具有动态生成列、聚合函数和无聚合列的 SQL Pivot
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【中文标题】具有动态生成列、聚合函数和无聚合列的 SQL Pivot【英文标题】：SQL Pivot with dynamic generated columns, aggregate function and columns without aggregation 【发布时间】：2014-11-27 04:43:30 【问题描述】：我有以下查询：
WITH preEKBE AS(
SELECT
EKPO . MANDT,
EKPO . EBELN,
EKPO . EBELP,
DD07T.DDTEXT AS c_Meaning,
EKBE . VGABE,
EKBE . DMBTR,
EKBE . MENGE,
COUNT(VGABE) OVER(PARTITION BY EKBE . EBELN, EKBE . EBELP, ZEKKN) AS c_COUNT,
CONVERT (varchar(10),MIN(EKBE . BLDAT) OVER ( PARTITION BY EKBE . EBELN, EKBE . EBELP, EKBE . VGABE),104) AS c_EBKE_BLDAT_First,
CONVERT (varchar(10),MIN(EKBE . BUDAT) OVER ( PARTITION BY EKBE . EBELN, EKBE . EBELP, EKBE . VGABE),104) AS c_EKBE_BUDAT_First,
CONVERT (varchar(10),MAX(EKBE . BLDAT) OVER ( PARTITION BY EKBE . EBELN, EKBE . EBELP, EKBE . VGABE),104) AS c_EBKE_BLDAT_Last,
CONVERT (varchar(10),MAX(EKBE . BUDAT) OVER ( PARTITION BY EKBE . EBELN, EKBE . EBELP, EKBE . VGABE),104) AS c_EKBE_BUDAT_Last
FROM EKPO
LEFT JOIN EKKO
ON EKPO . MANDT = EKKO . MANDT
AND EKPO . EBELN = EKKO . EBELN
LEFT JOIN EKBE
ON EKPO . MANDT = EKBE . MANDT
AND EKPO . EBELN = EKBE . EBELN
AND EKPO . EBELP = EKBE . EBELP
LEFT JOIN DD07T
ON DD07T . DOMNAME = 'VGABE'
AND DD07T . DOMVALUE_L = EKBE.VGABE
AND DD07T . DDLANGUAGE = 'D'
)
SELECT * INTO #preEKBE FROM preEKBE
ORDER BY EBELN , EBELP
它为我生成了这张表
+-------+------------+-------+-----------------------------+-------+---------+----------+---------+--------------------+--------------------+-------------------+-------------------+
| MANDT | EBELN | EBELP | c_Meaning | VGABE | DMBTR | MENGE | c_COUNT | c_EBKE_BLDAT_First | c_EKBE_BUDAT_First | c_EBKE_BLDAT_Last | c_EKBE_BUDAT_Last |
+-------+------------+-------+-----------------------------+-------+---------+----------+---------+--------------------+--------------------+-------------------+-------------------+
| 800 | 3000000004 | 00001 | Wareneingang | 1 | 27.95 | 1.000 | 1 | 19.12.2000 | 19.12.2000 | 19.12.2000 | 19.12.2000 |
| 800 | 3000000004 | 00001 | Rechnungseingang | 2 | 27.95 | 1.000 | 1 | 19.12.2000 | 21.12.2000 | 19.12.2000 | 21.12.2000 |
| 800 | 3000000004 | 00002 | Wareneingang | 1 | 10.95 | 1.000 | 1 | 19.12.2000 | 19.12.2000 | 19.12.2000 | 19.12.2000 |
| 800 | 3000000004 | 00002 | Rechnungseingang | 2 | 10.95 | 1.000 | 1 | 19.12.2000 | 21.12.2000 | 19.12.2000 | 21.12.2000 |
| 800 | 4500008499 | 00010 | Wareneingang | 1 | 268.43 | 1.000 | 1 | 27.03.2000 | 27.03.2000 | 27.03.2000 | 27.03.2000 |
| 800 | 4500008499 | 00010 | Leistungserfassungsblatt | 9 | 268.43 | 1.000 | 1 | 27.03.2000 | 27.03.2000 | 27.03.2000 | 27.03.2000 |
| 800 | 4500010470 | 00010 | Wareneingang | 1 | 0.00 | 1092.000 | 6 | 07.02.2001 | 07.02.2001 | 07.02.2001 | 07.02.2001 |
