5, C6, C7, C8, C9, C10, C11, C12 FROM M_TORIHIKISAKI_GYOSYUPIVOT(MAX(GYIUSYU_CD) FOR GYIUSYU_CD IN

with temp as( select '湖北省' province,'武汉市' city,'第一' ranking from dual union all select '湖北省' province,'孝感市' city,'第二' ranking from dual union all select '湖北省' province,'宜昌市' city,'第三' ranking from dual union all select '湖北省' province,'襄阳市' city,'第四'

select OPER_TIME, MICROPAY, REFUND from ( select trunc(oper_time) oper_time, class_name, sum(total_fee) total_fee from wx_pay_detail group by trunc(oper_time),class_name ) pivot(sum(total_fee) for class_name in ('MicroPay'as "MICROPAY",'Refund'

在做数据统计的时候,行转列,列转行是经常碰到的问题.case when方式太麻烦了,而且可扩展性不强,可以使用 PIVOT,UNPIVOT比较快速实现行转列,列转行,而且可扩展性强 一.行转列 1.测试数据准备 CREATE TABLE [StudentScores] ( ), --学生姓名 ), --科目 [Score] FLOAT, --成绩 ) 2.行转列sql SELECT * FROM [StudentScores] /*数据源*/ AS P PIVOT ( SUM(Score/*行转

在数据库操作中,有些时候我们遇到需要实现“行转列”的需求,例如一下的表为某店铺的一周收入情况表: WEEK_INCOME(WEEK VARCHAR(10),INCOME DECIMAL) 我们先插入一些模拟数据: INSERT INTO WEEK_INCOME UNION ALL UNION ALL UNION ALL UNION ALL UNION ALL UNION ALL 一般我们最经常使用的查询是查询一周中每天或某几天的收入,例如查询周一至周日全部的收入: SELECT WEEK,INC

PIVOT通过将表达式某一列中的唯一值转换为输出中的多个列来旋转表值表达式,并在必要时对最终输出中所需的任何其余列值执行聚合.UNPIVOT与PIVOT执行相反的操作,将表值表达式的列转换为列值. 通俗简单的说:PIVOT就是行转列,UNPIVOT就是列传行 一.PIVOT实例 1. 建表 建立一个销售情况表,其中,year字段表示年份,quarter字段表示季度,amount字段表示销售额.quarter字段分别用Q1, Q2, Q3, Q4表示一.二.三.四季度.   SQL 代码   复制

CREATE TABLE [StudentScores] ( ), --学生姓名 ), --科目 [Score] FLOAT, --成绩 ) select * from [StudentScores] SELECT * FROM [StudentScores] /*数据源*/ AS P PIVOT ( SUM(Score/*行转列后 列的值*/) FOR p.Subject/*需要行转列的列*/ IN ([语文],[数学],[英语],[生物]/*列的值*/) ) AS T where usern

示例: 有如下表需要进行行转列: 代码如下: # -*- coding:utf-8 -*- import pandas as pd import MySQLdb from warnings import filterwarnings # 由于create table if not exists总会抛出warning,因此使用filterwarnings消除 filterwarnings('ignore', category = MySQLdb.Warning) from sqlalchemy i

原文地址:https://www.cnblogs.com/linJie1930906722/p/6036714.html 在做数据统计的时候,行转列,列转行是经常碰到的问题.case when方式太麻烦了,而且可扩展性不强,可以使用 PIVOT,UNPIVOT比较快速实现行转列,列转行,而且可扩展性强 一.行转列 1.测试数据准备 CREATE TABLE [StudentScores] ( [UserName] NVARCHAR(20), --学生姓名 [Subject] NVARCHAR(3

 一   .列转行 创建所需的数据 CREATE TABLE [StudentScores]( [UserName] NVARCHAR(20), --学生姓名 [Subject] NVARCHAR(30), --科目 [Score] FLOAT, --成绩) INSERT INTO [StudentScores] SELECT '张三', '语文', 50INSERT INTO [StudentScores] SELECT '张三', '数学', 90INSERT INTO [StudentSc

我们在写Sql语句的时候没经常会遇到将查询结果行转列,列转行的需求,拼接sql字符串,然后使用sp_executesql执行sql字符串是比较常规的一种做法.但是这样做实现起来非常复杂,而在SqlServer2005中我们有了PIVOT/UNPIVOT函数可以快速实现行转列和列转行的操作. PIVOT函数,行转列 PIVOT函数的格式如下 PIVOT(<聚合函数>([聚合列值]) FOR [行转列前的列名] IN([行转列后的列名1],[行转列后的列名2],[行转列后的列名3],.......

sql的行转列(PIVOT)与列转行(UNPIVOT)   在做数据统计的时候,行转列,列转行是经常碰到的问题.case when方式太麻烦了,而且可扩展性不强,可以使用 PIVOT,UNPIVOT比较快速实现行转列,列转行,而且可扩展性强 一.行转列 1.测试数据准备 CREATE TABLE [StudentScores] ( [UserName] NVARCHAR(20), --学生姓名 [Subject] NVARCHAR(30), --科目 [Score] FLOAT, --成绩 )