SQL Server2005引入了很多迎合开发者口味的新特性，虽然改动不大，却大大了减少了开发者的工作量，这种替用户考虑的开发思路，值得称赞。

在SQL Server2000中，要实现行列转换，需要综合利用聚合函数和动态SQL，实现起来需要一定的技巧，所以在CSDN的SQL讨论区里可以看到大量询问行列转换如何实现的问题。到了2005中，使用新引进的关键字PIVOT/UNPIVOT，可以轻松实现行列转换的需求。

好像Oracle11g也准备引入PIVOT/UNPIVOT特性，对于Oracle开发来说，It's a good news。

本文通过两个简单的例子展示PIVOT/UNPIVOT的用法。详细的语法请参考联机帮助。

 

PIVOT-----行转列

创建测试表，插入测试数据

create table test(id int,name varchar(20),quarter int,profile int)
insert into test values(1,'a',1,1000)
insert into test values(1,'a',2,2000)
insert into test values(1,'a',3,4000)
insert into test values(1,'a',4,5000)
insert into test values(2,'b',1,3000)
insert into test values(2,'b',2,3500)
insert into test values(2,'b',3,4200)
insert into test values(2,'b',4,5500)

select * from test
id name quarter profile
----------- -------------------- ----------- -----------
1 a 1 1000
1 a 2 2000
1 a 3 4000
1 a 4 5000
2 b 1 3000
2 b 2 3500
2 b 3 4200
2 b 4 5500

(8 row(s) affected)

利用PIVOT将个季度的利润转成横向显示：

select id,name,
[1] as "一季度",
[2] as "二季度",
[3] as "三季度",
[4] as "四季度"
from
test
pivot
(
sum(profile)
for quarter in
([1],[2],[3],[4])
)
as pvt

/////写在查询语句后部的，效果为添加列！！pivot   for    as pvt  

id name 一季度 二季度 三季度 四季度
----------- -------------------- ----------- ----------- ----------- -----------
1 a 1000 2000 4000 5000
2 b 3000 3500 4200 5500

(2 row(s) affected)

UNPIVOT

建立测试表，插入测试数据

drop table test

create table test(id int,name varchar(20), Q1 int, Q2 int, Q3 int, Q4 int)

insert into test values(1,'a',1000,2000,4000,5000)
insert into test values(2,'b',3000,3500,4200,5500)

select * from test

id name Q1 Q2 Q3 Q4
----------- -------------------- ----------- ----------- ----------- -----------
1 a 1000 2000 4000 5000
2 b 3000 3500 4200 5500

(2 row(s) affected)

利用UNPIVOT，将同一行中四个季度的列数据转换成四行数据：

select id,name,quarter,profile
from
test
unpivot
(
profile
for quarter in
([Q1],[Q2],[Q3],[Q4])
)
as unpvt

id name quarter profile
----------- -------------------- ---------- -----------
1 a Q1 1000
1 a Q2 2000
1 a Q3 4000
1 a Q4 5000
2 b Q1 3000
2 b Q2 3500
2 b Q3 4200
2 b Q4 5500

(8 row(s) affected)