| 800 | 4500010470 | 00010 | Wareneingang | 1 | 0.00 | 3512.000 | 6 | 07.02.2001 | 07.02.2001 | 07.02.2001 | 07.02.2001 |
| 800 | 4500010470 | 00010 | Warenausgabe für Umlagerung | 6 | 1615.52 | 3512.000 | 6 | 07.02.2001 | 07.02.2001 | 07.02.2001 | 07.02.2001 |
| 800 | 4500010470 | 00010 | Warenausgabe für Umlagerung | 6 | 502.32 | 1092.000 | 6 | 07.02.2001 | 07.02.2001 | 07.02.2001 | 07.02.2001 |
| 800 | 4500010470 | 00010 | Lieferung zu Umlagerung | 8 | 0.00 | 1092.000 | 6 | 01.01.1900 | 07.02.2001 | 01.01.1900 | 07.02.2001 |
| 800 | 4500010470 | 00010 | Lieferung zu Umlagerung | 8 | 0.00 | 3512.000 | 6 | 01.01.1900 | 07.02.2001 | 01.01.1900 | 07.02.2001 |
+-------+------------+-------+-----------------------------+-------+---------+----------+---------+--------------------+--------------------+-------------------+-------------------+
现在我有了一个部分工作的动态 Pivot。
DECLARE @cols AS NVARCHAR(MAX),
@query AS NVARCHAR(MAX)
select @cols = STUFF((SELECT ',' + QUOTENAME(col + '_' + VGABE)
from #preEKBE t
cross apply
(
select 'c_DMBTR', 1 union all
select 'c_MENGE', 2 union all
select 'c_COUNT', 3
) c (col, so)
group by col, so, VGABE
order by VGABE, so
FOR XML PATH(''), TYPE
).value('.', 'NVARCHAR(MAX)')
,1,1,'')
set @query
= 'SELECT EBELN, EBELP,' + @cols + N'
from
(
select
t.EBELN,
t.EBELP,
new_col = c.orig_col + ''_'' + VGABE,
c.value
from #preEKBE t
cross apply
(
select ''c_MENGE'', t.MENGE union all
select ''c_DMBTR'', t.DMBTR union all
select ''c_COUNT'', t.c_COUNT
) c (orig_col, value)
) x
pivot
(
sum(value)
for new_col in (' + @cols + N')
) p
order by EBELN , EBELP'
exec sp_executesql @query;
给我一个结果：
+------------+-------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+
| EBELN | EBELP | c_DMBTR_1 | c_MENGE_1 | c_COUNT_1 | c_DMBTR_2 | c_MENGE_2 | c_COUNT_2 | c_DMBTR_6 | c_MENGE_6 | c_COUNT_6 | c_DMBTR_7 | c_MENGE_7 | c_COUNT_7 | c_DMBTR_8 | c_MENGE_8 | c_COUNT_8 | c_DMBTR_9 | c_MENGE_9 | c_COUNT_9 | c_DMBTR_P | c_MENGE_P | c_COUNT_P | c_DMBTR_R | c_MENGE_R | c_COUNT_R |
+------------+-------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+
| 3000000004 | 00001 | 27.950 | 1.000 | 1.000 | 27.950 | 1.000 | 1.000 | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL |
| 3000000004 | 00002 | 10.950 | 1.000 | 1.000 | 10.950 | 1.000 | 1.000 | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL |
+------------+-------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+
我需要动态查询，因为 VGABE 列要创建新的列名，并且可能存在未使用的值，我只希望使用 VGABE 值。
现在的问题是我想添加更多的列，这些列也应该动态生成。当 VGABE 为 1 时，我需要一个名为 c_Meaning_1 (nvarchar) 的列，它将具有与 DD07T 连接的值。
c_COUNT_ 代表每条记录的每个 VGABE 值的计数。该专栏完美运行。
在这些列之后，我还需要添加列c_BLDAT_First_、c_BUDAT_First_、c_BLDAT_Last_ 和c_BUDAT_Last_，并将VGABE 的值连接到新列名称的末尾。此值在 CTE 中计算。
有没有办法不用临时表直接使用CTE？
