Sql 将多行/列透视为一行_Sql_Pivot_Multiple Columns_Rows

Sql 将多行/列透视为一行

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Sql 将多行/列透视为一行,sql,pivot,multiple-columns,rows,Sql,Pivot,Multiple Columns,Rows,我们需要获取多行和多列，并将它们转换为每个键一行。我有一个pivot查询，但它不工作。关于定义不明确的列，我遇到了一些错误' 我们的数据如下所示： SECTOR TICKER COMPANY ----------------------------------------------------- 5 ADNT Adient PLC 5 AUTO Autobytel Inc. 5 THRM Gentherm Inc 5

我们需要获取多行和多列，并将它们转换为每个键一行。我有一个pivot查询，但它不工作。关于定义不明确的列，我遇到了一些错误'

我们的数据如下所示：

SECTOR   TICKER  COMPANY
-----------------------------------------------------
5         ADNT    Adient PLC
5         AUTO    Autobytel Inc.
5         THRM    Gentherm Inc
5         ALSN    Allison Transmission Holdings, Inc.
5         ALV     Autoliv, Inc.
12        HES     Hess Corporation
12        AM      Antero Midstrm
12        PHX     Panhandle Royalty Company
12        NBR     Nabors Industries Ltd.
12        AMRC     Ameresco, Inc.

sector  sector_char ticker  company_name                           rn
------------------------------------------------------------------------
5       |5|         ADNT     Adient PLC                            1
5       |5|         AUTO     Autobytel Inc.                        2
5       |5|         THRM     Gentherm Inc                          3
5       |5|         ALSN     Allison Transmission Holdings, Inc.   4
5       |5|         ALV      Autoliv, Inc.                         5
12      |12|        HES      Hess Corporation                      1
12      |12|        AM       Antero Midstrm                        2
12      |12|        PHX      Panhandle Royalty Company             3
12      |12|        NBR      Nabors Industries Ltd.                4
12      |12|        AMRC     Ameresco, Inc.                        5

我们需要的是每个ID 1行，每个股票代码/公司在不同的列中。因此，输出将如下所示：

5 ADNT   Adient PLC   AUTO  Autobytel Inc.   THRM  Gentherm Inc........

你明白了。每个ID 1行，每个ID在其自己的列中有一个值。我尝试的查询是：

SELECT sector, ticker, company_name
FROM (SELECT d.sector, d.ticker, v.company_name, ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY d.sector ORDER BY d.sector) rn
           FROM template13_ticker_data d, template13_vw v
           WHERE d.m_ticker = v.m_ticker) 
PIVOT (MAX(sector) AS sector, MAX(ticker) AS ticker, MAX(company_name) AS company_name
 FOR (rn) IN (1 AS sector, 2 AS ticker, 3 AS company_name))
ORDER BY sector;

关于数据透视，首先要了解的是，在结果集中选择一列作为数据透视锚点，数据将围绕该轴旋转，这在FOR子句中指定

您只能为单个列透视，但您可以在子查询中或从联接或视图中构造此列作为目标数据查询，OP使用了ROW_NUMBER，但您可以使用任何希望的SQL机制，甚至CASE语句来构建自定义列，以便在数据集中没有可使用的自然列时进行透视

PIVOT将为for列中的每个值创建一列，并为该列提供您指定的聚合函数的值

它有助于可视化构造的记录集，在应用pivot之前，下面的SQL可以重新创建OP提供的数据场景。我在这里使用了表变量来代替OPs表和视图

-添加了扇区字符的模板13股票代码数据声明@tickerData表扇区INT，股票代码CHAR4， m_ticker CHAR4，扇区_char10 -模板13_vw 声明@公司表 m_ticker CHAR4，股票代码CHAR4，公司名称：VARCHAR100 插入@tickerData扇区，股票代码值5，'ADNT' ，5，“自动” ，5，'THRM' ，5，'ALSN' ，5，'ALV' ，12，“他” ，12，'AM' ，12，'PHX' ，12，'NBR' ，12，'AMRC' 插入@Company ticker，Company\u name 值“ADNT”，“Adient PLC” “汽车公司”、“汽车电池公司” “THRM”和“Gentherm公司” “ALSN”和“Allison Transmission Holdings，Inc.” “阿尔夫”、“奥托立夫公司” “HES”、“Hess公司” “上午”和“中段” “PHX”、“Panhandle特许权公司” ，'NBR'，'Nabors Industries Ltd.' “AMRC”、“Ameresco公司” -只需重新创建一个与给定数据和查询结构匹配的记录集更新@tickerData SET m_ticker=ticker 更新@Company SET m_ticker=ticker -填充“扇区字符”以显示多个聚合更新@tickerData SET sector_char='|'+castsector为varchar+'|' -未经验证的数据证明选择d.section、d.section\u char、d.ticker、v.company\u name、按d.section超额分配的行数、按d.section订单来自@tickerData d，@Company v 其中，d.m_ticker=v.m_ticker 轴之前的数据如下所示：

