博客
关于我
SQL Server 列转行的实现
阅读量:286 次
发布时间:2019-03-03

本文共 1387 字,大约阅读时间需要 4 分钟。

在日常的工作中,尤其是涉及数据处理和分析的场景,我们常常需要将多行数据转化为单行数据。以下是一个关于SQL Server中列转行操作的示例,展示了如何将不同课程的成绩从表中转换为行数据。

一、创建表并插入数据

首先,我们创建一个名为stu_Score的表,包含学生姓名和三门课程的成绩。以下是具体操作:

if objectid('stu_Score') is nullbegin    create table stu_Score (        name varchar(10),        java int,        C# int,        python int    )endinsert into stu_Score values ('Dina', 82, 93, 90)insert into stu_Score values ('Joyce', 87, 80, 95)insert into stu_Score values ('Mandy', 93, 86, 90)

二、查看表中数据

执行以下查询可以查看表中当前数据:

select * from stu_Score

此时,表中数据如下:

name java C# python
Dina 82 93 90
Joyce 87 80 95
Mandy 93 86 90

三、实现数据的列转行

为了实现列转行,我们可以使用两种方法:

方法一:使用UNION ALL操作

select     name,    course = 'java',    score = javafrom stu_Scoreunion allselect     name,    course = 'C#',    score = C#from stu_Scoreunion allselect     name,    course = 'python',    score = pythonfrom stu_Score

此时,查询结果如下:

name course score
Dina java 82
Joyce java 87
Mandy java 93
Dina C# 93
Joyce C# 80
Mandy C# 86
Dina python 90
Joyce python 95
Mandy python 90

方法二:使用UNPIVOT操作

select     name,    course,    scorefrom stu_Scoreunpivot (score for course in ([java], [C#], [python]))

此时,查询结果如下:

name course score
Dina java 82
Dina C# 93
Dina python 90
Joyce java 87
Joyce C# 80
Joyce python 95
Mandy java 93
Mandy C# 86
Mandy python 90

两种方法的查询结果一致,均将原始表中的多列数据转换为行数据,便于后续的数据分析和呈现。

四、总结

通过上述两种方法,我们成功实现了将stu_Score表中的多列数据转换为行数据的操作。这两种方法各有特点,选择取决于具体的业务需求和数据结构。

转载地址:http://iwpl.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
OpenCV与AI深度学习 | 使用单相机对已知物体进行3D位置估计
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 初学者指南 -- 什么是迁移学习?
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 十分钟掌握Pytorch搭建神经网络的流程
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于GAN的零缺陷样本产品表面缺陷检测
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于OpenCV和深度学习预测年龄和性别
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于OpenCV实现模糊检测 / 自动对焦
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于Python和OpenCV将图像转为ASCII艺术效果
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于PyTorch实现Faster RCNN目标检测
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于PyTorch语义分割实现洪水识别(数据集 + 源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLO11的车体部件检测与分割
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于YoloV11自定义数据集实现车辆事故检测(有源码,建议收藏!)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLOv8 + BotSORT实现球员和足球检测与跟踪 (步骤 + 源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLOv8实现高级目标检测和区域计数
查看>>
VS2003 Front Page Server Extension
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLOv8的停车对齐检测
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于YoloV8的药丸/片剂类型识别
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLO和EasyOCR从视频中识别车牌
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于图像处理的火焰检测算法(颜色+边缘)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于拉普拉斯金字塔实现图像融合(步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于改进YOLOv8的景区行人检测算法
查看>>