是否可以使用 SQL Server 使用相同的数据透视列进行多个数据透视

Posted 2023-02-16

【中文标题】是否可以使用 SQL Server 使用相同的数据透视列进行多个数据透视

【英文标题】：Is it possible to have multiple pivots using the same pivot column using SQL Server

【发布时间】：2013-02-22 20:02:43

【问题描述】：

我正面临以下挑战。我需要在同一列上旋转表数据两次。 这是数据的截图。

我想为每个项目 ID 设置一行，其中包含每年的购买价值和销售价值。 我尝试通过选择“年份”列两次，对其进行格式化，以便每个销售年份以“S”为前缀，每个采购年份以“P”开头，并使用 2 个枢轴围绕 2 年列旋转.这是 SQL 查询（用于 SQL Server 2008）：

SELECT [Item ID], 
        [P2000],[P2001],[P2002],[P2003],
        [S2000],[S2001],[S2002],[S2003]
FROM 
(

SELECT [Item ID]
      ,'P' + [Year] AS YearOfPurchase
      ,'S' + [Year] AS YearOfSelling

  ,[Purchasing value]
  ,[Selling value]
  FROM [ItemPrices]
) AS ALIAS

PIVOT 
(
MIN ([Purchasing value]) FOR [YearOfPurchase] in ([P2000],[P2001],[P2002],[P2003])
)
AS pvt

PIVOT 
(
MIN ([Selling value]) FOR [YearOfSelling] in ([S2000],[S2001],[S2002],[S2003])
)
AS pvt2

结果并不是我所希望的（见下图）：

如您所见，每个项目 ID 仍然不止一行。有没有办法将行数减少到每个项目正好一个？这样看起来有点像下面的 Excel 截图？

【问题讨论】：

正是我需要的问题——我自己会问类似的问题！

【参考方案1】：

我的建议是同时应用 UNPIVOT 和 PIVOT 函数来获得结果。

UNPIVOT 会将PurchasingValue 和SellingValue 列转换为行。完成此操作后，您可以将数据转换为结果。

代码将是：

select *
from
(
  select itemid, 
    case 
      when col = 'PurchasingValue' then 'P'
      when col = 'SellingValue' then 'S'
    end + cast(year as varchar(4)) new_col,
    value
  from yourtable
  unpivot
  (
    value
    for col in ([PurchasingValue], [SellingValue])
  ) unpiv
) src
pivot
(
  max(value)
  for new_col in (P2000, P2001, P2002, P2003,
                  S2000, S2001, S2002, S2003)
) piv;

见SQL Fiddle with Demo。结果是：

| ITEMID | P2000 | P2001 | P2002 | P2003 | S2000 | S2001 | S2002 | S2003 |
--------------------------------------------------------------------------
|      1 |  1000 |  1100 |  1200 |  1300 |   900 |   990 |  1080 |  1170 |
|      2 |   500 |   550 |   600 |   650 |   450 |   495 |   540 |   585 |

在 SQL Server 2008+ 中，您可以使用 CROSS APPLY 和 VALUES 以及 PIVOT 函数：

select *
from
(
  select itemid,
    col+cast(year as varchar(4)) new_col,
    value
  from yourtable
  cross apply
  (
    VALUES
        (PurchasingValue, 'P'),
        (SellingValue, 'S')
   ) x (value, col)
) src
pivot
(
  max(value)
  for new_col in (P2000, P2001, P2002, P2003,
                  S2000, S2001, S2002, S2003)
) piv

见SQL Fiddle with Demo

【讨论】：

感谢 unpivot 建议。我没有想到这一点（并且不确定将来是否会这样:-)）

@RobVermeulen 是的，unpivot 函数效果很好。我刚刚用一个也使用cross apply 的版本更新了我的答案。两者都会得到相同的结果。

@RobVermeulen 这很难说，这真的取决于很多因素。如果您担心速度，则应尝试查询的不同变体，以确定最适合您的情况。

我知道谢谢你的帖子不受欢迎，但我只想告诉你非常感谢！先生，你救了我的一周。在到达这篇文章之前，我发现的唯一解决方案是在同一张表上旋转两次，然后加入它们，但由于某种原因，第二个枢轴在连接的笛卡尔积上运行，而不是在表本身上运行，所以只要行数超过1000，执行时间飞涨。所以只有在知道 unpivot 的存在（感谢你）之后，我才能解决我的问题。干杯！

@Alain 如果您使用 CROSS APPLY 版本，那么您可以将值转换/转换为相同的数据类型。

【参考方案2】：

透视多个列的一种简单方法是仅使用 Aggregate(Case) 表达式。

SELECT  [Item ID],
        [P2000] = SUM(CASE WHEN [Year] = 2000 THEN [Purchasing value] END),
        [P2001] = SUM(CASE WHEN [Year] = 2001 THEN [Purchasing value] END),
        [P2002] = SUM(CASE WHEN [Year] = 2002 THEN [Purchasing value] END),
        [P2003] = SUM(CASE WHEN [Year] = 2003 THEN [Purchasing value] END),
        [S2000] = SUM(CASE WHEN [Year] = 2000 THEN [Selling value] END),
        [S2001] = SUM(CASE WHEN [Year] = 2001 THEN [Selling value] END),
        [S2002] = SUM(CASE WHEN [Year] = 2002 THEN [Selling value] END),
        [S2003] = SUM(CASE WHEN [Year] = 2003 THEN [Selling value] END)
FROM    ItemPrices
GROUP BY [Item ID]

【参考方案3】：

使用 GROUP BY ItemID，并在每个结果列上使用聚合函数 SUM(isnull(value,0))。