首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

将行转置为列SQL Server 2014

将行转置为列是一种数据处理操作,它可以将表格中的行数据转换为列数据,以便更方便地进行分析和查询。在SQL Server 2014中,可以使用PIVOT和UNPIVOT操作来实现行列转置。

  1. PIVOT操作:PIVOT操作可以将行数据转换为列数据。它需要指定一个聚合函数来对转置后的列进行计算,并且需要指定转置的列和目标列。以下是一个示例:
代码语言:sql
复制
SELECT *
FROM (
  SELECT Category, Value
  FROM YourTable
) AS SourceTable
PIVOT (
  SUM(Value)
  FOR Category IN ([Column1], [Column2], [Column3])
) AS PivotTable;

在上述示例中,Category列的值将被转置为新的列,每个新列的名称由IN子句中的列名指定。SUM(Value)表示对转置后的列进行求和计算。

  1. UNPIVOT操作:UNPIVOT操作可以将列数据转换为行数据。它需要指定要转置的列,并且需要指定目标列和目标值列。以下是一个示例:
代码语言:sql
复制
SELECT *
FROM (
  SELECT [Column1], [Column2], [Column3]
  FROM YourTable
) AS SourceTable
UNPIVOT (
  Value
  FOR Category IN ([Column1], [Column2], [Column3])
) AS UnpivotTable;

在上述示例中,Column1、Column2和Column3列的值将被转置为新的行,每个新行的Category列值由IN子句中的列名指定。

行列转置在数据分析和报表生成等场景中非常有用。例如,可以将销售数据按照不同的产品类别进行转置,以便更方便地进行对比和分析。

腾讯云提供的相关产品和服务包括云数据库 TencentDB、云数据仓库 TencentDB for TDSQL、云数据传输 DTS、云数据备份 CDB for Redis、云数据加密 KMS 等。您可以访问腾讯云官方网站(https://cloud.tencent.com/)了解更多信息。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

SQL Server 2014聚集存储索引

SQL Server 2012中首次引入了基于存储数据格式的存储方式。叫做“存储索引”。...在2014存储索引有以下限制:                   最多支持1024在你的索引中;                   存储索引不能被定义唯一性索引;                   ...在SQL Server2012 中,只能创建非聚集存储索引,并且不能更新。为了更新你必须删除索引,然后进行插入、更新或者删除的操作后在重建索引。...下图中我在SQL Server2014 企业版中,创建聚集索引: image.png 需要注意的是如果在表上已经有其他索引,尝试创建聚集存储索引就会出现错误,正如我们之前说的,同一个表中不能或者其他索引...总结: 存储索引是一个使用SQL Server性能优化的方案,通过减少IO消耗,尤其对数据仓库和BI查询都是由明显性能提升。它通过排序数据作为存储,然后压缩,并使用批处理来处理数据。

1K90

SQL Server 2014聚集存储索引

SQL Server 2012中首次引入了基于存储数据格式的存储方式。叫做“存储索引”。...在2014存储索引有以下限制:                   最多支持1024在你的索引中;                   存储索引不能被定义唯一性索引;                   ...在SQL Server2012 中,只能创建非聚集存储索引,并且不能更新。为了更新你必须删除索引,然后进行插入、更新或者删除的操作后在重建索引。...如图增量存储部分我们叫做deltastore,用于存储不够最小组大小的数据。流程就是行数据提取成数据,然后进行压缩存储,多余的部分放到deltastore中。...与非聚集索引创建类似,选择,然后这些没有排序也不能使用Include选项: ? 下图中我在SQL Server2014 企业版中,创建聚集索引: ?

