Sql Server中的分组

SQLSERVER分组组合GROUPINGSETS

SQLSERVER分组组合GROUPINGSETS1、分组汇总--概述SQL SERVER增强了GROUP BY的功能，GROUPING SETS ⼦句允许你指定多个GROUP BY选项，可以通过⼀条SELECT语句实现复杂繁琐的多条SELECT语句的查询，并且更加的⾼效。

GROUPING SETS 的 GROUP BY ⼦句可以⽣成⼀个等效于由多个简单 GROUP BY ⼦句的 UNION ALL ⽣成的结果集。

GROUPING SETS 可以⽣成等效于由简单 GROUP BY、ROLLUP 或 CUBE 操作⽣成的结果。

GROUPING SETS、ROLLUP 或CUBE 的不同组合可以⽣成等效的结果集。

2、分组汇总--⽅法实例SQL SERVER增强了WITH ROLLUP 能很⽅便的对同⼀个结果及进⾏汇总下⾯通过实例说明GROUP BY、GROUPING SETS、WITH ROLLUP的⽤法和区别：SQL 使⽤ ROLLUP 汇总数据（1）、准备基础数据CREATE TABLE #TBLPOPULATION(COUN NVARCHAR (100) ,--国家PROV NVARCHAR (100) ,--省份CITY NVARCHAR (100) ,--城市POPU INT--⼈⼝数量（百万）);DELETE FROM #TBLPOPULATION;INSERT INTO #TBLPOPULATION VALUES ( '中国', '河南', '郑州', 9 );INSERT INTO #TBLPOPULATION VALUES ( '中国', '河南', '许昌', 2 );INSERT INTO #TBLPOPULATION VALUES ( '中国', '河北', '⽯家庄', 6 );INSERT INTO #TBLPOPULATION VALUES ( '中国', '河北', '沧州', 2 );GOSELECT*FROM #TBLPOPULATION（2）、GROUP BY分组--2.1常⽤分组⽅法（单分组）SELECT COUN ,PROV ,SUM(POPU) AS POPUFROM #TBLPOPULATIONGROUP BY COUN, PROVORDER BY COUN, PROV（3）GROUPING SETS分组--3.1分别多组合并后UNIONSELECT COUN ,PROV ,SUM(POPU) AS POPUFROM #TBLPOPULATIONGROUP BY GROUPING SETS(COUN ,PROV)ORDER BY COUN, PROV--3.2分别多组多级合并后UNION--等价于ROLLUP,但⽐ROLLUP少⼀⾏合计SELECT COUN ,ISNULL(PROV,'合计') AS PROV,SUM( POPU ) AS POPUFROM #TBLPOPULATIONGROUP BY GROUPING SETS((COUN),(COUN, PROV))ORDER BY COUN, PROV--3.3分别多组多级合并后UNION--等价于ROLLUP,但⽐ROLLUP少⼀⾏合计SELECT ISNULL (COUN, '合计') AS COUN,ISNULL( PROV,'合计' ) AS PROV,ISNULL( CITY,'合计' ) AS CITY,SUM( POPU ) AS POPUFROM #TBLPOPULATIONGROUP BY GROUPING SETS((COUN),(COUN, PROV),(COUN, PROV,CITY ))ORDER BY COUN, PROV ,CITY（4）WITH ROLLUP汇总--ROLLUP 汇总数据（⽐GROUPING SETS 多⼀合计）SELECT ISNULL (COUN, '合计') AS COUN,ISNULL( PROV,'合计' ) AS PROV,ISNULL( CITY,'合计' ) AS CITY,SUM( POPU ) AS POPUFROM #TBLPOPULATIONGROUP BY COUN, PROV, CITYWITH ROLLUP;--另外写法，结果于上相同SELECT CASE WHEN ( GROUPING( COUN) =1 ) THEN N'合计'ELSE ISNULL (COUN, 'UNKNOWN') END AS COUN , CASE WHEN ( GROUPING (PROV) =1 ) THEN N'合计'ELSE ISNULL (PROV, 'UNKNOWN') END AS PROV , CASE WHEN ( GROUPING (CITY) =1 ) THEN N'合计'ELSE ISNULL (CITY, 'UNKNOWN') END AS CITY ,SUM(POPU ) AS POPUFROM #TBLPOPULATIONGROUP BY COUN, PROV, CITYWITH ROLLUP;DROP TABLE #TBLPOPULATION;。

