SQL结合了2个表和数据透视表
我不明白PIVOT在SQL中是如何工作的。我有2个表，我想调整其中的一个，以便只获得一个包含所有数据的表。我附上了一张图片，里面有我所拥有的桌子以及我想得到的结果。
CREATE TABLE TABLE1
([serie_id] varchar(4), [Maturity] int, [Strategy] int, [Lifetime] varchar(4), [L_max] decimal(10, 5), [W_max] decimal(10, 5), [H_max] decimal(10, 5))
;
INSERT INTO TABLE1
([serie_id], [Maturity], [Strategy], [Lifetime], [L_max], [W_max], [H_max])
VALUES
('id_1', 3, 1, '2', 2.200, 1.400, 1.400),
('id_2', 3, 1, '2', 3.400, 1.800, 2.100),
('id_3', 3, 1, NULL, 24.500, 14.500, 15.000),
('id_4', 3, 1, NULL, 28.000, 24.500, 14.000)
;
CREATE TABLE TABLE2
([serie_id] varchar(4), [L_value] decimal(10, 5), [lrms] decimal(10, 5), [latTmax] decimal(10, 5), [Rdc] decimal(10, 5))
;
INSERT INTO TABLE2
([serie_id], [L_value], [lrms], [latTmax], [Rdc])
VALUES
('id_1', 67.000, 400.000, 400.000, 0.250),
('id_1', 90.000, 330.000, 330.000, 0.350),
('id_1', 120.000, 370.000, 370.000, 0.300),
('id_1', 180.000, 330.000, 300.000, 0.350),
('id_2', 260.000, 300.000, 300.000, 0.400),
('id_2', 360.000, 280.000, 280.000, 0.450),
('id_3', 90.000, 370.000, 370.000, 0.300),
('id_4', 160.000, 340.000, 340.000, 0.400)
;
如果有人可以帮我处理SQL查询，我会非常感激。
1 个答案:
答案 0 :(得分：2)
为了获得最终结果，您将不得不实现各种方法，包括unpivot，pivot，以及使用像row_number()这样的窗口函数。
由于Table2中有多个需要轮换的列，因此您需要先将它们取消。这与pivot相反，它将您的多列转换为多行。但是在你移开之前，你需要一些价值来使用row_number()识别每一行的值 - 听起来很复杂，对吗？
首先，使用窗口函数table2查询row_number()。这会为每行创建唯一标识符，并允许您轻松地将id_1的值与其他任何值相关联。
select serie_id, l_value, lrms, latTmax, Rdc,
rn = cast(row_number() over(partition by serie_id order by serie_id)
as varchar(10))
from table2;
见Demo。创建此唯一标识符后，您将unpivot L_value，lrms，latTmax和rdc。您可以使用几种不同的方法来取消数据，包括unpivot函数，CROSS APPLY或UNION ALL。
select serie_id,
col, value
from
(
select serie_id, l_value, lrms, latTmax, Rdc,
rn = cast(row_number() over(partition by serie_id order by serie_id)
as varchar(10))
from table2
) d
cross apply
(
select 'L_value_'+rn, L_value union all
select 'lrms_'+rn, lrms union all
select 'latTmax_'+rn, latTmax union all
select 'Rdc_'+rn, Rdc
) c (col, value)
见SQL Fiddle with Demo。来自table2的数据不是完全不同的格式，可以转换为新列：
| SERIE_ID | COL | VALUE |
|----------|-----------|-------|
| id_1 | L_value_1 | 67 |
| id_1 | lrms_1 | 400 |
| id_1 | latTmax_1 | 400 |
| id_1 | Rdc_1 | 0.25 |
| id_1 | L_value_2 | 90 |
| id_1 | lrms_2 | 330 |
| id_1 | latTmax_2 | 330 |
| id_1 | Rdc_2 | 0.35 |
最后一步是将上述数据归结为最终结果：
select serie_id, maturity, strategy, lifetime, l_max, w_max, h_max,
L_value_1, lrms_1, latTmax_1, Rdc_1,
L_value_2, lrms_2, latTmax_2, Rdc_2,
L_value_3, lrms_3, latTmax_3, Rdc_3,
L_value_4, lrms_4, latTmax_4, Rdc_4
from
(
select t1.serie_id, t1.maturity, t1.strategy, t1.lifetime,
t1.l_max, t1.w_max, t1.h_max,
t2.col, t2.value
from table1 t1
inner join
(
select serie_id,
col, value
from
(
select serie_id, l_value, lrms, latTmax, Rdc,
