SQL SQL 转置完整表格

在本文中，我们将介绍如何使用SQL语言转置完整表格的操作方法和示例。转置是指将表格的行和列进行互换，以更好地呈现数据。

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什么是表格转置？

表格转置是指将表格的行和列进行交换，将原来作为行的数据变为列，将原来作为列的数据变为行。这个操作可以帮助我们更好地理解和分析数据，尤其是对于一些需要进行横向比较的情况。

如何转置表格？

在SQL中，我们可以通过使用一些函数和关键字来实现表格的转置。下面是一些常用的方法：

1. 使用PIVOT关键字

PIVOT关键字是一种常用的转置方法，它可以将表格的行转换为列。以下是使用PIVOT关键字的示例：

SELECT *
FROM (
    SELECT category, attribute, value
    FROM original_table
) AS pivot_table
PIVOT (
    MAX(value)
    FOR attribute IN (attribute1, attribute2, attribute3, ...)
) AS result_table;

在上面的示例中，我们首先将原始表格的行提取出来，并将其作为子查询的表格。然后，我们使用PIVOT关键字将attribute列进行转置，将其作为新的列。最后，我们使用MAX函数将相同category和attribute的value进行合并，并生成最终的结果表格。

2. 使用CASE语句和聚合函数

另一种常用的转置方法是使用CASE语句和聚合函数。以下是使用CASE语句和聚合函数的示例：

SELECT category,
    MAX(CASE WHEN attribute = 'attribute1' THEN value END) AS attribute1,
    MAX(CASE WHEN attribute = 'attribute2' THEN value END) AS attribute2,
    MAX(CASE WHEN attribute = 'attribute3' THEN value END) AS attribute3,
    ...
FROM original_table
GROUP BY category;

在上面的示例中，我们使用CASE语句将不同的attribute进行分类，并将其作为新的列。然后，我们使用聚合函数MAX对value进行合并，并生成最终的结果表格。

示例

为了更好地理解表格转置的过程，我们来看一个具体的示例。假设我们有以下的原始表格：

category  | attribute | value
-----------------------------
category1 | attribute1| value1
category1 | attribute2| value2
category1 | attribute3| value3
category2 | attribute1| value4
category2 | attribute2| value5
category2 | attribute3| value6

我们希望将其转置成以下的形式：

category  | attribute1 | attribute2 | attribute3
------------------------------------------------
category1 | value1     | value2     | value3
category2 | value4     | value5     | value6

使用上述的方法，我们可以轻松地实现表格的转置：

使用PIVOT关键字的示例

SELECT *
FROM (
    SELECT category, attribute, value
    FROM original_table
) AS pivot_table
PIVOT (
    MAX(value)
    FOR attribute IN (attribute1, attribute2, attribute3)
) AS result_table;

使用CASE语句和聚合函数的示例

SELECT category,
    MAX(CASE WHEN attribute = 'attribute1' THEN value END) AS attribute1,
    MAX(CASE WHEN attribute = 'attribute2' THEN value END) AS attribute2,
    MAX(CASE WHEN attribute = 'attribute3' THEN value END) AS attribute3
FROM original_table
GROUP BY category;