一、基本概念
SQL Server Pivot是一种在关系型数据库中用于转换数据的技术，能够将行数据转换为列数据。使用Pivot操作一般需要指定一个或多个聚合函数，对于每一列数据生成一个聚合后的值。
具体而言，Pivot技术将原始的数据行进行交叉，形成新的列，并根据指定的聚合函数对每一列的值进行计算。由此，我们可以很方便地对数据进行详细的分析和查看。
SELECT [列1], [列2], …… [列n]
FROM (
SELECT [列1], [列2], …… [列n]
FROM [表名]) AS [派生表名]
PIVOT (
聚合函数([列值])
FOR [列名] IN ( [值1], [值2], …… [值n])) AS [结果表]以上是SQL Server Pivot的基本语法结构。其中，PIVOT子句是Pivot操作的核心语法部分，设置了聚合函数可选项、列值以及列表示的列。
二、简单示例
下面通过一个简单的示例来介绍如何使用SQL Server Pivot。
select sales_year, region, jan_sales, feb_sales, mar_sales, apr_sales, may_sales, jun_sales, jul_sales, aug_sales, sep_sales, oct_sales, nov_sales, dec_sales
from
(select
sales_year, month, region, sales_amount
from pivot_example
) as s
pivot (
sum(s.sales_amount)
for month in (
jan_sales, feb_sales, mar_sales, apr_sales, may_sales, jun_sales, jul_sales, aug_sales, sep_sales, oct_sales, nov_sales, dec_sales
)
) as p以上代码的示例意义在于，将原始表中的月份进行Pivot操作，最终生成一张新的表格，横向为各个月份，纵向为各区域的数据。这样，我们就可以很方便地查看各个区域在不同月份的销售情况了。
三、复杂的Pivot操作
除了上面简单的Pivot操作之外，还可以进行更复杂的Pivot操作，例如嵌套聚合函数操作。
SELECT *
FROM (SELECT sex, age, sales
FROM pivot_example
) p
PIVOT
(
sum(sales)
FOR age IN ([0-17], [18-25], [26-35], [36-45], [46-55], [56-65], [66-74], [75+])
)pv
PIVOT
(max([0-17])+max([18-25])+max([26-35])+max([36-45])+max([46-55])+max([56-65])+max([66-74])+max([75+])
FOR sex
IN ([M], [F]))result以上代码中，我们是先进行一次Pivot操作，按照不同的年龄段将男女的销售情况分别统计出来。在此基础上，再进行一次Pivot操作，将男女的销售情况合并统计，实现嵌套聚合函数操作。
四、小结
通过本文对SQL Server Pivot的分析，我们可以发现，Pivot操作是一种非常方便的技术，在我们进行数据查询时非常实用。通过对Pivot语法的深入分析，我们可以更好地掌握该技术，为数据分析提供更多的选择和方案。
原创文章，作者：EUIFK，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/333360.html
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