Mikel
[转载]简单但有用的SQL脚本Part6：特殊需要的行转列 – 我帅故我在 – 博客园.
一、数据库SQL Server行转列
需求：原始表的数据的结构如图1所示，把相同的guid的code值转换为列值。
（图1）
目标：我们希望达到的效果如图2所示，这里的guid变成唯一的了，这行的记录中包含了这个guid所对应的code字段值。
（图2）
分析与实现：要实现图1到图2的转变，这就是所谓的行转列，下面我们来讲讲具体的实现：
1. 首先我们先创建一个测试表，方便后面的效果展现；
if exists (select * from sysobjects where id = OBJECT_ID(‘[TempTable_Base]‘) and OBJECTPROPERTY(id, ‘IsUserTable‘) = 1)
DROP TABLE [TempTable_Base] CREATE TABLE [TempTable_Base] (
[id] [int] IDENTITY (1, 1) NOT NULL,
[guid] [varchar] (50) NULL,
[code] [varchar] (50) NULL) SET IDENTITY_INSERT [TempTable_Base] ON INSERT [TempTable_Base] ([id],[guid],[code]) VALUES ( 1,‘91E92DCB-141A-30B2-E6CD-B59EABD21749‘,‘A‘)
INSERT [TempTable_Base] ([id],[guid],[code]) VALUES ( 2,‘91E92DCB-141A-30B2-E6CD-B59EABD21749‘,‘C‘)
INSERT [TempTable_Base] ([id],[guid],[code]) VALUES ( 3,‘91E92DCB-141A-30B2-E6CD-B59EABD21749‘,‘E‘)
INSERT [TempTable_Base] ([id],[guid],[code]) VALUES ( 4,‘91E92DCB-141A-30B2-E6CD-B59EABD21749‘,‘O‘)
INSERT [TempTable_Base] ([id],[guid],[code]) VALUES ( 5,‘91E92DCB-141A-30B2-E6CD-B59EABD21749‘,‘G‘)
INSERT [TempTable_Base] ([id],[guid],[code]) VALUES ( 6,‘79DD7AB9-CE57-9431-B020-DF99731FC99D‘,‘A‘)
INSERT [TempTable_Base] ([id],[guid],[code]) VALUES ( 7,‘79DD7AB9-CE57-9431-B020-DF99731FC99D‘,‘O‘)
INSERT [TempTable_Base] ([id],[guid],[code]) VALUES ( 8,‘79DD7AB9-CE57-9431-B020-DF99731FC99D‘,‘E‘)
INSERT [TempTable_Base] ([id],[guid],[code]) VALUES ( 9,‘79DD7AB9-CE57-9431-B020-DF99731FC99D‘,‘F‘)
INSERT [TempTable_Base] ([id],[guid],[code]) VALUES ( 10,‘79DD7AB9-CE57-9431-B020-DF99731FC99D‘,‘O‘)
INSERT [TempTable_Base] ([id],[guid],[code]) VALUES ( 11,‘79DD7AB9-CE57-9431-B020-DF99731FC99D‘,‘B‘)
INSERT [TempTable_Base] ([id],[guid],[code]) VALUES ( 12,‘79DD7AB9-CE57-9431-B020-DF99731FC99D‘,‘D‘)
INSERT [TempTable_Base] ([id],[guid],[code]) VALUES ( 13,‘79DD7AB9-CE57-9431-B020-DF99731FC99D‘,‘F‘)
INSERT [TempTable_Base] ([id],[guid],[code]) VALUES ( 14,‘D61651D9-1B0A-0362-EE91-A805AA3E08F2‘,‘O‘)
INSERT [TempTable_Base] ([id],[guid],[code]) VALUES ( 15,‘D61651D9-1B0A-0362-EE91-A805AA3E08F2‘,‘D‘)
INSERT [TempTable_Base] ([id],[guid],[code]) VALUES ( 16,‘D61651D9-1B0A-0362-EE91-A805AA3E08F2‘,‘F‘)
INSERT [TempTable_Base] ([id],[guid],[code]) VALUES ( 17,‘D61651D9-1B0A-0362-EE91-A805AA3E08F2‘,‘C‘)
INSERT [TempTable_Base] ([id],[guid],[code]) VALUES ( 18,‘D61651D9-1B0A-0362-EE91-A805AA3E08F2‘,‘U‘)
INSERT [TempTable_Base] ([id],[guid],[code]) VALUES ( 19,‘D61651D9-1B0A-0362-EE91-A805AA3E08F2‘,‘F‘)
INSERT [TempTable_Base] ([id],[guid],[code]) VALUES ( 20,‘4802F0CD-B53F-A3F5-1C78-2D7424579C06‘,‘A‘)
INSERT [TempTable_Base] ([id],[guid],[code]) VALUES ( 21,‘3CCBFF9F-827B-6639-4780-DA7215166728‘,‘O‘)
INSERT [TempTable_Base] ([id],[guid],[code]) VALUES ( 22,‘3CCBFF9F-827B-6639-4780-DA7215166728‘,‘M‘)
INSERT [TempTable_Base] ([id],[guid],[code]) VALUES ( 23,‘3CCBFF9F-827B-6639-4780-DA7215166728‘,‘C‘)
INSERT [TempTable_Base] ([id],[guid],[code]) VALUES ( 24,‘3CCBFF9F-827B-6639-4780-DA7215166728‘,‘M‘) SET IDENTITY_INSERT [TempTable_Base] OFF SELECT * FROM [TempTable_Base]