1K40
  • MS SQL Server STUFF 函数实战 统计记录转为显示

    范例运行环境 操作系统: Windows Server 2019 DataCenter 数据库:Microsoft SQL Server 2016 视图样本设计 假设某一视图 [v_pj_rep1_lname_score...score decimal 被评价人权重分1 总人数的平均分*20% 4 score2 decimal 被评价人权重分2 总人数的平均分*20%*30% 5 dname nvarchar 统计显示 行数据变为数据...,显示统计详情信息 查询分析器结果数据显示如下图: 如图第一数据 dname 返回 “董事长88.21分,总经理100.00分,分协管领导92.23分,其他领导91.79分,部门职工(2人,总分187.65..._lname_score a group by projectcid,wxmpcid 对视图样本进行项目ID和被评价人ID进行分组统计 小结 SQL Server 中的 STUFF 函数是字符串插入到另一个字符串中...view=sql-server-ver16&redirectedfrom=MSDN 至此STUFF的函数使用我们就介绍到这里,具体使用中我们还需要灵活掌握,对结果数据的细节可能要进一步进行处理,以满足我们的统计要求

    9610

    SQL Server 动态转列(参数化表名、分组转列字段、字段值)

    ; 方法三:使用PIVOT关系运算符,静态字段; 方法四:使用PIVOT关系运算符,动态字段; 扩展阅读一:参数化表名、分组转列字段、字段值; 扩展阅读二:在前面的基础上加入条件过滤; 参考文献...(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; 1 --2:动态拼接转列...) 9 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: 1 --3:静态PIVOT...SYSNAME --分组字段 12 DECLARE @row2column SYSNAME --的字段 13 DECLARE @row2columnValue SYSNAME --值的字段...SYSNAME --的字段 14 DECLARE @row2columnValue SYSNAME --值的字段 15 SET @tableName = 'TestRows2Columns

    4.3K30

    3吴恩达Meachine-Learing之线性代数回顾-(Linear-Algebra-Review)

    ##3.1 矩阵和向量 如图 :这个 :这个 是 4×2矩阵 ,即 4 2,如 m, n,那么 ,那么 ,那么 m×n即 4×2 矩阵的维数即行数×数 矩阵元素(矩阵项...矩阵的:设 A m×n 阶矩阵(即 m n ),第 i j 的元素是 a(i,j),即: A=a(i,j) 定义 A 的这样一个 n×m 阶矩阵 B,满足 B=a(j,i),即...b (i,j)=a (j,i)(B 的第 i 第 j 元素是 A 的第 j 第 i 元素),记 A T=B。...(有些书记为 A’=B) 直观来看, A 的所有元素绕着一条从第 1 第 1 元素出发的右下方 45 度的射线作 镜面反转,即得到 A 的。...矩阵的基本性质: matlab 中矩阵: 直接打一撇,x=y’。

    1.2K40

    OceanBase 存的现在与未来

    直到 2016 年,SQL Server 可更新的存索引正式发布,这项特性开始用户提供更加友好的体验。 如图所示,SQL Server 内部也单独开发了一套存存储引擎,与原有的存引擎并行工作。...此外,SQL Server 在执行 SQL 语句时可以同时利用存和存的能力,极大地提升了执行效率。...具体到实现层面,SQL Server存存储不会按照主键顺序排序,而是类似于堆表的方式进行组织,固定数量的组成一个 Row Group。...SQL Server存方案很好地解决了延迟、实时性以及成本等问题,但对于索引组织表来说,存索引仍然在很大程度上依赖于存,主键约束和唯一键约束的维护也需要依靠行存来完成。...在这种场景下,存相较于存可以减少 I/O 代价的优势也就无法体现了。 无论是 SQL Server 还是 Oracle,其底层存储引擎都基于 B-Tree。

    13110

    【疑惑】如何从 Spark 的 DataFrame 中取出具体某一

    1/3排序后select再collect collect 是 DataFrame 转换为数组放到内存中来。但是 Spark 处理的数据一般都很大,直接转为数组,会爆内存。...我的数据有 2e5 * 2e4 这么多,因此 select 后只剩一大小 2e5 * 1 ,还是可以 collect 的。 这显然不是个好方法!因为无法处理真正的大数据,比如很多时。...我对于 SQL 不是很了解,因此这个做法只是在构思阶段。...此外,我不清楚 SQL 的性能!我要调用很多次 df.iloc[i, ] ,那这样会不会太慢了? 3/3排序后加index然后转查找列名 这个想法也只是停留在脑子里!因为会有些难度。...给每一加索引,从0开始计数,然后把矩阵,新的列名就用索引来做。 之后再取第 i 个数,就 df(i.toString) 就行。 这个方法似乎靠谱。