我不知道如何解决这个问题，因为我正在处理多种数据类型，并且它们的聚合方式各不相同。当VGABE 有值 1 和 9 时，它应该如下所示：
+---------------+-----------+-----------+-----------+----------------------+----------------------+---------------------+---------------------+---------------------------+------------+-----------+-----------+----------------------+----------------------+---------------------+---------------------+
| C_MEANING_1 | C_DMBTR_1 | C_MENGE_1 | C_COUNT_1 | C_EBKE_BLDAT_FIRST_1 | C_EKBE_BUDAT_FIRST_1 | C_EBKE_BLDAT_LAST_1 | C_EKBE_BUDAT_LAST_1 | C_MEANING_9 | C_DMBTR_9 | C_MENGE_9 | C_COUNT_9 | C_EBKE_BLDAT_FIRST_9 | C_EKBE_BUDAT_FIRST_9 | C_EBKE_BLDAT_LAST_9 | C_EKBE_BUDAT_LAST_9 |
+---------------+-----------+-----------+-----------+----------------------+----------------------+---------------------+---------------------+---------------------------+------------+-----------+-----------+----------------------+----------------------+---------------------+---------------------+
| Wareneingang: | 10,00 | 1 | 1 | 19.12.2000 | 19.12.2000 | 19.12.2000 | 19.12.2000 | Leistungserfassungsblatt: | 0 | 0 | 0 | NULL | NULL | NULL | NULL |
| Wareneingang: | 0 | 0 | 0 | NULL | NULL | NULL | NULL | Leistungserfassungsblatt: | 20 | 2 | 1 | 19.12.2000 | 19.12.2000 | 19.12.2000 | 19.12.2000 |
+---------------+-----------+-----------+-----------+----------------------+----------------------+---------------------+---------------------+---------------------------+------------+-----------+-----------+----------------------+----------------------+---------------------+---------------------+
对于每个VGABE 值，应该按照上面给出的顺序有一个自己的列。如果您需要更多信息，请询问我。我将 SQL Server 2014 与 SQL Management Studio 2014 和 TSQL 一起使用。
【问题讨论】：
也许我没有完全理解这个问题，但是如果您只想返回与VGABE = 1 关联的行，那么您应该能够将WHERE 过滤器添加到动态列生成中。然后，您还将在枢轴的子查询和类似于此demo 的最终选择列表中包含您想要的其他列（c_EBKE_BLDAT_First、c_EKBE_BUDAT_First 等）。如果这不是您想要的，那么您可能需要更新问题以使其更清楚。
查询应该为 VGABE 中的每个值创建列。因此，当 VGABE 中有值 (1,3,7,R) 时，它应该创建从最低值开始的列_-> c_Meaning_X c_DMBTR_X c_MENGE_X c_COUNT_X c c_BLDAT_First_X c_BUDAT_First_X c_BLDAT_Last_X c_BUDAT_Last_X（其中 X 代表 VGABE 中的值）。列必须按此顺序。
这里比较棘手的是 c_Meaning_X 中的内容取决于 VGABE 中的值，并且在表 DD07T (join) 中。如果有例如 VGABE 9，那么它必须从 DD07T.DDTEXT 为每条记录创建内容为“Leistungserfassungsblatt”的列 c_Meaning_9，无论是否只有一条记录使用 vgabe 9，而其他记录则没有。
当您在演示中删除 WHERE 过滤器时，您会以正确的顺序获得列。最后一项任务是将c_Meaning_X 添加到具有相同VGABE 值的列前面，在c_COUNT_X 之后添加具有DATE (c_EBKE_BLDAT_First_X, c_EKBE_BUDAT_First_X) 的列
【参考方案1】：
好吧，这里有些混乱，因为您想将具有多行的多个列转换为更多列，除此之外，您还需要为每个列使用不同的聚合，因为其中一些您需要SUM 和其他您必须使用 MAX 或 MIN（在字符串/日期上）。
您应该始终尝试使用较小版本的静态查询来使逻辑正确，而不是直接进入动态 sql 版本。在我看来，这使得使用动态 SQL 变得更加容易，因为您无需猜测该做什么或什么不正确。
我首先从一个查询开始，该查询获取您需要求和的每个项目的总数。
select ebeln, ebelp,
c_Meaning,
vgabe,
dmbtr = cast(sum(dmbtr) over(partition by ebeln, ebelp, vgabe) as varchar(50)),
menge = cast(sum(menge) over(partition by ebeln, ebelp, vgabe) as varchar(50)),