SQL Server 动态行转列(参数化表名、分组列、行转列字段、字段值)

一.本文所涉及的内容（Contents）本文所涉及的内容（Contents）背景（Contexts）实现代码（SQL Codes）方法一：使用拼接SQL，静态列字段；方法二：使用拼接SQL，动态列字段；方法三：使用PIVOT关系运算符，静态列字段；方法四：使用PIVOT关系运算符，动态列字段；扩展阅读一：参数化表名、分组列、行转列字段、字段值；扩展阅读二：在前面的基础上加入条件过滤；二.背景（Contexts）其实行转列并不是一个什么新鲜的话题了，甚至已经被大家说到烂了，网上的很多例子多多少少都有些问题，所以我希望能让大家快速的看到执行的效果，所以在动态列的基础上再把表、分组字段、行转列字段、值这四个行转列固定需要的值变成真正意义的参数化，大家只需要根据自己的环境，设置参数值，马上就能看到效果了。

行转列的效果图如图1所示：（图1：行转列效果图）(一) 首先我们先创建一个测试表，往里面插入测试数据，返回表记录如图2所示：--创建测试表IF EXISTS (SELECT*FROM sys.objects WHERE object_id=OBJECT_ID(N'[dbo].[TestRows2Columns]') AND type in (N'U'))DROP TABLE[dbo].[TestRows2Columns]GOCREATE TABLE[dbo].[TestRows2Columns]([Id][int]IDENTITY(1,1) NOT NULL,[UserName][nvarchar](50) NULL,[Subject][nvarchar](50) NULL,[Source][numeric](18, 0) NULL) ON[PRIMARY]GO--插入测试数据INSERT INTO[TestRows2Columns] ([UserName],[Subject],[Source])SELECT N'张三',N'语文',60UNION ALLSELECT N'李四',N'数学',70UNION ALLSELECT N'王五',N'英语',80UNION ALLSELECT N'王五',N'数学',75UNION ALLSELECT N'王五',N'语文',57UNION ALLSELECT N'李四',N'语文',80UNION ALLSELECT N'张三',N'英语',100GOSELECT*FROM[TestRows2Columns]（图2：样本数据）(二) 先以静态的方式实现行转列，效果如图3所示：--1：静态拼接行转列SELECT[UserName],SUM(CASE[Subject]WHEN'数学'THEN[Source]ELSE0END) AS'[数学]',SUM(CASE[Subject]WHEN'英语'THEN[Source]ELSE0END) AS'[英语]',SUM(CASE[Subject]WHEN'语文'THEN[Source]ELSE0END) AS'[语文]'FROM[TestRows2Columns]GROUP BY[UserName]GO（图3：样本数据）(三) 接着以动态的方式实现行转列，这是使用拼接SQL的方式实现的，所以它适用于SQL Server 2000以上的数据库版本，执行脚本返回的结果如图2所示；--2：动态拼接行转列DECLARE@sql VARCHAR(8000)SET@sql='SELECT [UserName],'SELECT@sql=@sql+'SUM(CASE [Subject] WHEN '''+[Subject]+''' THEN [Source] ELSE 0 END) AS '''+QUOTENAME([Subject])+''','FROM (SELECT DISTINCT[Subject]FROM[TestRows2Columns]) AS aSELECT@sql=LEFT(@sql,LEN(@sql)-1) +' FROM [TestRows2Columns] GROUP BY [UserName]'PRINT(@sql)EXEC(@sql)GO(四) 在SQL Server 2005之后有了一个专门的PIVOT 和UNPIVOT 关系运算符做行列之间的转换，下面是静态的方式实现的，实现效果如图4所示：--3：静态PIVOT行转列SELECT*FROM ( SELECT[UserName] ,[Subject] ,[Source]FROM[TestRows2Columns]) p PIVOT( SUM([Source]) FOR[Subject]IN ( [数学],[英语],[语文] ) ) AS pvtORDER BY pvt.[UserName];GO（图4）(五) 把上面静态的SQL基础上进行修改，这样就不用理会记录里面存储了什么，需要转成什么列名的问题了，脚本如下，效果如图4所示：--4：动态PIVOT行转列DECLARE@sql_str VARCHAR(8000)DECLARE@sql_col VARCHAR(8000)SELECT@sql_col=ISNULL(@sql_col+',','') +QUOTENAME([Subject]) FROM[TestRows2Columns]GROUP BY[Subject]SET@sql_str='SELECT * FROM (SELECT [UserName],[Subject],[Source] FROM [TestRows2Columns]) p PIVOT(SUM([Source]) FOR [Subject] IN ( '+@sql_col+') ) AS pvtORDER BY pvt.