Pivot函数的基本语法如下: SELECT...FROM...PIVOT(aggregate_function(column_to_aggregate)FORcolumn_to_pivotIN(value1,value2,...))ASalias; 1. 2. 3. 4. 5. 6. 其中,aggregate_function是聚合函数(如SUM、COUNT、AVG等),column_to_aggregate是需要进行聚合的列,column_to_pivot是需要进行透视的列,valu...
3.2 pivot() function from MS SQL Server As long as the process can be done with same logic, people will try to write down it as a function. There is function call pivot() in MS SQL Server, it can be used like below: 1 2 select* fromProducts pivot(sum(price)forstorein(store1, s...
aggregate-function(<column>)FOR<pivot-column>IN(<value1>,<value2>,...,<valuen>) )AS<alias>WHERE... 注意:FOR<pivot-column>这个是不支持表达式的,如果需要,请通过子查询或者视图先预处理。 Pivot 例子1:先构造一个子查询,然后根据CHANNEL列进行转置,源表sales_view里面可能有很多列,不需要列先通过子...
针对此子组上的 aggregate_function 对 value_column 求值,其结果作为相应的 output_column 的值返回。如果该子组为空,SQL Server 将为该 output_column 生成空值。如果聚合函数是 COUNT ,且子组为空,则返回零 (0) 。 接着我们利用我们开头的例子来理解一下这个FROM 子句,很显然我们的col4 对应上面的value_co...
5、ed column , - optionaladditional non-pivoted columns , - optionalfirst pivoted column, additional pivoted columns FROM (SELECT query producing sql data for pivot-select pivot columns as dimensions and-value columns as measures from sql tables)AS TableAlias PIVOT (< aggregation function >( colu...
[ <last pivoted column> [ AS <column name> ] ] ] FROM ( <SELECT query that produces the data> ) AS <alias for the source query> PIVOT ( <aggregation function> ( <column being aggregated> ) FOR <column that contains the values that become column headers> IN ( <first pivoted c...
rowset_function適用於:SQL Server 和 SQL Database。指定其中一個資料列集函數 (如 OPENROWSET),其會傳回可代替資料表參考使用的物件。 如需有關資料列集函數清單的詳細資訊,請參閱資料列集函數 (Transact-SQL)。使用OPENROWSET 和 OPENQUERY 函數來指定遠端物件時,主要取決於存取此物件之 OLE DB 提供者的功能...
rowset_function適用於:SQL Server 和 SQL Database。指定其中一個資料列集函數 (如 OPENROWSET),其會傳回可代替資料表參考使用的物件。 如需有關資料列集函數清單的詳細資訊,請參閱資料列集函數 (Transact-SQL)。使用OPENROWSET 和 OPENQUERY 函數來指定遠端物件時,主要取決於存取此物件之 OLE DB 提供者的功能...
aggregate_function:聚合函数,用于对透视后的数据进行统计操作,如SUM、COUNT、MAX等。 value1、value2等:透视后的列名。 示例 假设我们有一张名为sales的表,用于记录销售数据。表结构如下: 现在我们要将这张表透视,将product_name作为新表的列名,unit_price作为对应列的数据。我们可以使用以下SQL语句进行透视: ...
PIVOT语法可以等效为group by + aggregate function + filter的结合。以下面这个例子为例 SELECT ... FROM ... PIVOT ( agg1 AS a, agg2 AS b, ... FOR (axis1, ..., axisN) IN ( (v11, ..., v1N) AS label1, (v21, ..., v2N) AS label2, ...