SECTOR   TICKER  COMPANY
-----------------------------------------------------
5         ADNT    Adient PLC
5         AUTO    Autobytel Inc.
5         THRM    Gentherm Inc
5         ALSN    Allison Transmission Holdings, Inc.
5         ALV     Autoliv, Inc.
12        HES     Hess Corporation
12        AM      Antero Midstrm
12        PHX     Panhandle Royalty Company
12        NBR     Nabors Industries Ltd.
12        AMRC     Ameresco, Inc.

sector  sector_char ticker  company_name                           rn
------------------------------------------------------------------------
5       |5|         ADNT     Adient PLC                            1
5       |5|         AUTO     Autobytel Inc.                        2
5       |5|         THRM     Gentherm Inc                          3
5       |5|         ALSN     Allison Transmission Holdings, Inc.   4
5       |5|         ALV      Autoliv, Inc.                         5
12      |12|        HES      Hess Corporation                      1
12      |12|        AM       Antero Midstrm                        2
12      |12|        PHX      Panhandle Royalty Company             3
12      |12|        NBR      Nabors Industries Ltd.                4
12      |12|        AMRC     Ameresco, Inc.                        5

现在，可视化您期望的结果子集，以显示我创建的多个列操作的限制，这些列操作将包含在最终输出中

sector  sector_char ticker_1    company_1          ticker_2   company_2
-----------------------------------------------------------------------------
5       |5|         ADNT        Adient PLC         AUTO       Autobytel Inc.
12      |12|        HES         Hess Corporation   AM         Antero Midstrm

由于我们希望从原始行输出、每行的ticker和company中获得多个列输出，因此我们必须使用以下技术之一：

将多列中的值连接到一列中仅当您可以在需要使用单个值之前轻松拆分这些列，或者不需要处理这些列时才有用，这纯粹是为了可视化。执行多个PIVOT查询并连接结果当每列的聚合逻辑不同时，或者您不是简单地将行值转换为列值，而是将多行聚合为单个单元格响应时，这是必需的。在像这样的场景中，当我们只是转置值，例如，聚合的结果将匹配原始单元格值，我认为这是一个小技巧，但也可能比其他方法的语法更少。我之所以说hack是因为核心PIVOT逻辑是重复的，这使得随着查询的发展更难维护

在唯一列上执行单个透视，在其他表上联接以构建其他列这很容易在输出中允许无限数量的额外行。PIVOT解析表的ID，该表包含我们希望在最终结果中显示的多个值。让我们先看3，因为这演示了单个透视以及如何为每个透视结果包含多个列：

在这个示例中，我允许每个扇区最多有8个结果，需要注意的是，必须指定透视中的所有输出列，它不是动态的

您可以使用动态查询来测试所需的最大列数，并根据这些结果生成以下查询

还要注意的是，在这个解决方案中，我们不需要在PIVOT源查询中的template13_vw表上进行联接，而是在结果上进行联接，这就是为什么PIVOT返回m_ticker的原因，我假设m_ticker是键，而不是最终结果中显示的ticker

-注意：在这里使用CTE，您可以使用表变量、临时表或您需要的任何其他内容 ;有滴答声扇区INT，股票代码CHAR4， m_ticker CHAR4，扇区_char10 -模板13_vw 声明@公司表 m_ticker CHAR4，股票代码CHAR4，公司名称：VARCHAR100 插入@tickerData扇区，股票代码值5，'ADNT' ，5，“自动” ，5，'THRM' ，5，'ALSN' ，5，'ALV' ，12，“他” ，12，'AM' ，12，'PHX' ，12，'NBR' ，12，'AMRC' 插入@Company ticker，Company\u name 值“ADNT”，“Adient PLC” “汽车公司”、“汽车电池公司” “THRM”和“Gentherm公司” “ALSN”和“Allison Transmission Holdings，Inc.” “阿尔夫”、“奥托立夫公司” “HES”、“Hess公司” “上午”和“中段” “PHX”、“Panhandle特许权公司” ，'NBR'，'Nabors Industries Ltd.' “AMRC”、“Ameresco公司” -只需重新创建一个与给定数据和查询结构匹配的记录集更新@tickerData SET m_ticker=ticker 更新@Company SET m_ticker=ticker -填充“扇区字符”以显示多个聚合更新@tickerData SET sector_char='|'+castsector为varchar+'|' -未经验证的数据证明选择d.section、d.section\u char、d.ticker、v.company\u name、按d.section超额分配的行数、按d.section订单来自@tickerData d，@Company v 其中，d.m_ticker=v.m_ticker 轴之前的数据如下所示：