rn = cast(row_number() over(partition by serie_id order by serie_id)
as varchar(10))
from table2
) d
cross apply
(
select 'L_value_'+rn, L_value union all
select 'lrms_'+rn, lrms union all
select 'latTmax_'+rn, latTmax union all
select 'Rdc_'+rn, Rdc
) c (col, value)
) t2
on t1.serie_id = t2.serie_id
) d
pivot
(
max(value)
for col in (L_value_1, lrms_1, latTmax_1, Rdc_1,
L_value_2, lrms_2, latTmax_2, Rdc_2,
L_value_3, lrms_3, latTmax_3, Rdc_3,
L_value_4, lrms_4, latTmax_4, Rdc_4)
) p;
如果在Table2中有一个未知数量的值，那么您将需要使用动态SQL来创建将要执行的sql字符串。一旦逻辑正确，将上述代码转换为动态sql非常容易。代码将是：
DECLARE @cols AS NVARCHAR(MAX),
@query AS NVARCHAR(MAX)
select @cols
= STUFF((SELECT ',' + QUOTENAME(col+cast(rn as varchar(10)))
from
(
select rn = cast(row_number() over(partition by serie_id order by serie_id)
as varchar(10))
from table2
) d
cross apply
(
select 'L_value_', 0 union all
select 'lrms_', 1 union all
select 'latTmax_', 2 union all
select 'Rdc_', 3
) c (col, so)
group by col, rn, so
order by rn, so
FOR XML PATH(''), TYPE
).value('.', 'NVARCHAR(MAX)')
,1,1,'')
set @query = N'SELECT serie_id, maturity, strategy, lifetime, l_max,
w_max, h_max,' + @cols + N'
from
(
select t1.serie_id, t1.maturity, t1.strategy, t1.lifetime,
t1.l_max, t1.w_max, t1.h_max,
t2.col, t2.value
from table1 t1
inner join
(
select serie_id,
col, value
from
(
select serie_id, l_value, lrms, latTmax, Rdc,
rn = cast(row_number() over(partition by serie_id order by serie_id)
as varchar(10))
from table2
) d
cross apply
(
select ''L_value_''+rn, L_value union all
select ''lrms_''+rn, lrms union all
select ''latTmax_''+rn, latTmax union all
select ''Rdc_''+rn, Rdc
) c (col, value)
) t2
on t1.serie_id = t2.serie_id
) x
pivot
(
max(value)
for col in (' + @cols + N')
) p '
exec sp_executesql @query
两个版本都会得到以下结果：
| SERIE_ID | MATURITY | STRATEGY | LIFETIME | L_MAX | W_MAX | H_MAX | L_VALUE_1 | LRMS_1 | LATTMAX_1 | RDC_1 | L_VALUE_2 | LRMS_2 | LATTMAX_2 | RDC_2 | L_VALUE_3 | LRMS_3 | LATTMAX_3 | RDC_3 | L_VALUE_4 | LRMS_4 | LATTMAX_4 | RDC_4 |
|----------|----------|----------|----------|-------|-------|-------|-----------|--------|-----------|-------|-----------|--------|-----------|--------|-----------|--------|-----------|--------|-----------|--------|-----------|--------|
| id_1 | 3 | 1 | 2 | 2.2 | 1.4 | 1.4 | 67 | 400 | 400 | 0.25 | 90 | 330 | 330 | 0.35 | 120 | 370 | 370 | 0.3 | 180 | 330 | 300 | 0.35 |
| id_2 | 3 | 1 | 2 | 3.4 | 1.8 | 2.1 | 260 | 300 | 300 | 0.4 | 360 | 280 | 280 | 0.45 | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) |
| id_3 | 3 | 1 | (null) | 24.5 | 14.5 | 15 | 90 | 370 | 370 | 0.3 | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) |
| id_4 | 3 | 1 | (null) | 28 | 24.5 | 14 | 160 | 340 | 340 | 0.4 | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) |
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