[UserName]'PRINT (@sql_str)EXEC (@sql_str)(六) 也许很多人到了上面一步就够了，但是你会发现，当别人拿到你的代码，需要不断的修改成他自己环境中表名、分组列、行转列字段、字段值这几个参数，逻辑如图5所示，所以，我继续对上面的脚本进行修改，你只要设置自己的参数就可以实现行转列了，效果如图4所示：--5：参数化动态PIVOT行转列-- =============================================-- Author: <听风吹雨>-- Create date: <2014.05.26>-- Description: <参数化动态PIVOT行转列>-- Blog: <:///gaizai/>-- =============================================DECLARE@sql_str NVARCHAR(MAX)DECLARE@sql_col NVARCHAR(MAX)DECLARE@tableName SYSNAME --行转列表DECLARE@groupColumn SYSNAME --分组字段DECLARE@row2column SYSNAME --行变列的字段DECLARE@row2columnValue SYSNAME --行变列值的字段SET@tableName='TestRows2Columns'SET@groupColumn='UserName'SET@row2column='Subject'SET@row2columnValue='Source'--从行数据中获取可能存在的列SET@sql_str= N'SELECT @sql_col_out = ISNULL(@sql_col_out + '','','''') + QUOTENAME(['+@row2column+'])FROM ['+@tableName+'] GROUP BY ['+@row2column+']'--PRINT @sql_strEXEC sp_executesql @sql_str,N'@sql_col_out NVARCHAR(MAX) OUTPUT',@sql_col_out=@sql_col OUTPUT --PRINT @sql_colSET@sql_str= N'SELECT * FROM (SELECT ['+@groupColumn+'],['+@row2column+'],['+@row2columnValue+'] FROM ['+@tableName+']) p PIVOT(SUM(['+@row2columnValue+']) FOR ['+@row2column+'] IN ( '+@sql_col+') ) AS pvt ORDER BY pvt.['+@groupColumn+']'--PRINT (@sql_str)EXEC (@sql_str)（图5）(七) 在实际的运用中，我经常遇到需要对基础表的数据进行筛选后再进行行转列，那么下面的脚本将满足你这个需求，效果如图6所示：--6：带条件查询的参数化动态PIVOT行转列-- =============================================-- Author: <听风吹雨>-- Create date: <2014.05.26>-- Description: <参数化动态PIVOT行转列，带条件查询的参数化动态PIVOT行转列>-- Blog: <:///gaizai/>-- =============================================DECLARE@sql_str NVARCHAR(MAX)DECLARE@sql_col NVARCHAR(MAX)DECLARE@sql_where NVARCHAR(MAX)DECLARE@tableName SYSNAME --行转列表DECLARE@groupColumn SYSNAME --分组字段DECLARE@row2column SYSNAME --行变列的字段DECLARE@row2columnValue SYSNAME --行变列值的字段SET@tableName='TestRows2Columns'SET@groupColumn='UserName'SET@row2column='Subject'SET@row2columnValue='Source'SET@sql_where='WHERE UserName = ''王五'''--从行数据中获取可能存在的列SET@sql_str= N'SELECT @sql_col_out = ISNULL(@sql_col_out + '','','''') + QUOTENAME(['+@row2column+'])FROM ['+@tableName+'] '+@sql_where+' GROUP BY ['+@row2column+']'--PRINT @sql_strEXEC sp_executesql @sql_str,N'@sql_col_out NVARCHAR(MAX) OUTPUT',@sql_col_out=@sql_col OUTPUT --PRINT @sql_colSET@sql_str= N'SELECT * FROM (SELECT ['+@groupColumn+'],['+@row2column+'],['+@row2columnValue+'] FROM['+@tableName+']'+@sql_where+') p PIVOT(SUM(['+@row2columnValue+']) FOR ['+@row2column+'] IN ( '+@sql_col+') ) AS pvt ORDER BY pvt.['+@groupColumn+']'--PRINT (@sql_str)EXEC (@sql_str)（图6）。