    4K30

    语义分割和卷积

    当我在研究卷积中填充差异的时候,我发现关于一些关于 SAME 和 VALID 填充的很有趣的事情。...需要理解的最重要的事情是,在 Valid 填充时,滤波器 Kernel 的大小不会超出输入图像的尺寸,对于卷积和卷积都是如此。类似,Same 填充核可以超出图像维度。...然而,如果由于 Kernel 大小和步长值而漏掉一些,则添加一些额外的来覆盖整个图像。 这不是卷积的情况。输出图像维度不依赖于过滤器的内核大小,而是根据步长的倍数增加。...对 Same 填充来说,你可以设置 Kernel 任何合适的值,并且步长设置 2。 对 Valid 填充,你可以 Kernel 和步长都设置 2。 然而,这些滤波器的性能是一个实验领域。...设置 kernel 值一个偶数值不是好的实践,但是如果你想使用 Valid padding 图片放大 2 倍,似乎没有别的办法。

    75420

    复杂表源的清洗方法

    第二张表,只有单一的维度,是一维表。每一即代表了一家公司一种产品的金额,之间相互独立没有纵向的关系。 回顾上篇推文我们详细提到,数据复合交织的表格,复用性差,不适合作为数据源。...一维表转化为二维表,叫做透视(Pivot)。在Excel、Power Query、SQL和Python里,都有同样叫法的功能。...因此掌握好二维一维(逆透视,Unpivot)就是基础和关键。先来看看逆透视的原理图解。逆透视的基本思路是:首先锚定纵向的维度,然后把横向的维度,分别转过去。...在Power Query 中,关键是选中锚定的维度(),本例公司。然后选择【转换】——【逆透视】——【逆透视其他】即可。...我们不妨把表倒转过来——,那么横向的问题就转化为纵向问题,就可以重复上述步骤解决了。、填充并合并列后如下图所示。 经过这几步,复杂的2*2维表已经转为普通的二维表了!

    2K20

    sql server时间戳timestamp

    timestamp 一般用作给表加版本戳的机制。存储大小 8 字节。...KEY, timestamp)如果没有提供列名,SQL Server 生成 timestamp 的列名。...如果该属于主键,那么旧的键值无效,进而引用该旧值的外键也将不再有效。如果该表在动态游标中引用,则所有更新均会更改游标中行的位置。如果该属于索引键,则对数据的所有更新还将导致索引更新。...如果该属于主键,那么旧的键值无效,进而引用该旧值的外键也将不再有效。 如果该表在动态游标中引用,则所有更新均会更改游标中行的位置。如果该属于索引键,则对数据的所有更新还将导致索引更新。...PRIMARY KEY, timestamp); 如果不指定列名,则 Microsoft SQL Server 2005 数据库引擎生成 timestamp 列名;但 rowversion 同义词不具有这样的行为

    17410

    esproc vs python 5

    Np.array()list格式的列表转换成数组。由于这里的表示的是每一个字段的值,np.transpose(a)是数组a。pd.DataFrame()转成dataframe结构。...如果起始时间是 2014-01-31,则将 2014-02-27 作为一组, 2014-02-28 到 2014-03-30 作为一组。数据如下: ?...的行列,df.to_dict(‘list’)dataframe转换成字典,字段的keydf的字段名,valuedf的字段值形成的list。...key_array np.array([key_array,anomalies])将他们转换成数组,array.T,数组(也可以用注释掉的那行代码np.traspose()函数),然后由pd.DataFrame...我们的目的是过滤掉重复的记录,取出前6,并重整第7,8两,具体要求是:wrok phone作为新文件第7work email作为新文件第8,如果有多个work phone或work email

