我們在寫Sql語句的時候沒經常會遇到將查詢結果行轉列，列轉行的需求，拼接sql字串，然後使用sp_executesql執行sql字串是比較常規的一種做法。但是這樣做實現起來非常複雜，而在SqlServer2005中我們有了PIVOT/UNPIVOT函式可以快速實現行轉列和列轉行的操作。

PIVOT函式，行轉列

PIVOT函式的格式如下

PIVOT(<聚合函式>([聚合列值]) FOR [行轉列前的列名] IN([行轉列後的列名1],[行轉列後的列名2],[行轉列後的列名3],.......[行轉列後的列名N]))

• <聚合函式>就是我們使用的SUM,COUNT,AVG等Sql聚合函式，也就是行轉列後計算列的聚合方式。
• [聚合列值]要進行聚合的列名
• [行轉列前的列名]這個就是需要將行轉換為列的列名。
• [行轉列後的列名]這裡需要宣告將行的值轉換為列後的列名，因為轉換後的列名其實就是轉換前行的值，所以上面格式中的[行轉列後的列名1],[行轉列後的列名2],[行轉列後的列名3],......[行轉列後的列名N]其實就是[行轉列前的列名]每一行的值。

下面我們來看一個例子有一張表名為[ShoppingCart]有三列[Week],[TotalPrice],[GroupId]，資料和表結構如下所示：

CREATE TABLE [dbo].[ShoppingCart](
    [Week] [int] NOT NULL,
    [TotalPrice] [decimal](18, 0) NOT NULL,
    [GroupId] [int] NULL
) ON [PRIMARY]

GO

ALTER TABLE [dbo].[ShoppingCart] ADD  DEFAULT ((0)) FOR [TotalPrice]
GO

INSERT [dbo].[ShoppingCart] ([Week], [TotalPrice], [GroupId]) VALUES (1, CAST(10 AS Decimal(18, 0)), 1)
GO
INSERT [dbo].[ShoppingCart] ([Week], [TotalPrice], [GroupId]) VALUES (2, CAST(20 AS Decimal(18, 0)), 1)
GO
INSERT [dbo].[ShoppingCart] ([Week], [TotalPrice], [GroupId]) VALUES (3, CAST(30 AS Decimal(18, 0)), 1)
GO
INSERT [dbo].[ShoppingCart] ([Week], [TotalPrice], [GroupId]) VALUES (4, CAST(40 AS Decimal(18, 0)), 1)
GO
INSERT [dbo].[ShoppingCart] ([Week], [TotalPrice], [GroupId]) VALUES (5, CAST(50 AS Decimal(18, 0)), 1)
GO
INSERT [dbo].[ShoppingCart] ([Week], [TotalPrice], [GroupId]) VALUES (6, CAST(60 AS Decimal(18, 0)), 1)
GO
INSERT [dbo].[ShoppingCart] ([Week], [TotalPrice], [GroupId]) VALUES (7, CAST(70 AS Decimal(18, 0)), 1)
GO
 

現在我們是用PIVOT函式將列[WEEK]的行值轉換為列，並使用聚合函式Count(TotalPrice)來統計每一個Week列在轉換前有多少行資料，語句如下所示：

select *
from ShoppingCart as C 
PIVOT(count(TotalPrice) FOR [Week] IN([1],[2],[3],[4],[5],[6],[7])) AS T 

查詢結果如下：

我們可以看到PIVOT函式成功地將[ShoppingCart]表列[Week]的行值轉換為了七列，並且每一列統計轉換前的行數為1，這符合我們的預期結果。那麼根據我們前面定義的PIVOT函式轉換格式，在本例中我們有如下公式對應值:

• <聚合函式>本例中為Count
• [聚合列值]本例中為[TotalPrice]，統計了行轉列前的行數
• [行轉列前的列名]本例中為[Week]
• [行轉列後的列名]本例中為[1],[2],[3],[4],[5],[6],[7]七個列，因為行轉列前[ShoppingCart]表的[Week]列有七個值1,2,3,4,5,6,7，所以這裡宣告轉換後的列名也為七個，對應這七個值分別為[1],[2],[3],[4],[5],[6],[7]，PIVOT函式會將[ShoppingCart]表中[Week]列的值分別和[1],[2],[3],[4],[5],[6],[7]這七列的列名進行匹配，然後計算<聚合函式>（本例中為count(TotalPrice)）得出轉換後的列值。

另外如果我們在[行轉列後的列名]中只聲明瞭部分值，那麼PIVOT函式只會針對這些部分值做行轉列，而那些沒有被宣告為列的行值會在行轉列後被忽略掉。例如我們下面的語句聲明瞭只對表ShoppingCart中[Week]列的1,2,3三個值做行轉列，但是實際上表ShoppingCart中列[Week]有1,2,3,4,5,6,7這7個值，那麼剩下的4到7就會被PIVOT函式忽略掉，如下所示：

select *
from ShoppingCart as C 
PIVOT(count(TotalPrice) FOR [Week] IN([1],[2],[3])) AS T 

我們可以看到查詢結果中PIVOT函式只針對表ShoppingCart中列[Week]的1,2,3三個值做了行轉列，而4到7被忽略了。

需要注意的是PIVOT函式的查詢結果中多了一列GroupId，這是因為PIVOT函式只用到了[ShoppingCart]表中的列[Week]和[TotalPrice]，[ShoppingCart]表中還有一列[GroupId]，PIVOT函式沒有用到，所以PIVOT函式預設將[ShoppingCart]表中沒有用到的列當做了Group By來處理，用來作為行轉列後每一行資料分行的依據，又由於列[GroupId]在[ShoppingCart]表中全為值1，所以最後PIVOT函式在行轉列後只有一行[GroupId]為1的資料，如果我們將[ShoppingCart]表列[GroupId]的值從只有1變成有1和2兩種值，如下所示：