c_count = cast(sum(c_count) over(partition by ebeln, ebelp, vgabe) as varchar(50)),
c_EBKE_BLDAT_First = cast(c_EBKE_BLDAT_First as varchar(50)),
c_EKBE_BUDAT_First = cast(c_EKBE_BUDAT_First as varchar(50)),
c_EBKE_BLDAT_Last = cast(c_EBKE_BLDAT_Last as varchar(50)),
c_EKBE_BUDAT_Last = cast(c_EKBE_BUDAT_Last as varchar(50))
from preEKBE
见SQL Fiddle with Demo。这将获得最终结果中所需的所有值，因为您将获得 ebeln、ebelp 和 vgabe 组合的总和。您会看到我还将所有值转换为相同的数据类型——这是下一步所必需的——unpivot。由于所有数据都将存储在同一列中，因此它们需要相同的数据类型。
select d.ebeln, d.ebelp,
new_col = c.orig_col + '_' + cast(d.vgabe as varchar(2)),
c.value
from
(
select ebeln, ebelp,
c_Meaning,
vgabe,
dmbtr = cast(sum(dmbtr) over(partition by ebeln, ebelp, vgabe) as varchar(50)),
menge = cast(sum(menge) over(partition by ebeln, ebelp, vgabe) as varchar(50)),
c_count = cast(sum(c_count) over(partition by ebeln, ebelp, vgabe) as varchar(50)),
c_EBKE_BLDAT_First = cast(c_EBKE_BLDAT_First as varchar(50)),
c_EKBE_BUDAT_First = cast(c_EKBE_BUDAT_First as varchar(50)),
c_EBKE_BLDAT_Last = cast(c_EBKE_BLDAT_Last as varchar(50)),
c_EKBE_BUDAT_Last = cast(c_EKBE_BUDAT_Last as varchar(50))
from preEKBE
) d
cross apply
(
select 'c_Meaning', c_Meaning union all
select 'c_MENGE', menge union all
select 'c_DMBTR', dmbtr union all
select 'c_count', c_count union all
select 'c_EBKE_BLDAT_First', c_EBKE_BLDAT_First union all
select 'c_EKBE_BUDAT_First', c_EKBE_BUDAT_First union all
select 'c_EBKE_BLDAT_Last', c_EBKE_BLDAT_Last union all
select 'c_EKBE_BUDAT_Last', c_EKBE_BUDAT_Last
) c (orig_col, value)
见SQL Fiddle with Demo。现在你得到了如下所示的数据：
| EBELN | EBELP | NEW_COL | VALUE |
|------------|-------|----------------------|-----------------------------|
| 3000000004 | 1 | c_Meaning_1 | Wareneingang |
| 3000000004 | 1 | c_MENGE_1 | 1 |
| 3000000004 | 1 | c_DMBTR_1 | 27.95 |
| 3000000004 | 1 | c_count_1 | 1 |
| 3000000004 | 1 | c_EBKE_BLDAT_First_1 | 19.12.2000 |
| 3000000004 | 1 | c_EKBE_BUDAT_First_1 | 19.12.2000 |
最后，您将应用 PIVOT 函数：
select ebeln,
ebelp,
c_Meaning_1, c_MENGE_1, c_DMBTR_1, c_count_1,
c_EBKE_BLDAT_First_1, c_EKBE_BUDAT_First_1,
c_EBKE_BLDAT_Last_1, c_EKBE_BUDAT_Last_1
from
(
select d.ebeln, d.ebelp,
new_col = c.orig_col + '_' + cast(d.vgabe as varchar(2)),
c.value
from
(
select ebeln, ebelp,
c_Meaning,
vgabe,
dmbtr = cast(sum(dmbtr) over(partition by ebeln, ebelp, vgabe) as varchar(50)),
menge = cast(sum(menge) over(partition by ebeln, ebelp, vgabe) as varchar(50)),
c_count = cast(sum(c_count) over(partition by ebeln, ebelp, vgabe) as varchar(50)),
c_EBKE_BLDAT_First = cast(c_EBKE_BLDAT_First as varchar(50)),
c_EKBE_BUDAT_First = cast(c_EKBE_BUDAT_First as varchar(50)),
c_EBKE_BLDAT_Last = cast(c_EBKE_BLDAT_Last as varchar(50)),
