转换来自" N行1列"的SQL结果到" N行的第1行"从WITHIN查询

时间:2018-03-02 20:13:31

标签: sql sql-server

使用PIVOT做这个看似微不足道的任务应该是简单而明显的 - 但不是。

进行转换的最简洁方法是什么,不一定使用pivot,仅限于使用" pure" SQL (参见下面的其他因素)?

它不应该影响答案,但请注意,Python 3.X前端正用于在MS SQL Server 2012后端运行SQL查询。

背景:

我需要通过调用Python 3.x中的SQL代码来创建CSV文件。 CSV标题行是根据保存查询结果的SQL表的字段(列)名称创建的 以下SQL代码提取字段名称并将它们返回为N行1列 - 但我需要它们作为N行的1行。 (在下面的示例中,最终结果必须是" A"," B"," C"。)

CREATE TABLE #MyTable   -- ideally the real code uses "DECLARE @MyTable TABLE"
(           
    A  varchar( 32 ),   
    B  varchar( 32 ),   
    C  varchar( 32 )    
) ;
CREATE TABLE #MetaData  -- ideally the real code uses "DECLARE @MetaData TABLE"
(
    NameOfField varchar( 32 ) not NULL
) ;
INSERT INTO #MetaData 
SELECT   name 
FROM     tempdb.sys.columns as X
WHERE   ( object_id = Object_id( 'tempdb..#MyTable' ) )     
ORDER BY column_id ;    -- generally redundant, ensures correct order if results returned in random order
/*
OK so far, the field names are returned as 3 rows of 1 column (entitled "NameOfField"). 
Pivoting them into 1 row of 3 columns should be something simple like:
*/
SELECT NameOfField
FROM #MetaData AS Source
PIVOT
(
    COUNT( [ NameOfField ] )  FOR [ NameOfField ] 
                  IN ( #MetaData )   -- I've tried "IN (SELECT NameOfField FROM #Metadata)"
) AS Destination ;

此错误会引发两次,一次是针对COUNT,一次针对" FOR" PIVOT声明中的条款:

Msg 207, Level 16, State 1, Line 32  
Invalid column name ' NameOfField'.

如何使用#Metadata的内容让PIVOT正常工作?还是有另一种简单的方法吗?

需要注意的其他背景因素:

  • OBDC(Python的pyodbc包)用于传递SQL查询 - 并将结果(游标)返回到Python 3.x前端。因此,在将结果集返回到Python之前,没有机会使用任何类型的手动干预。
  • 上述SQL代码旨在成为传递给SQL的每个查询的标准样板。代码必须动态地“适应”#34;本身是#MyTable的结构(例如,如果删除字段B而在C之后添加D和E,则最终结果必须是" A"," C"," D"," E")。这意味着表的字段名称绝不能出现在PIVOT的IN子句中(#MetaData表用于提供这些值)。

  • "标准"必须使用SQL。必须避免使用所有供应商特定的(例如Microsoft)扩展/实用程序(例如" bcp",sqlcmd),除非有非常令人信服的理由使用它们(因为"它在那里" ;不算数。)

  • 由于已知原因,select子句(到#Metadata)不适用于临时变量(@MyTable)。是否存在适用于临时变量的等效Select(即@MetaData)?

更新:此问题与SQL Server dynamic PIVOT query?中的问题略有不同。在我的情况下,我必须保留字段的顺序,该问题不需要的东西

为什么我需要这样做:

  • python代码是非技术人员的GUI。他们使用GUI来挑选和选择选择从大量报告中运行哪些(甚至所有)SQL报告。
  • Excel等应用程序用于查看这些文件:为了让用户满意,每个CSV文件都必须有标题行。标题行将包含SQL表中包含查询结果的字段名称。
  • 这些脚本可以随时更改(例如添加/删除列),而无需提前通知。为了满足用户的需求,标题行必须自动调整自己"做出相应的改变。下面的SQL代码实现了这一点。
  • 标题行与查询结果合并(使用UNION)以形成传递回Python的结果集(游标)。然后,Python处理返回的数据并创建客户使用的CSV文件(包括标题行)。

简而言之:我们有很多网站,很多用户,很多查询。通过SQL" dynmically创建"标题行我们消除了必须手动管理/协调/推出SQL更改给所有受影响方的头痛。

2 个答案:

答案 0 :(得分:0)

我不确定“纯粹的”sql是什么。您是在引用ANSI-92 SQL吗?

无论如何,如果你可以使用SQL变量,试试这个:

DECLARE @STRING VARCHAR(MAX)

SELECT  @STRING = COALESCE(@STRING + ', ' + '"' + NameOfField + '"', '"' + NameOfField + '"')
FROM    #MetaData  

SELECT   @STRING 

/*
Results:
"A", "B", "C"
*/

答案 1 :(得分:0)

致@Tab Alleman,谢谢。我能够修改SQL Server dynamic PIVOT query?的答案 以满足我所有需求的方式进行交换(见下文)。

注意:由于某种原因," DISTINCT"关键字按字母顺序排列字段 - 我 想要的内容。
评论该单词(如下所述)保留了字段的顺序。我这样做有点不安,但在这种情况下它应该是安全的,因为选择#MetaData的值保证是唯一的。
通过交换字段A和A可以很容易地看出差异。 B在#MyTable中并取消注释" DISTINCT"关键字

--drop table #MyTable 
--drop table #MetaData 

Create TABLE #MyTable 
(           
    A  varchar( 10 ),
    B  varchar( 10 ),
    C  varchar( 10 )
)
;
CREATE TABLE #MetaData 
(
   NameOfField  varchar( 100 ) not NULL,
   Position int
)
;

INSERT INTO #MetaData 
SELECT   name, column_id
FROM     tempdb.sys.columns as X
WHERE    ( object_id = Object_id( 'tempdb..#MyTable' ) ) 
--ORDER BY column_id    -- normally redundant, guards against results being returned in random order
;

select * from #MetaData 

DECLARE @cols AS NVARCHAR(MAX),
        @query  AS NVARCHAR(MAX);

SET @cols = STUFF( (SELECT 
--                  DISTINCT 
                    ',' + QUOTENAME( c.NameOfField ) 
            FROM #MetaData AS  c

            FOR XML PATH(''), TYPE
            ).value('.', 'NVARCHAR(MAX)') 
        ,1,1,'')

--print( @cols )

set @query = 'SELECT ' + @cols + ' from 
           (
                select NameOfField
                from #MetaData
           ) AS x
            pivot 
            (
                MAX( NameOfField )
                for NameOfField in ( '+ @cols + ' )
            ) AS p 

            '
--print( @query )

execute( @query )

drop table #MyTable 
drop table #MetaData