本文主要是介绍SQL Server中的PIVOT与UNPIVOT用法具体示例详解，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
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引言
在数据分析与报表生成场景中，行列转换是一个高频需求。SQL Server 提供了 PIVOT 和 UNPIVOT 两个强大的运算符，能够帮助我们快速实现数据透视与逆透视操作。本文将结合具体示例，解析它们的核心用法。
一、PIVOT：将行转换为列
PIVOT函数主要是用来将数据从行转换成列。比如，如果有订单数据表，里面有很多订单的信息，可能按客户ID、订单日期等分组。使用PIVOT可以把这些重复的客户信息排列成一个更紧凑的表格，每个客户的订单日期变成一列，这样看起来更直观。
核心作用
将某一列的唯一值作为新列名，并按需聚合关联数据。
语法结构
SELECT [非透视列], [透视列1], [透视列2], ...
FROM (
SELEChina编程CT [列1], [列2], [聚合列]
FROM 表
) AS 源表
PIVOT (
聚合函数(聚合列)
FOR [目标列] IN ([透视值1], [透视值2], ...)
) AS 别名;
实战示例
场景：统计各部门在不同季度的销售额。
- 准备数据
CREATE TABLE #Sales (
Department VARCHAR(50),
Quarter CHAR(2),
Amount DECIMAL(10,2)
);
INSERT INTO #Sales VALUES
('HR', 'Q1', 20000),
('HR', 'Q2', 22000),
('IT', 'Q1', 35000),
('IT', 'Q3', 41000);
- 执行 PIVOT
SELECT Department, [Q1], [Q2], [Q3], [Q4]
FROM (
SELECT Department, Quarter, Amount
FROM #Sales
) AS Src
PIVOT (
SUM(Amount)
FOR Quarter IN ([Q1], [Q2], [Q3], [Q4])
) AS Pvt;
输出结果：
二、UNPIVOT：将列转换为行
UNPIVOT函数，它的作用和PIVOT相反，是用来把数据从列转换回行。比如，在PIVOT之后得到的一张表格里，如果需要进一步细分数据或者进行其他操作，可以用UNPIVOT来恢复原来的多行结构。
核心作用
将多列合并为两列（属性名+属性值），实现数据逆向透视。
语法结构
SELECT [非透视列], [属性列], [值列]
FROM 表
UNPIVOT (
值列 FOR 属性列 IN ([列1], [列2], ...)
) AS 别名;
实战示例
场景：将季度销售额列还原为行结构。
- 使用之前 PIVOT 的结果作为输入
CREATE TABLE #PivotedSales (
Department VARCHAR(50),
Q1 DECIMAL(10,2),
Q2 DECIMAL(10,2编程China编程),
Q3 DECIMAL(10,2),
Q4 DECIMAL(10,2)
);
INSERT INTO #PivotedSales VALUES
('HR', 20000, 22000, NULL, NULL),
('IT', 35000, NULL, 41000, NULL);
- 执行 UNPIVOT
SELECT Department, Quarter, Amount
FROM #PivotedSales
UNPIVOT (
Amount FOR Quarter IN (Q1, Q2, Q3, Q4)
) AS Unpvt;
输出结果：
三、关键注意事项
数据类型一致性UNPIVOT 的所有列必须具有兼容的数据类型。
处理 NULL 值PIVOT 会自动过滤 NULL 值，可通过
ISNULL()或COALESCE()预处理。动态列处理当透视列值不固定时，需使用动态 SQL 拼接列名（示例需另写代码实现）。
性能优化对大型数据集建议建立合适索引，避免全表扫描。
四、典型应用场景对比
| 操作 | 适用场景 | 示例 |
|---|---|---|
| PIVOT | 生成交叉报表、统计类报表 | 部门季度销售汇总 |
| UNPIVOT | 数据规范化、ETL预处理、存储优化 | 将多个月份列合并为日期维度 |
五、总结
- PIVOT 通过聚合实现行转列，适合制作汇总视图
- UNPIVOT 通过逆向操作恢复数据结构，适合数据清洗
- 二者配合使用可完成复杂数据转换需求
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