SECTOR   TICKER  COMPANY
-----------------------------------------------------
5         ADNT    Adient PLC
5         AUTO    Autobytel Inc.
5         THRM    Gentherm Inc
5         ALSN    Allison Transmission Holdings, Inc.
5         ALV     Autoliv, Inc.
12        HES     Hess Corporation
12        AM      Antero Midstrm
12        PHX     Panhandle Royalty Company
12        NBR     Nabors Industries Ltd.
12        AMRC     Ameresco, Inc.

sector  sector_char ticker  company_name                           rn
------------------------------------------------------------------------
5       |5|         ADNT     Adient PLC                            1
5       |5|         AUTO     Autobytel Inc.                        2
5       |5|         THRM     Gentherm Inc                          3
5       |5|         ALSN     Allison Transmission Holdings, Inc.   4
5       |5|         ALV      Autoliv, Inc.                         5
12      |12|        HES      Hess Corporation                      1
12      |12|        AM       Antero Midstrm                        2
12      |12|        PHX      Panhandle Royalty Company             3
12      |12|        NBR      Nabors Industries Ltd.                4
12      |12|        AMRC     Ameresco, Inc.                        5

现在，可视化您期望的结果子集，以显示我创建的多个列操作的限制，这些列操作将包含在最终输出中

sector  sector_char ticker_1    company_1          ticker_2   company_2
-----------------------------------------------------------------------------
5       |5|         ADNT        Adient PLC         AUTO       Autobytel Inc.
12      |12|        HES         Hess Corporation   AM         Antero Midstrm

由于我们希望从原始行输出、每行的ticker和company中获得多个列输出，因此我们必须使用以下技术之一：

在这个示例中，我允许每个扇区最多有8个结果，需要注意的是，必须指定透视中的所有输出列，它不是动态的

您可以使用动态查询来测试所需的最大列数，并根据这些结果生成以下查询

-注意：在这里使用CTE，您可以使用表变量、临时表或您需要的任何其他内容 ;以TickersBySector为例 -必须在输出中指定固定的列数选择扇区，扇区字符[1]为[m_ticker_1]，[2]为[m_ticker_2]，[3]为[m_ticker_3]，[4]为[m_ticker_4]，[5]为[m_ticker_5]，[6]为[m_ticker_6]，[7]为[m_ticker_7]，[8]为[m_ticker_8] 从…起选择d.section、d.section\u char、d.m\u ticker、按d.section超额分配的行数、按d.section顺序来自模板13_ticker_data d/*OPs语法*/ -在@tickerData d/*中，将其与验证表变量一起使用*/ 数据支点最大自动售票机对于[1]、[2]、[3]、[4]、[5]、[6]、[7]、[8]中的rn 作为数据透视表 -要与验证表变量一起使用，请将“template13_vw”替换为“@Company” 选择扇区，扇区\字符，c1.【股票代码】为【股票代码1】，c1.公司名称为【公司代码1】，c2.[股票代码]为[股票代码2]，c2.公司名称为[公司代码2] ，c3.【股票代码】为【股票代码3】，c3.公司名称为【公司代码3】，c4.【股票代码】为【股票代码4】，c4.公司名称为【公司代码4】，c5.【股票代码】为【股票代码5】，c5.公司名称为【公司代码5】，c6。[股票代码]为[ticker_6]，c6.公司名称为[company_6] ，c7.[ticker]as[ticker_7]，c7.公司名称as[company_7] ，c8.[ticker]as[ticker_8]，c8.company_name as[company_8] 来自TickersBySector c1.m\U ticker上的左侧外部联接模板13\U vw c1=TickerBySector.m\U ticker\U 1 c2.m_ticker上的左外连接模板13_vw c2=TickerBySector.m_ticker_2 c3.m_报价器上的左外连接模板13_vw c3