以下是示例数据:
CalculationDate PLResult
2014年1月2日 100
2014年1月3日 200
2014年2月3日 300
2014年2月4日 400
2014年2月27日 500
以下是预期结果(采用逻辑格式):
一月 二月
CalculationDate PLResult CalculationDate PLResult
2014年1月2日 100 2014年2月3日 300
2014年1月3日 200 2014年2月4日 400
2014-02-27 500
以下是预期结果(使用T-SQL查询):
扬CalculationDate 扬PLResult FEB-CalculationDate FEB-PLResult
2014年1月2日 100 2014年2月3日 300
2014年1月3日 200 2014年2月4日 400
2014-02-27 500
目标:
以下是填充样本数据的脚本:
CREATE TABLE #PLResultPerDay ( CalculationDate DATETIME, PLResult DECIMAL(18,8) )
INSERT INTO #PLResultPerDay ( CalculationDate, PLResult ) VALUES ('2014-01-02' , 100 )
INSERT INTO #PLResultPerDay ( CalculationDate, PLResult ) VALUES ('2014-01-03' , 200 )
INSERT INTO #PLResultPerDay ( CalculationDate, PLResult ) VALUES ('2014-02-03' , 300 )
INSERT INTO #PLResultPerDay ( CalculationDate, PLResult ) VALUES ('2014-02-04' , 400 )
到目前为止,我尝试构建查询:
SELECT
CalculationDate, [January], CalculationDate, [February]
FROM
(
SELECT CalculationDate, PLResult, DATENAME(MONTH, CalculationDate) AS [MTH]
FROM #PLResultPerDay
) x
PIVOT
(
MIN(PLResult)
FOR [MTH] IN ([January], [February])
) p
答案 0 :(得分:5)
如前所述,这实际上是不可能的,你可以得到的最接近的是:
January2014CalculationDate | January2014PLResult | February2014CalculationDate | February2014PLResult
---------------------------+---------------------+-----------------------------+------------------
2014-01-02 | 100 | 2014-02-03 | 300
2014-01-03 | 200 | 2014-02-04 | 400
NULL | NULL | 2014-02-27 | 500
即便这样也不简单,我仍然建议在sql之外处理这样的格式。第一步是按月对数据进行分区,然后对每个月的日期进行排名:
SELECT CalculationDate,
PLResult,
CalculationMonth,
DenseRank = DENSE_RANK() OVER(PARTITION BY CalculationMonth ORDER BY CalculationDate)
FROM ( SELECT CalculationDate,
PLResult,
CalculationMonth = DATEADD(MONTH, DATEDIFF(MONTH, 0, CalculationDate), 0)
FROM #PLResultPerDay
) pl;
这给出了:
CalculationDate PLResult CalculationMonth DenseRank
2014-01-02 100 2014-01-01 1
2014-01-03 200 2014-01-01 2
2014-02-03 300 2014-02-01 1
2014-02-04 400 2014-02-01 2
2014-02-27 500 2014-02-01 3
然后您可以转动此数据:
WITH Data AS
( SELECT CalculationDate,
PLResult,
CalculationMonth,
DenseRank = DENSE_RANK() OVER(PARTITION BY CalculationMonth ORDER BY CalculationDate)
FROM ( SELECT CalculationDate,
PLResult,
CalculationMonth = DATEADD(MONTH, DATEDIFF(MONTH, 0, CalculationDate), 0)
FROM #PLResultPerDay
) pl
)
SELECT Jan2014CalcDate = MIN(CASE WHEN CalculationMonth = '20140101' THEN CalculationDate END),
Jan2014Result = SUM(CASE WHEN CalculationMonth = '20140101' THEN PLResult END),
Feb2014CalcDate = MIN(CASE WHEN CalculationMonth = '20140201' THEN CalculationDate END),
Feb2014Result = SUM(CASE WHEN CalculationMonth = '20140201' THEN PLResult END)
FROM Data
GROUP BY DenseRank
ORDER BY DenseRank;
这给出了:
Jan2014CalcDate Jan2014Result Feb2014CalcDate Feb2014Result
2014-01-02 100 2014-02-03 300
2014-01-03 200 2014-02-04 400
NULL NULL 2014-02-27 500
然后,由于您有动态的月数,您需要动态构建上述语句并使用SP_EXECUTESQL
来运行它:
DECLARE @SQL NVARCHAR(MAX) = '';
WITH Months AS
( SELECT M,
ColName = DATENAME(MONTH, M) + DATENAME(YEAR, M),
CharFormat = CONVERT(VARCHAR(8), M, 112)
FROM ( SELECT DISTINCT M = DATEADD(MONTH, DATEDIFF(MONTH, 0, CalculationDate), 0)
FROM #PLResultPerDay
) m
)
SELECT @SQL = 'WITH Data AS
( SELECT CalculationDate,
PLResult,
CalculationMonth,
DenseRank = DENSE_RANK() OVER(PARTITION BY CalculationMonth ORDER BY CalculationDate)
FROM ( SELECT CalculationDate,
PLResult,
CalculationMonth = DATEADD(MONTH, DATEDIFF(MONTH, 0, CalculationDate), 0)
FROM #PLResultPerDay
) pl
)
SELECT ' +
STUFF(( SELECT ', ' + ColName + 'CalculationDate = MIN(CASE WHEN CalculationMonth = ''' + CharFormat + ''' THEN CalculationDate END), ' +
ColName + 'PLResult = SUM(CASE WHEN CalculationMonth = ''' + CharFormat + ''' THEN PLResult END)'
FROM Months
ORDER BY M
FOR XML PATH(''), TYPE
).value('.', 'NVARCHAR(MAX)'), 1, 2, '') +
'FROM Data
GROUP BY DenseRank
ORDER BY DenseRank;';
EXECUTE SP_EXECUTESQL @SQL;
<强> Example on SQL Fiddle 强>
请注意,我仍然建议不要使用这种技术,并认为SQL应该留给存储/检索数据,而表示层要格式化