sql server 实验五分组查询

实验六分组查询、合并结果集、汇总计算1.根据Titles表中的数据，查询各种类图书的平均单价，要求输出图书类别（type）、平均价格信息。

（单分组依据的分组查询）2.根据Titles表中的数据，查询各种类图书的平均单价，要求输出平均单价超过20元的图书类别（type）、平均价格信息。

（单分组依据的分组查询）3.根据employee,publishers,jobs表查询各出版社各岗位的员工数量，输出出版社名称(pub_name),岗位名称(job_desc),员工数量信息。

4.根据employee,publishers,jobs表查询各出版社“Editor”岗位的员工数量，输出出版社名称(pub_name),岗位名称(job_desc),员工数量信息。

5.根据employee表和authors表，分别查询出出版社雇员的姓名信息和作者信息，将两个查询结果合并在一起。

（要求在结果集中注明每个人的身份）6.在titles表中查询出所有商业类(business)书籍的信息(包括type,price,以及翻倍后的价格),并要求最后一并显示商业类书籍的总价,和翻倍后的总价.7.根据titles表，publishers表，查询出各出版社的出版的图书详细信息以及均价信息，和所有出版社出版的全部图书的平均价格信息。

结果输出出版社名称（pub_name）,图书名称（title）,单价(price),平均价格信息。

--1use pubsselect type,AVG(price)as平均价格from titlesgroup by type--2select type,AVG(price)as平均价格from titlesgroup by typehaving AVG(price)>20--3select pub_name,job_desc,COUNT(*)as总人数from employee,publishers,jobswhere employee.pub_id=publishers.pub_id and employee.job_id=jobs.job_idgroup by pub_name,job_desc--4select pub_name,job_desc,COUNT(*)as总人数from employee,publishers,jobswhere employee.pub_id=publishers.pub_id and employee.job_id=jobs.job_idgroup by pub_name,job_deschaving job_desc='Editor'--5--6select type,price,price*2 as双倍价from titleswhere type='business'compute sum(price),sum(price*2)--7select pub_name,title,price,AVG(price) from titles,publisherswhere titles.pub_id=publishers.pub_id compute avg(price)by pub_namecompute avg(price)。

