（1.3）DML增强功能-Apply、pivot、unpivot、for xml path行列转换

深入了解行列转换请参考另一篇文章：https://www.cnblogs.com/gered/p/9271581.html

总结：

1.apply一般形式

--基本形式
SELECT a FROM dbo.LargeTable AS LT--实际表
CROSS APPLY dbo.split(LT.Name,':')--自定义表值函数，处理以某个字符分隔的数据，把这些数据，返回一张表
WHERE a <> '' --去掉结果表中a字段为空的数据 

2.pivot与unpivot一般形式

(1)pivot

　　

(2)unpivot

　　

--pivot基本形式
select *
from table
a pivot (max(行值) for 需要转换的列 in (转换值1，转换值2)) b  --必须要别名否则报错

--unpivot基本形式

SELECT  USERID,USERNO,tType=attribute
FROM (select * from tbl_列转行测试)a
  UNPIVOT
  (
    转之后的值列名 FOR 转了之后的列所在列名 IN(列名A, 列名B,列名C)
  ) AS UPV  --必须要别名否则报错

详情如下：

1.Apply

　　其分为两类CROSS APPLY和 OUTER APPLY

　　（1）CROSS APPLY

　　　　

--基本形式
SELECT a FROM dbo.LargeTable AS LT--实际表
CROSS APPLY dbo.split(LT.Name,':')--自定义表值函数，处理以某个字符分隔的数据，把这些数据，返回一张表
WHERE a <> '' --去掉结果表中a字段为空的数据 

--原理过程
--APPLY的执行过程，它先逻辑计算左表表达式（以上的LargeTable表），然后把右表达式（以上的自定义表值函数Split）应用到左表表达式的每一行。实际是把外部查询的列引用作为参数传递给表值函数。

　

--split函数
SELECT * FROM dbo.split('581::579::519::279::406::361::560',':')
ALTER Function [dbo].[Split](@Sql varchar(8000),@Splits varchar(10))
returns @temp Table (a varchar(100))
As
Begin
　　Declare @i Int
　　Set @Sql = RTrim(LTrim(@Sql))
　　Set @i = CharIndex(@Splits,@Sql)
　　While @i >= 1
　　Begin
 　　Insert @temp Values(Left(@Sql,@i-1))
　　 Set @Sql = SubString(@Sql,@i+1,Len(@Sql)-@i)
 　　Set @i = CharIndex(@Splits,@Sql)
　　End
　　If @Sql <> ''
　　Insert @temp Values (@Sql)
　　Return
End 

　

案例演示

　　【1】原始数据

　　　　

　　【2】运行之后获得的数据

　　　　

（2）OUTER APPLY

　　场景：有个供货商表（Supplier）和供货商产品表（Products）,我们要取每一个供货商中单价最高的两个产品。

　　供货商表：

　　　　

　　供货商产品表：

　　　　

首先，我们创建一个自定义表值函数（dbo.fn_top_products），该函数根据供货商ID返回单价最高的两个商品。  好，前期的数据都已经准备好了，下面让我们试试用OUTER APPLY形式来查询，会出现什么结果。

1. IF OBJECT_ID('dbo.fn_top_products') IS NOT NULL
2. DROP FUNCTION dbo.fn_top_products;
3. GO

--根据供货商ID获得单价最高的两件商品

1. CREATE FUNCTION dbo.fn_top_products
2. (@supid AS INT)
3. RETURNS TABLE
4. AS
5. RETURN
6. SELECT TOP(2)Id AS ProductId,ProductName,UnitPrice
7. FROM dbo.Products
8. WHERE SupplierId = @supid
9. ORDER BY UnitPrice DESC
10. GO

　　执行以下语句：

1. SELECT S.id AS SupplierId,S.CompanyName,UnitPrice FROM dbo.Supplier AS S
2. OUTER APPLY dbo.fn_top_products(S.id) AS P

　　执行结果如下：

　　　　

　　注意最后为NULL的记录，reed公司因为没有商品，所以单价为NULL了。

　　如果用CROSS APPLY形式，执行以下查询：

1. SELECT S.id AS SupplierId,S.CompanyName,UnitPrice FROM dbo.Supplier AS S
2. CROSS APPLY dbo.fn_top_products(S.id) AS P