2. 使用SQL Server2005的row_number()函数来进行分组排名，把同一个guid的数据进行标识，这样就可以让不同的guid具有数字1以后的数值，这样就可以作为新的列名来进行行转列了，执行下面的SQL就可以达到图3所示的效果了。
select base.*,row_number() over (partition by guid order by ID) as depth
from [TempTable_Base] as base
order by id
（图3）
3. 生成分组表，把上面的结构插入到一张新的表中，把数据保存为一个表是为了方便后面的统计使用。
select base.*,row_number() over (partition by guid order by ID) as depth
into [TempTable_Depth]
from [TempTable_Base] as base
order by id SELECT * FROM [TempTable_Depth]
4. 动态行转列的SQL，因为你不知道列数据会有多少，所以我们使用下面的SQL来动态的生成列名，结果就如图2所示。
declare @s nvarchar(max)
set @s=”
Select @s=@s+‘,‘+quotename([depth])+‘=max(case when [depth]=‘+quotename([depth],””)+‘ then code else null end)‘
from [TempTable_Depth] group by [depth] order by [depth]
exec(‘select guid ‘+@s+‘ from [TempTable_Depth] group by guid order by guid‘)
二、数据库SQL Server生成矩阵数据
需求：我们回过头来看看图1，比如guid为91E92DCB–141A–30B2–E6CD–B59EABD21749的code值包括A,C,E,O,G这五个，我们可以想象guid为一个用户，这五个code就是这个用户访问网站页面的顺序，那如果我想看到一个从A->C，C-> E，E-> O，O -> G这个矩阵中两两对应在数据库中出现了多少次？
目标：我们希望达到的效果如图4所示，这个图可以解读为A->A的个数是0，A->C的个数是1，D->F的个数是2，这些统计方法可能会在一些需要进行对比分析的过程中用到。
（图4）
分析与实现：要实现图4的效果，这就需要我们对数据进行矩阵转换，下面我们来讲讲具体的实现：
1. 首先我们需要巧用left join和depth字段，depth就相当于用户访问的顺序，所以我们可以把之前有序的拷贝一份到右边去，效果如图5所示。
select a.id,a.guid,a.code as code_from,b.code as code_to
from [TempTable_Depth] as a
left join [TempTable_Depth] as b
on a.guid = b.guid and a.[depth] = b.[depth]–1
（图5）
2. 为了方便统计，把上面的成果保存到一个表中，之后就是为所有唯一的code值生成一个以code作为元素的二维矩阵的原始数据，它就相当于一个临时表一样，用来保存每一个code对应的个数，效果如图6所示。
select a.id,a.guid,a.code as code_from,b.code as code_to
into [TempTable_FromTo]
from [TempTable_Depth] as a
left join [TempTable_Depth] as b
on a.guid = b.guid and a.[depth] = b.[depth]–1 —生成矩阵
select distinct code_from ,1 as num
into [TempTable_t1]
from [TempTable_FromTo]
order by code_from select * from [TempTable_t1] —生成一个矩阵表
select a.code_from ,b.code_from as code_to,0 as counts
into [TempTable_t2]
from [TempTable_t1] as a
left join [TempTable_t1] as b
on a.num = b.num
order by a.code_from ,b.code_from select * from [TempTable_t2]
（图6）
3. 现在就需要把统计的A->A这样数据的个数，并把它放入图6中的表中，效果如图7所示。
select code_from ,code_to, count(1) as counts
into [TempTable_t3]
from [TempTable_FromTo]
where code_to is not null
group by code_from ,code_to—,guid
order by code_from ,code_to select * from [TempTable_t3] —更新统计的数字
update a set a.counts = b.counts
from [TempTable_t2] as a,[TempTable_t3] as b
where a.code_from = b.code_from
and a.code_to = b.code_to
and b.counts is not null select * from [TempTable_t2]
（图7）
4. 现在需要做的就是把行转列了，这也没有违背我们的标题啊，呵呵，效果如图8所示。
declare @s nvarchar(max)
set @s=”
Select @s=@s+‘,‘+quotename([code_to])+‘=max(case when [code_to]=‘+quotename([code_to],””)+‘ then counts else null end)‘
from [TempTable_t2] group by [code_to] order by [code_to]
exec(‘select [code_from] ‘+@s+‘ from [TempTable_t2] group by [code_from] order by [code_from]‘)
（图8）
总结：其实这篇文章我想表达正是这个矩阵的生成方法，在现实中也许并不常用到，但是还是有些技巧性的东西在里面，比如那个dept的用处；再比如a.[depth] = b.[depth]-1这个SQL的巧用；再比如行转列解决矩阵问题；还有动态生成行转列的SQL，其实这里还可以使用SQL Server 2005的pivot来解决行转列的问题，这里就不列出来了。希望这篇文章能给你遇到的问题带来一些帮助和启示。