c_EKBE_BUDAT_Last = cast(c_EKBE_BUDAT_Last as varchar(50))
from preEKBE
) d
cross apply
(
select 'c_Meaning', c_Meaning union all
select 'c_MENGE', menge union all
select 'c_DMBTR', dmbtr union all
select 'c_count', c_count union all
select 'c_EBKE_BLDAT_First', c_EBKE_BLDAT_First union all
select 'c_EKBE_BUDAT_First', c_EKBE_BUDAT_First union all
select 'c_EBKE_BLDAT_Last', c_EBKE_BLDAT_Last union all
select 'c_EKBE_BUDAT_Last', c_EKBE_BUDAT_Last
) c (orig_col, value)
) src
pivot
(
max(value)
for new_col in (c_Meaning_1, c_MENGE_1, c_DMBTR_1, c_count_1,
c_EBKE_BLDAT_First_1, c_EKBE_BUDAT_First_1,
c_EBKE_BLDAT_Last_1, c_EKBE_BUDAT_Last_1)
) piv;
见SQL Fiddle with Demo。
现在您有了工作逻辑，您可以将其转换为动态 sql：
DECLARE @cols AS NVARCHAR(MAX),
@query AS NVARCHAR(MAX)
select @cols = STUFF((SELECT ',' + QUOTENAME(col + '_' + cast(VGABE as varchar(2)))
from preEKBE t
cross apply
(
select 'c_meaning', 0 union all
select 'c_DMBTR', 1 union all
select 'c_MENGE', 2 union all
select 'c_COUNT', 3 union all
select 'c_EBKE_BLDAT_FIRST', 4 union all
select 'c_EKBE_BUDAT_FIRST', 5 union all
select 'c_EBKE_BLDAT_LAST', 6 union all
select 'c_EKBE_BUDAT_LAST', 7
) c (col, so)
group by col, so, VGABE
order by VGABE, so
FOR XML PATH(''), TYPE
).value('.', 'NVARCHAR(MAX)')
,1,1,'')
set @query
= 'SELECT EBELN, EBELP, ' + @cols + N'
from
(
select d.ebeln,
d.ebelp,
new_col = c.orig_col + ''_'' + cast(d.vgabe as varchar(2)),
c.value
from
(
select ebeln, ebelp,
c_Meaning,
vgabe,
dmbtr = cast(sum(dmbtr) over(partition by ebeln, ebelp, vgabe) as varchar(50)),
menge = cast(sum(menge) over(partition by ebeln, ebelp, vgabe) as varchar(50)),
c_count = cast(sum(c_count) over(partition by ebeln, ebelp, vgabe) as varchar(50)),
c_EBKE_BLDAT_First = cast(c_EBKE_BLDAT_First as varchar(50)),
c_EKBE_BUDAT_First = cast(c_EKBE_BUDAT_First as varchar(50)),
c_EBKE_BLDAT_Last = cast(c_EBKE_BLDAT_Last as varchar(50)),
c_EKBE_BUDAT_Last = cast(c_EKBE_BUDAT_Last as varchar(50))
from preEKBE
) d
cross apply
(
select ''c_meaning'', d.c_meaning union all
select ''c_MENGE'', d.MENGE union all
select ''c_DMBTR'', d.DMBTR union all
select ''c_COUNT'', d.c_COUNT union all
select ''c_EBKE_BLDAT_First'', d.c_EBKE_BLDAT_First union all
select ''c_EKBE_BUDAT_First'', d.c_EKBE_BUDAT_First union all
select ''c_EBKE_BLDAT_Last'', d.c_EBKE_BLDAT_Last union all
select ''c_EKBE_BUDAT_Last'', d.c_EKBE_BUDAT_Last
) c (orig_col, value)
) x
pivot
(
max(value)
for new_col in (' + @cols + N')
) p
order by EBELN , EBELP'
exec sp_executesql @query;
见SQL Fiddle with Demo。这给出了最终结果：
