一.行转列pivot 关键函数pivot,其用法如下 pivot(聚合函数 for 列名 in(类型)) select * from table_name pivot(max(column_name)                            --行转列后的列的值value,聚合函数是必须要有的                               for column_name in(value_1,value_2,value_3)     --需要行转列的列及其对应列的属性

在mssql中大家都知道可以使用pivot来统计数据,实现像excel的透视表功能 一.MSsqlserver中我们通常的用法 1.Sqlserver数据库测试 ---创建测试表 Create table s( [name] nvarchar(50), book nvarchar(50), saledNumber int ) ----插入测试数据 insert into s ([name],book,saledNumber) values('小王','java从入门到精通',10); inser

pivot  可以把列值转换为输出中的多个列. pivot 可以在其他剩余的列的值上执行聚合函数. unpivot 将列转换为列值 语法 SELECT <non-pivoted column>, [first pivoted column] AS <column name>, [second pivoted column] AS <column name>, ... [last pivoted column] AS <column name> FROM (&

1.PIVOT用法(行转列) select * from Table_Score as a pivot (sum(score) for a.name in ([语文],[数学],[外语],[文综],[理综])) as b 数据: id name score 语文 数学 外语 文综 理综 结果: id 语文 数学 外语 文综 理综 NULL NULL NULL NULL NULL NULL NULL NULL NULL NULL 2.UNPIVOT用法(列转行) select orders,wee

在TSQL中,使用Pivot和Unpivot运算符将一个关系表转换成另外一个关系表,两个命令实现的操作是“相反”的,但是,pivot之后,不能通过unpivot将数据还原.这两个运算符的操作数比较复杂,记录一下自己的总结,以后用到时,作为参考. 一,Pivot用法 Pivot旋转的作用,是将关系表(table_source)中的列(pivot_column)的值,转换成另一个关系表(pivot_table)的列名: table_source pivot ( aggregation_functio

纵表.横表互转的SQL 原文1:http://takkymj.iteye.com/blog/751401   横表就是普通的建表方式,如一个表结构为: 主键.字段1.字段2.字段3... 如果变成纵表后,则表结构为: 主键.字段代码.字段值. 而字段代码则为字段1.字段2.字段3. 具体为电信行业的例子.以用户帐单表为例一般出账时用户有很多费用客户,其数据一般存储为:时间,客户ID,费用科目,费用.这种存储结构一般称为纵表,其特点是行数多,字段少. 纵表在使用时由于行数多,统计用户数或对用户进行

关键字:    行专列,列转行, pivot, unpivot 行列转换是在数据分析中经常用到的一项功能,KingbaseES从V8R6C3B0071版本开始通过扩展插件(kdb_utils_function)支持了pivot和unpivot功能.在之前的版本如果需要进行行列转换操作要如何处理呢?下面介绍通用的写法,最后再介绍pivot和unpivot 用法. 一.行转列(pivot) 构造数据: create table pivot_t1(month integer,fruitname tex

原文:sql pivot.unpivot和partition by用法 演示脚本 from sys.sysobjects where name = 'Student' AND type = 'U') BEGIN CREATE table Student( ID int identity primary key, ClassID , --班级ID CourseName ) , --课程 Name ) , --姓名 Score --成绩 ) END GO from Student) begin IN

Listagg select * from emp select LISTAGG(ename,'-') within group (order by deptno desc) from emp; 可以看到功能类似wm_concat,可以自定义连接符,区别: LISTAGG  : 11g2才提供的函数,不支持distinct,拼接长度不能大于4000,函数返回为varchar2类型,最大长度为4000. 和wm_concat相比,listagg可以执行排序.例如select deptno, lis

使用过SQL Server 2000的人都知道,要想实现行列转换,必须综合利用聚合函数和动态SQL,具体实现起来需要一定的技巧,而在SQL Server 2005中,使用新引进的关键字PIVOT/UNPIVOT,则可以很容易的实现行列转换的需求. 在本文中我们将通过两个简单的例子详细讲解PIVOT和UNPIVOT的用法. PIVOT是行转列,用法如下: 假如表结构如下:      id  name quarter  profile      1     a        1         10

上次说到,既然有Pivot 的行转列,那么肯定也有Unpivot 的列转行 .其实unpivot 处理的情况也是差不多,也是分3步走. 首先也是先演示一下unpivot 的用法 ),Mon TIME,Tue TIME,Wed TIME,Thu TIME) INSERT INTO #Emp ( Name, Mon, Tue, Wed, Thu ) VALUES ( N'Ken', '8:30', '8:45','9:05','8:55' ), ( N'Joan', '8:25', '8:35',

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

行列之间的互相转换是ETL中的常见需求,在Spark SQL中,行转列有内建的PIVOT函数可用,没什么特别之处.而列转行要稍微麻烦点.本文整理了2种可行的列转行方法,供参考. 本文链接:https://www.cnblogs.com/hhelibeb/p/10310369.html 测试数据准备 本文的环境是Windows 10, Spark 2.4,开发语言是Python.首先构建一点初始测试数据, from pyspark.sql import SparkSession spark = S

(1)   函数:  over()的作用及用法:    -- 分区(分组)求和. sum() over( partition by column1 order by column2 )主要用来对某个字段值进行逐步累加,连续求和; 排名函数:RANK ( ) OVER ( [query_partition_clause] order_by_clause ) --DENSE_RANK ( ) OVER ( [query_partition_clause] order_by_clause )可实现按指

通俗简单的说:PIVOT就是行转列,UNPIVOT就是列传行 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 ),INCOME DECIMAL) 我们先插入一些模拟数据: INSERT INTO WEEK_INCOME 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,INCOME FROM WEEK_INCOME 得到如下的查询结果集: WEEK  

这个比较简单,用||或concat函数可以实现 select concat(id,username) str from app_user select id||username str from app_user 字符串转多列 实际上就是拆分字符串的问题,可以使用 substr.instr.regexp_substr函数方式 字符串转多行 使用union all函数等方式 wm_concat函数 首先让我们来看看这个神奇的函数wm_concat(列名),该函数可以把列值以","号分隔起

一.使用PIVOT和UNPIVOT命令的SQL Server版本要求 1.数据库的最低版本要求为SQL Server 2005 或更高. 2.必须将数据库的兼容级别设置为90 或更高. 3.查看我的数据库版本及兼容级别. 如果不知道怎么看数据库版本或兼容级别的话可以在SQL Server Management Studio新建一个查询窗口输入:print @@version,运行之后在我的本机上得到: 然后我们选择一个数据库然后右键-属性 选择[选项]得到下图的信息. 二.使用PIVOT实现列转

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],.......

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],.......

---查询当前数据库一共有多少张表 ) from sysobjects where xtype='U' ---查询当前数据库有多少张视图 ) from sysobjects where xtype='V' ---查询当前数据库 有多少个存储过程 ) from sysobjects where xtype='P' -- row_number()函数用法 row_number() over (order by cloumn) from tableName select ROW_NUMBER() ov

一.SELECT select [ALL|DISTINCT] select_list [into new table] FROM table_source [where serch_conditaion] [GROUP BY group_by_expression] [Having serch_conditaion] [Order by order_expression[ASC|DESC]] --从上面的语句可以看出SELECT 查询语句共有5个子句 其中SELECT\FROM 为必选语句 --