mssqlsqlserver分组排序函数row_number、rank、dense_ran。。。

mssqlsqlserver分组排序函数row_number、rank、dense_ran。

在实际的项⽬开发中，我们经常使⽤分组函数,对组内数据进⾏群组后，然后进⾏组内排序：如：1：取出⼀个客户⼀段时间内，最⼤订单数的⾏记录2: 取出⼀个客户⼀段时间内，最后⼀次销售记录的⾏记录————————————————下⽂将讲述三个分组函数 row_number rank dense_rank的⽤法 ,以上三个函数的功能为:返回⾏数据在”分组数据内”的排列值1:row_number() over() 函数简介row_number() over(partition by [分组列] order by [排序列])分组列:这⾥放⼊我们需要群组的列，可以为⼀列也可以为多列，之间采⽤逗号分隔排序列:分组后，排序依据列通过row_number() over()排序后，依次⽣成分组后，⾏数据在分组内的排序值(1,2,3 …)2:rank() over(partition by [分组列] order by [排序列]) 函数简介分组列和排序列同上rank的群组内的排名⽅法为如果出现两个相同的排序列时，那么下⼀个排序值为会⾃动加⼀(1,1,3…)3:dense_rank() over(partition by [分组列] order by [排序列]) 函数简介分组列和排序列同上dense_rank的群组内的排名⽅法为如果出现两个相同的排序列时，那么下⼀个排序值不会出现跳跃例(1,1,2,3 ..)——————————————————例:create table A ([姓名] nvarchar(20),[订单数] int,[订单⽇期] datetime )goinsert into A ([姓名],[订单数],[订单⽇期]) values ('',1900,'2014-5-6')insert into A ([姓名],[订单数],[订单⽇期]) values ('',1800,'2018-5-6')insert into A ([姓名],[订单数],[订单⽇期]) values ('',1800,'2018-5-6')insert into A ([姓名],[订单数],[订单⽇期]) values ('⼩张',100,'2013-5-6')insert into A ([姓名],[订单数],[订单⽇期]) values ('⼩明',2600,'2013-1-6')insert into A ([姓名],[订单数],[订单⽇期]) values ('⼩明',1800,'2013-5-6')insert into A ([姓名],[订单数],[订单⽇期]) values ('⼩李',888,'2017-3-6')go/*row_number 返回分组后的连续排序,不会出现重复的排序值*/select row_number() over(partition by [姓名] order by [订单⽇期] desc ) as keyId,* from A/*rank 返回分组后的连续排序,会出现跳跃排序值*/select rank() over(partition by [姓名] order by [订单⽇期] desc ) as keyId,* from A/*dense_rank 返回分组后的连续排序,不会出现跳跃排序值，但是会出现重复的排序值*/select dense_rank() over(partition by [姓名] order by [订单⽇期] desc ) as keyId,* from Agotruncate table Adrop table A。

mssql group by having用法举例

mssql group by having用法举例一、概述本篇文章将详细介绍SQL语言中GROUP BY和HAVING子句的使用方法，帮助您更深入地了解如何在MSSQL Server中进行分组查询和过滤。

MSSQL Server是一款广泛使用的数据库管理系统，GROUP BY和HAVING子句是SQL查询中常用的功能。

二、GROUP BY子句GROUP BY子句用于将结果集按照一个或多个列进行分组。

它根据指定的列的值将行组合在一起，以便对每个组执行聚合函数（如SUM、COUNT、AVG等）。

使用GROUP BY子句可以方便地对数据进行统计和分析。

语法：SELECT 列名1, ..., GROUP BY 列名2, ..., HAVING 子句例如，假设我们有一个名为"Orders"的表，其中包含订单信息，包括订单ID、客户ID和订单金额。

我们想要统计每个客户的订单金额总和，可以使用以下查询：SELECT CustomerID, SUM(OrderAmount) AS TotalAmountFROM OrdersGROUP BY CustomerID;这将根据CustomerID列对订单进行分组，并计算每个客户的订单金额总和。

三、HAVING子句HAVING子句用于在GROUP BY之后对分组结果进行过滤。

它允许您根据聚合函数的结果进行筛选。

语法：HAVING 子句 WHERE 条件使用HAVING子句可以让我们在分组之后仅显示满足特定条件的分组。

例如，如果我们只想显示订单金额总和超过特定金额的客户，可以使用以下查询：SELECT CustomerID, SUM(OrderAmount) AS TotalAmountFROM OrdersGROUP BY CustomerIDHAVING SUM(OrderAmount) > 100;这将只显示订单金额总和超过100的客户。