| EBELN | EBELP | C_MEANING_1 | C_DMBTR_1 | C_MENGE_1 | C_COUNT_1 | C_EBKE_BLDAT_FIRST_1 | C_EKBE_BUDAT_FIRST_1 | C_EBKE_BLDAT_LAST_1 | C_EKBE_BUDAT_LAST_1 | C_MEANING_2 | C_DMBTR_2 | C_MENGE_2 | C_COUNT_2 | C_EBKE_BLDAT_FIRST_2 | C_EKBE_BUDAT_FIRST_2 | C_EBKE_BLDAT_LAST_2 | C_EKBE_BUDAT_LAST_2 | C_MEANING_6 | C_DMBTR_6 | C_MENGE_6 | C_COUNT_6 | C_EBKE_BLDAT_FIRST_6 | C_EKBE_BUDAT_FIRST_6 | C_EBKE_BLDAT_LAST_6 | C_EKBE_BUDAT_LAST_6 | C_MEANING_8 | C_DMBTR_8 | C_MENGE_8 | C_COUNT_8 | C_EBKE_BLDAT_FIRST_8 | C_EKBE_BUDAT_FIRST_8 | C_EBKE_BLDAT_LAST_8 | C_EKBE_BUDAT_LAST_8 | C_MEANING_9 | C_DMBTR_9 | C_MENGE_9 | C_COUNT_9 | C_EBKE_BLDAT_FIRST_9 | C_EKBE_BUDAT_FIRST_9 | C_EBKE_BLDAT_LAST_9 | C_EKBE_BUDAT_LAST_9 |
|------------|-------|--------------|-----------|-----------|-----------|----------------------|----------------------|---------------------|---------------------|------------------|-----------|-----------|-----------|----------------------|----------------------|---------------------|---------------------|-----------------------------|-----------|-----------|-----------|----------------------|----------------------|---------------------|---------------------|-------------------------|-----------|-----------|-----------|----------------------|----------------------|---------------------|---------------------|--------------------------|-----------|-----------|-----------|----------------------|----------------------|---------------------|---------------------|
| 3000000004 | 1 | Wareneingang | 27.95 | 1 | 1 | 19.12.2000 | 19.12.2000 | 19.12.2000 | 19.12.2000 | Rechnungseingang | 27.95 | 1 | 1 | 19.12.2000 | 21.12.2000 | 19.12.2000 | 21.12.2000 | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) |
| 3000000004 | 2 | Wareneingang | 10.95 | 1 | 1 | 19.12.2000 | 19.12.2000 | 19.12.2000 | 19.12.2000 | Rechnungseingang | 10.95 | 1 | 1 | 19.12.2000 | 21.12.2000 | 19.12.2000 | 21.12.2000 | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) |
| 4500008499 | 10 | Wareneingang | 268.43 | 1 | 1 | 27.03.2000 | 27.03.2000 | 27.03.2000 | 27.03.2000 | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) | Leistungserfassungsblatt | 268.43 | 1 | 1 | 27.03.2000 | 27.03.2000 | 27.03.2000 | 27.03.2000 |
| 4500010470 | 10 | Wareneingang | 0.00 | 4604 | 12 | 07.02.2001 | 07.02.2001 | 07.02.2001 | 07.02.2001 | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) | Warenausgabe für Umlagerung | 2117.84 | 4604 | 12 | 07.02.2001 | 07.02.2001 | 07.02.2001 | 07.02.2001 | Lieferung zu Umlagerung | 0.00 | 4604 | 12 | 01.01.1900 | 07.02.2001 | 01.01.1900 | 07.02.2001 | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) |
【讨论】：
天哪，老兄！你太棒了。这就是我所说的。我尝试使用 MAX() 进行思考，但没有在 MAX() 之前对每条记录进行 SUM()。太好了，非常感谢您的耐心和时间阅读我的神秘帖子。我想知道如何解决 c_Meaning 中的 NULL 值的问题。一旦有一列带有 c_Meaning_1 我希望每条记录都有值“Wareneingang：”等等.. 没有足够的 Markdown 来强调always 这个词。有些人似乎根本不明白。以上是关于具有动态生成列、聚合函数和无聚合列的 SQL Pivot的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章