    2.2K20

    稀疏矩阵多种算法详解

    方法一:一般(简单) 矩阵: 一个 m×n 的矩阵 M,它的 T 是一个 n×m 的矩阵,且 T (i, j) = M[ j, i], 1≤i≤n, 1≤j≤m, 即 M 的是 T...的, M 的是 T 的。...M:原矩阵 T:置之后的矩阵 PS:讲置之前需要介绍一下稀疏矩阵的三元组压缩存储方式,就是稀疏矩阵的非零元素的 (坐标,坐标,元素值) 例如:M数组的第一第二的12在三元组里的表示...,图中data[0]的位置 6 7 8 是为了方便讲解写的,实际上是空 问题描述: 下图是简单的解题思路 解析: 1)mu、nu互换 2)data数组中 i,j对应的元素位置互换...方法二:按 M 的 —— 快速 这个方法简单,是因为算法中包含了两个有特殊用法的数组,保存了非常重要的信息,简单说下算法的步骤 1)确定 M 的第 1 的第 1 个非零元在 T.data

    1.3K10

    矩阵与矩阵相乘

    1.矩阵 1.1 简介 把矩阵 A 的换成同序数的得到的新矩阵,叫做 A 的矩阵(Transpose of a Matrix),记作 A T A^T AT。...例如: 因此,矩阵的特点: (1)矩阵的行数等于原矩阵的数,矩阵的数等于原矩阵的行数; (2)矩阵下标(i,j)的元素对应于原矩阵下标(j,i)的元素。...1.2 实现 使用二维数组作为矩阵的存储结构,根据矩阵的特点,很容易得到矩阵。...C=AB ,其中矩阵 C 中的第 i 第 j 元素可以表示: 示例如下: 矩阵相乘的特点: (1)当矩阵 A 的数等于矩阵 B 的行数时,A 与 B 才可以相乘。...(2)乘积 C 的第 m 第 n 的元素等于矩阵 A 的第 m 的元素与矩阵 B 的第 n 对应元素乘积之和。 (3)矩阵 C 的行数等于矩阵 A 的行数,C 的数等于 B 的数。

    4.2K30

    矩阵与矩阵相乘

    1.矩阵 1.1矩阵简介 把矩阵A的换成同序数的得到的新矩阵,叫做A的矩阵(Transpose of a Matrix),记作ATA^T。...例如: image.png 因此,矩阵的特点: (1)矩阵的行数是原矩阵的数,矩阵的数是原矩阵的行数; (2)矩阵下标(i,j)的元素对应于原矩阵下标(j,i)的元素...1.2实现 使用二维数组作为矩阵的存储结构,根据矩阵的特点,很容易得到矩阵。...×pm\times p的矩阵,Bp×np\times n的矩阵,那么称m×nm\times n的矩阵C矩阵A与B的乘积,记作C=AB,其中矩阵C中的第 i第j元素可以表示: image.png...(2)乘积C的第m第n的元素等于矩阵A的第m的元素与矩阵B的第n对应元素乘积之和。 (3)矩阵C的行数等于矩阵A的行数,C的数等于B的数。

    3K21

    C++ 特殊矩阵的压缩算法

    对称矩阵的上三角和下三角区域中的元素是相同的,以nn的二维数组存储时,会浪费近一半的空间,可以采压缩机制, 二维数组中的数据压缩存储在一个一维数组中,这个过程也称为数据线性化。...如果矩阵A中的有效数据的数量远远小于矩阵实际能描述的元素的总数,则称A稀疏矩阵。 现假设有 mn的矩阵,其中所保存的元素个数 c,则稀疏因子:e=c/(m*n)。...矩阵的内置操作有很多,本文选择矩阵的操作来对比压缩前和压缩后的算法差异性。 什么是矩阵? 如有 mn的A 矩阵,所谓,指把A变成 nm的 B矩阵。...3.2 以列为优先搜索 经过后,A稀疏矩阵的行会变成B稀疏矩阵的,也可以说A的变成B的。如果在A中以优先搜索,则相当于在B中以优先进行搜索。...前文可知,基于原生稀疏矩阵上的时间复杂度 O(m*n)。基于三元组表的 时间复杂度=稀疏矩阵的数乘以稀疏矩阵中非零数据的个数。

    2K30
    领券