　　生成的输出结果如下：

　　　　

　　大家看出OUTER APPLY和CROSS APPLY的区别了吧。

　　

2.pivot 行转列

　

--基本形式
select *
from table
a pivot (max(行值) for 需要转换的列 in (转换值1，转换值2)) b

　　直接贴图吧：数据可以到另一篇文章去看https://www.cnblogs.com/gered/p/8696473.html

　　

　　之所以很多地方为NULL是因为pivot和unpivot会把除 pivot()括号内的字段都作为分组项，所以如果想实现如下图效果。

　　　　

则需要先做一个子查询或CTE来把相关字段给筛选出来，代码如下（或可以用case when做行转列直接group by 指定字段）

select *
from (select 学生姓名,成绩,课程名称 from tbl_Student)
a pivot (max(成绩) for 课程名称 in (语文,数学,英语,政治)) b

　　结果如下：

　　　　

3.unpivot列转行

　　一般形式：

SELECT  USERID,USERNO,tType=attribute
FROM (select * from tbl_列转行测试)a
  UNPIVOT
  (
    转之后的值列名 FOR 转了之后的列所在列名 IN(列名A, 列名B,列名C)
  ) AS UPV  --必须要别名否则报错

举例如下：

　　

注意，这句话unpivot同样适用：之所以很多地方为NULL是因为pivot和unpivot会把除 pivot()括号内的字段都作为分组项

4.一个应用场景与FOR XML PATH应用

        首先呢！我们在增加一张学生表，列分别为（stuID,sName,hobby）,stuID代表学生编号，sName代表学生姓名，hobby列存学生的爱好！那么现在表结构如下：

这时，我们的要求是查询学生表，显示所有学生的爱好的结果集，代码如下：

SELECT B.sName,LEFT(StuList,LEN(StuList)-1) as hobby FROM (
SELECT sName,
(SELECT hobby+',' FROM student 
  WHERE sName=A.sName 
  FOR XML PATH('')) AS StuList
FROM student A 
GROUP BY sName
) B 

结果如下:

分析： 好的，那么我们来分析一下，首先看这句：

SELECT hobby+',' FROM student 
  WHERE sName=A.sName 
  FOR XML PATH('')

这句是通过FOR XML PATH 将某一姓名如张三的爱好，显示成格式为：“ 爱好1，爱好2，爱好3，”的格式！

那么接着看：

SELECT B.sName,LEFT(StuList,LEN(StuList)-1) as hobby FROM (
SELECT sName,
(SELECT hobby+',' FROM student 
  WHERE sName=A.sName 
  FOR XML PATH('')) AS StuList
FROM student A 
GROUP BY sName
) B  

　　剩下的代码首先是将表分组，在执行FOR XML PATH 格式化，这时当还没有执行最外层的SELECT时查询出的结构为:

　　　　

　　可以看到StuList列里面的数据都会多出一个逗号，这时随外层的语句:SELECT B.sName,LEFT(StuList,LEN(StuList)-1) as hobby  就是来去掉逗号，并赋予有意义的列明！

2.列转行

----------------------------------------------------------------

--> 测试数据[huang]

if object_id('[huang]') is not null drop table [huang]

go 

create table [huang]([a] nvarchar(4),[b] nvarchar(10))

insert [huang]

select 'X1','1,4,8' union all

select 'X2','2' union all

select 'X3','3,6' union all

select 'X4','7' union all

select 'X5','5'

--------------生成数据--------------------------

 

select
    a.[a],
    SUBSTRING(a.[b],number,CHARINDEX(',',[b]+',',b.number)-b.number) as [b] ,
    b.number
from
    [huang] a,master..spt_values b
where
    b.number >=1 and b.number<=len(a.[b])
    and b.type='p'
    and substring(','+a.[b],b.number,1)=','

--演示代码

select * from master..spt_values
where type='p'
order by number

----------------结果----------------------------

 

 

经典参考文章：https://blog.csdn.net/ml1990s/article/details/16953999

参考文章：https://www.cnblogs.com/doubleliang/archive/2011/07/06/2098775.html