sql_server_分组后一列字段拼接成字符串方法

sql server 分組后一列字段拼接成字符串方法1. 引言1.1 概述：在SQL Server数据库中，有时我们需要将分组后的一列字段拼接成一个字符串。

这种操作在实际应用中非常常见，例如将某一类别下的所有产品名称以逗号分隔的形式显示出来。

为了实现这个需求，我们可采用多种方法和技术。

1.2 文章结构：本文将介绍两种常用的SQL Server函数和技术来实现分组后一列字段的拼接。

首先，我们会详细讲解COALESCE函数的用法并展示如何在分组查询中使用该函数实现字段拼接。

然后，我们会介绍FOR XML PATH('')技术，并演示如何利用它来进行字段拼接操作。

最后，我们会对这两种方法进行性能比较，并对它们的优缺点和适用场景进行总结和讨论。

1.3 目的：本文旨在帮助读者理解SQL Server中实现分组后一列字段拼接的方法和技术。

读者将学习到如何使用COALESCE函数和FOR XML PATH('')技术来处理此类需求，并能根据具体情况选择最合适的方法。

通过本文的阅读与学习，读者将提升自己在SQL Server数据库开发中的技术水平，并能更加高效地完成相关任务。

2. 分组后一列字段拼接成字符串方法2.1 什么是分组后字段拼接在SQL Server中，当我们进行分组查询时，有时候需要将每个分组内的某一列字段合并为一个字符串。

这种需求经常出现在需要生成报表或者统计数据时，其中需要将某一列的多个值拼接在一起作为汇总信息。

例如，我们有一个订单表，每个订单包含了许多产品编号，现在我们希望按照订单进行分组，并将每个订单内的产品编号拼接成一个字符串。

2.2 常用的SQL Server函数和技术在SQL Server中，有几种常用的函数和技术可以帮助我们实现字段拼接：- COALESCE函数：COALESCE函数可以返回参数列表中第一个非空值。

在分组查询中，我们可以使用COALESCE函数来合并同一组内的字段值。

SQL Server 动态行转列(参数化表名、分组列、行转列字段、字段值)

一.本文所涉及的内容（Contents）本文所涉及的内容（Contents）背景（Contexts）实现代码（SQL Codes）方法一：使用拼接SQL，静态列字段；方法二：使用拼接SQL，动态列字段；方法三：使用PIVOT关系运算符，静态列字段；方法四：使用PIVOT关系运算符，动态列字段；扩展阅读一：参数化表名、分组列、行转列字段、字段值；扩展阅读二：在前面的基础上加入条件过滤；二.背景（Contexts）其实行转列并不是一个什么新鲜的话题了，甚至已经被大家说到烂了，网上的很多例子多多少少都有些问题，所以我希望能让大家快速的看到执行的效果，所以在动态列的基础上再把表、分组字段、行转列字段、值这四个行转列固定需要的值变成真正意义的参数化，大家只需要根据自己的环境，设置参数值，马上就能看到效果了。

