T-SQL 数据透视和逆透视

17 Mar 2025 | 阅读 2 分钟

Transact SQL 中的数据透视和逆透视是关系运算符。它们将一个表转换为另一个表，以实现对表的清晰视图。

数据透视运算符将行数据转换为列数据。

逆透视关系运算符的作用与数据透视运算符相反。它将基于列的数据转换为基于行的数据，并将基于行的数据转换为基于列的数据。

语法

1. 数据透视

SELECT (ColumnNames) /Write column names
FROM (TableName) /table name
PIVOT
 ( 
   AggregateFunction(Column To Be Aggregate)
   FOR PivotColumn IN (Pivot Column Value)
 ) AS (Alias) //Alias is a name of the table

2. 逆透视

SELECT (ColumnNames) /Name of column
FROM (TableName)
UNPIVOT
 ( 
Aggregate Function (Column which is Aggregated)
FOR Pivot Column IN (PivotColumnValues)
 ) AS (Alias)

示例1-

在这里，我们创建了一个名为“javatpoint”的表，其值是课程名称、课程类别、价格和值。

Create Table javatpoint
( 
CourseName nvarchar(50), 
CourseCategory nvarchar(50),
Price int  
) 

Insert into Javatpoint  values('C', 'PROGRAMMING', 5000) 
Insert into Javatpoint  values('JAVA', 'PROGRAMMING', 6000) 
Insert into Javatpoint  values('PYTHON', 'PROGRAMMING', 8000) 
Insert into Javatpoint  values('PLACEMENT 100', 'INTERVIEWPREPARATION', 5000) 

SELECT * FROM Javatpoint 

我们得到的输出是

课程名称	课程类别	价格
C	编程	5000
JAVA	编程	6000
PYTHON	编程	8000
PLACEMENT 100	面试准备	5000

现在，将数据透视运算符应用于此数据

SELECT Course Name, PROGRAMMING, INTERVIEW PREPARATION
FROM Javatpoint
PIVOT 
( 
SUM(Price) FOR CourseCategory IN (PROGRAMMING, INTERVIEW PREPARATION )  
) AS PivotTable 

使用数据透视运算符后，我们得到以下结果

课程名称	编程	面试准备
C	5000	NULL
JAVA	6000	NULL
PLACEMENT 100	NULL	5000
PYTHON	8000	NULL

示例 2-

现在，我们使用在上述示例中创建的相同表“Javatpoint”，并将逆透视运算符应用于我们的透视表。

在下面应用逆透视运算符

SELECT CourseName, CourseCategory, Price 
FROM 
(
SELECT CourseName, PROGRAMMING, INTERVIEW PREPARATION FROM Javatpoint
PIVOT 
( 
SUM(Price) FOR CourseCategory IN (PROGRAMMING, INTERVIEW PREPARATION)  
) AS PivotTable
) P 
UNPIVOT 
( 
Price FOR CourseCategory IN (PROGRAMMING, INTERVIEW PREPARATION) 
) 
AS UnpivotTable

使用逆透视运算符后，我们得到了原始表，因为我们已成功地将表的列转换回行

课程名称	课程类别	价格
C	编程	5000
JAVA	编程	6000
PLACEMENT100	面试准备	5000
PYTHON	编程	8000

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