行转列的效果图如图1所示：（图1：行转列效果图）(一) 首先我们先创建一个测试表，往里面插入测试数据，返回表记录如图2所示：--创建测试表IF EXISTS (SELECT*FROM sys.objects WHERE object_id=OBJECT_ID(N'[dbo].[TestRows2Columns]') AND type in (N'U'))DROP TABLE[dbo].[TestRows2Columns]GOCREATE TABLE[dbo].[TestRows2Columns]([Id][int]IDENTITY(1,1) NOT NULL,[UserName][nvarchar](50) NULL,[Subject][nvarchar](50) NULL,[Source][numeric](18, 0) NULL) ON[PRIMARY]GO--插入测试数据INSERT INTO[TestRows2Columns] ([UserName],[Subject],[Source])SELECT N'张三',N'语文',60UNION ALLSELECT N'李四',N'数学',70UNION ALLSELECT N'王五',N'英语',80UNION ALLSELECT N'王五',N'数学',75UNION ALLSELECT N'王五',N'语文',57UNION ALLSELECT N'李四',N'语文',80UNION ALLSELECT N'张三',N'英语',100GOSELECT*FROM[TestRows2Columns]（图2：样本数据）(二) 先以静态的方式实现行转列，效果如图3所示：--1：静态拼接行转列SELECT[UserName],SUM(CASE[Subject]WHEN'数学'THEN[Source]ELSE0END) AS'[数学]',SUM(CASE[Subject]WHEN'英语'THEN[Source]ELSE0END) AS'[英语]',SUM(CASE[Subject]WHEN'语文'THEN[Source]ELSE0END) AS'[语文]'FROM[TestRows2Columns]GROUP BY[UserName]GO（图3：样本数据）(三) 接着以动态的方式实现行转列，这是使用拼接SQL的方式实现的，所以它适用于SQL Server 2000以上的数据库版本，执行脚本返回的结果如图2所示；--2：动态拼接行转列DECLARE@sql VARCHAR(8000)SET@sql='SELECT [UserName],'SELECT@sql=@sql+'SUM(CASE [Subject] WHEN '''+[Subject]+''' THEN [Source] ELSE 0 END) AS '''+QUOTENAME([Subject])+''','FROM (SELECT DISTINCT[Subject]FROM[TestRows2Columns]) AS aSELECT@sql=LEFT(@sql,LEN(@sql)-1) +' FROM [TestRows2Columns] GROUP BY [UserName]'PRINT(@sql)EXEC(@sql)GO(四) 在SQL Server 2005之后有了一个专门的PIVOT 和UNPIVOT 关系运算符做行列之间的转换，下面是静态的方式实现的，实现效果如图4所示：--3：静态PIVOT行转列SELECT*FROM ( SELECT[UserName] ,[Subject] ,[Source]FROM[TestRows2Columns]) p PIVOT( SUM([Source]) FOR[Subject]IN ( [数学],[英语],[语文] ) ) AS pvtORDER BY pvt.[UserName];GO（图4）(五) 把上面静态的SQL基础上进行修改，这样就不用理会记录里面存储了什么，需要转成什么列名的问题了，脚本如下，效果如图4所示：--4：动态PIVOT行转列DECLARE@sql_str VARCHAR(8000)DECLARE@sql_col VARCHAR(8000)SELECT@sql_col=ISNULL(@sql_col+',','') +QUOTENAME([Subject]) FROM[TestRows2Columns]GROUP BY[Subject]SET@sql_str='SELECT * FROM (SELECT [UserName],[Subject],[Source] FROM [TestRows2Columns]) p PIVOT(SUM([Source]) FOR [Subject] IN ( '+@sql_col+') ) AS pvtORDER BY pvt.[UserName]'PRINT (@sql_str)EXEC (@sql_str)(六) 也许很多人到了上面一步就够了，但是你会发现，当别人拿到你的代码，需要不断的修改成他自己环境中表名、分组列、行转列字段、字段值这几个参数，逻辑如图5所示，所以，我继续对上面的脚本进行修改，你只要设置自己的参数就可以实现行转列了，效果如图4所示：--5：参数化动态PIVOT行转列-- =============================================-- Author: <听风吹雨>-- Create date: <2014.05.26>-- Description: <参数化动态PIVOT行转列>-- Blog: <:///gaizai/>-- =============================================DECLARE@sql_str NVARCHAR(MAX)DECLARE@sql_col NVARCHAR(MAX)DECLARE@tableName SYSNAME --行转列表DECLARE@groupColumn SYSNAME --分组字段DECLARE@row2column SYSNAME --行变列的字段DECLARE@row2columnValue SYSNAME --行变列值的字段SET@tableName='TestRows2Columns'SET@groupColumn='UserName'SET@row2column='Subject'SET@row2columnValue='Source'--从行数据中获取可能存在的列SET@sql_str= N'SELECT @sql_col_out = ISNULL(@sql_col_out + '','','''') + QUOTENAME(['+@row2column+'])FROM ['+@tableName+'] GROUP BY ['+@row2column+']'--PRINT @sql_strEXEC sp_executesql @sql_str,N'@sql_col_out NVARCHAR(MAX) OUTPUT',@sql_col_out=@sql_col OUTPUT --PRINT @sql_colSET@sql_str= N'SELECT * FROM (SELECT ['+@groupColumn+'],['+@row2column+'],['+@row2columnValue+'] FROM ['+@tableName+']) p PIVOT(SUM(['+@row2columnValue+']) FOR ['+@row2column+'] IN ( '+@sql_col+') ) AS pvt ORDER BY pvt.['+@groupColumn+']'--PRINT (@sql_str)EXEC (@sql_str)（图5）(七) 在实际的运用中，我经常遇到需要对基础表的数据进行筛选后再进行行转列，那么下面的脚本将满足你这个需求，效果如图6所示：--6：带条件查询的参数化动态PIVOT行转列-- =============================================-- Author: <听风吹雨>-- Create date: <2014.05.26>-- Description: <参数化动态PIVOT行转列，带条件查询的参数化动态PIVOT行转列>-- Blog: <:///gaizai/>-- =============================================DECLARE@sql_str NVARCHAR(MAX)DECLARE@sql_col NVARCHAR(MAX)DECLARE@sql_where NVARCHAR(MAX)DECLARE@tableName SYSNAME --行转列表DECLARE@groupColumn SYSNAME --分组字段DECLARE@row2column SYSNAME --行变列的字段DECLARE@row2columnValue SYSNAME --行变列值的字段SET@tableName='TestRows2Columns'SET@groupColumn='UserName'SET@row2column='Subject'SET@row2columnValue='Source'SET@sql_where='WHERE UserName = ''王五'''--从行数据中获取可能存在的列SET@sql_str= N'SELECT @sql_col_out = ISNULL(@sql_col_out + '','','''') + QUOTENAME(['+@row2column+'])FROM ['+@tableName+'] '+@sql_where+' GROUP BY ['+@row2column+']'--PRINT @sql_strEXEC sp_executesql @sql_str,N'@sql_col_out NVARCHAR(MAX) OUTPUT',@sql_col_out=@sql_col OUTPUT --PRINT @sql_colSET@sql_str= N'SELECT * FROM (SELECT ['+@groupColumn+'],['+@row2column+'],['+@row2columnValue+'] FROM['+@tableName+']'+@sql_where+') p PIVOT(SUM(['+@row2columnValue+']) FOR ['+@row2column+'] IN ( '+@sql_col+') ) AS pvt ORDER BY pvt.['+@groupColumn+']'--PRINT (@sql_str)EXEC (@sql_str)（图6）。

sqlserver数据分组语句句

sqlserver数据分组语句句1.引言1.1 概述概述在SQL Server数据库中，数据分组语句是一种强大的查询工具，用于对数据进行分组和汇总。

通过使用数据分组语句，我们可以根据指定的列或表达式对数据进行分组，并对每个组内的数据进行汇总计算。

这种功能在处理大量数据时尤为重要，它能够提供对数据的更深入和全面的分析。

数据分组语句的基本思想是将数据按照指定的条件进行分类，然后对每个分类进行汇总计算。

通过这种方式，我们可以获得各个分类的统计信息，如总数、平均值、最大值、最小值等。

这些统计信息对于数据分析和决策制定非常有价值。

在本文中，我们将详细介绍数据分组语句的语法和用法。

我们将讨论如何使用GROUP BY子句对数据进行分组，以及如何使用聚合函数对每个组内的数据进行汇总计算。

我们还将介绍如何使用HAVING子句筛选分组结果，以及一些常见的数据分组场景和应用案例。

通过学习本文，读者将能够更好地理解和应用数据分组语句，从而提高对数据的分析能力和决策支持能力。

无论是在商业领域的市场分析，还是在科学研究中的数据处理，数据分组语句都是必不可少的工具之一。

让我们开始学习吧！1.2 文章结构：本文将按照以下结构进行讨论和说明数据分组语句的相关内容。

1. 引言1.1 概述在数据库中，数据分组是一种常用的数据处理方式，它能够基于某种条件将数据进行分类和统计，使得数据处理更加灵活和高效。

1.2 文章结构（本节）1.3 目的本文旨在介绍和讲解SQL Server中的数据分组语句的基本概念、语法和用法，以及它们在实际应用中的场景、优势和限制。

2. 正文2.1 数据分组语句的基本概念2.1.1 什么是数据分组语句数据分组语句是一种用于将数据按照某个或多个列进行分组、分类和统计的语句。

2.1.2 数据分组的目的和作用数据分组的目的是为了更好地理解和分析数据，通过对数据进行分组和统计，可以得出更有价值的信息和结论。

2.2 数据分组语句的语法和用法2.2.1 基本语法SQL Server中常用的数据分组语句包括GROUP BY、HAVING、COUNT、SUM等，本节将介绍它们的语法和使用方法。

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SQL Server 动态行转列(参数化表名、分组列、行转列字段、字段值)

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