然後再執行PIVOT查詢：

select *
from ShoppingCart as C 
PIVOT(count(TotalPrice) FOR [Week] IN([1],[2],[3],[4],[5],[6],[7])) AS T 

會得到如下結果：

我們看到這一次我們用PIVOT函式做行轉列後得到了兩行值，可以看到轉換後列[3]和[4]在[GroupId]為2的這一行上為1，這就是因為我們將[ShoppingCart]表中[Week]為3和4的兩行改成了[GroupId]為2後，[GroupId]有了兩個值1和2，所以PIVOT函式行轉列後就有兩行值。

知道了PIVOT函式的用法之後，我們來看看PIVOT函式的幾種錯誤用法：

在PIVOT函式的使用中有一點需要注意，那就是[行轉列後的列名]必須是[行轉列前的列名]的值，PIVOT函式才能成功執行，比如如下所示如果我們將[行轉列後的列名]聲明瞭一個和[行轉列前的列名]值毫不相干的數字1000，那麼PIVOT函式執行後1000是沒有任何資料的為0：

select *
from ShoppingCart as C 
PIVOT(count(TotalPrice) FOR [Week] IN([1],[2],[3],[4],[5],[6],[7],[1000])) AS T 

這是因為[ShoppingCart]表中列[Week]沒有值1000，所以用PIVOT函式將列[Week]行轉列後列[1000]的值就為0。

如果將PIVOT函式中[行轉列後的列名]宣告為了[行轉列前的列名]完全不同的資料型別，還會導致PIVOT函式報錯，例如下面我們在[行轉列後的列名]中聲明瞭一個列名為字串[TestColumnName]，但是由於[行轉列前的列名]Week是Int型別，從而無法將字串TestColumnName轉換為Int型別，所以PIVOT函式報錯了：

select *
from ShoppingCart as C 
PIVOT(count(TotalPrice) FOR [Week] IN([1],[2],[3],[4],[5],[6],[7],[TestColumnName])) AS T 

UNPIVOT函式，列轉行

UNPIVOT函式的格式如下：

UNPIVOT([轉換為行的列值在轉換後對應的列名] for [轉換為行的列名在轉換後對應的列名] in ([轉換為行的列1],[轉換為行的列2],[轉換為行的列3],...[轉換為行的列N]))

• [轉換為行的列值在轉換後對應的列名]這個是進行列轉行的列其資料值在轉換為行後的列名稱
• [轉換為行的列名在轉換後對應的列名]這個是進行列轉行的列其列名在轉換為行後的列名稱
• [轉換為行的列]這個是宣告哪些列要進行列轉行

如下所示，列轉行前為：

select *
from ShoppingCart as C 
PIVOT(count(TotalPrice) FOR [Week] IN([1],[2],[3],[4],[5],[6],[7])) AS T 

現在使用UNPIVOT函式將上面結果的列[1],[2],[3],[4],[5],[6],[7]轉換為行值，如下所示：

with PIVOT_Table as 
(
select *
from ShoppingCart as C 
PIVOT(count(TotalPrice) FOR [Week] IN([1],[2],[3],[4],[5],[6],[7])) AS T 
)

select * from PIVOT_Table UNPIVOT([RowCount] for [Week] in ([1],[2],[3],[4],[5],[6],[7])) as T

、

可以看到[1],[2],[3],[4],[5],[6],[7]這七列在UNPIVOT函式執行後其值變為了列[RowCount]，列轉行前的列名稱在轉換後變為了列[Week]，同樣套用UNPIVOT函式格式我們可以得到如下結果：

• [轉換為行的列值在轉換後對應的列名]在本例中為[RowCount]
• [轉換為行的列名在轉換後對應的列名]在本例中為[Week]
• [轉換為行的列]這個是宣告哪些列要進行列轉行,在本例中為[1],[2],[3],[4],[5],[6],[7]這七列

需要注意如果列轉行前有兩行值：

select *
from ShoppingCart as C 
PIVOT(count(TotalPrice) FOR [Week] IN([1],[2],[3],[4],[5],[6],[7])) AS T 

那麼UNPIVOT函式轉換後應該為14行（列轉行前的行數2 X 需要進行列轉行的列數7 = 14）資料：

with PIVOT_Table as 
(
select *
from ShoppingCart as C 
PIVOT(count(TotalPrice) FOR [Week] IN([1],[2],[3],[4],[5],[6],[7])) AS T 
)

select * from PIVOT_Table UNPIVOT([RowCount] for [Week] in ([1],[2],[3],[4],[5],[6],[7])) as T

此外需要注意UNPIVOT函式不會對列轉行中沒有用到的列作Group By處理，也不會對列傳行後的值做聚合運算，這一點是和PIVOT函式不同的。比如現在如果我們有下面一個查詢：

with PIVOT_Table as 
(
select *
from ShoppingCart as C 
PIVOT(count(TotalPrice) FOR [Week] IN([1],[2],[3],[4],[5],[6],[7])) AS T 
union all
select *
from ShoppingCart as C 
PIVOT(count(TotalPrice) FOR [Week] IN([1],[2],[3],[4],[5],[6],[7])) AS T 
)

select * from PIVOT_Table

起查詢結果為：

我們可以看到查詢結果中有兩行GroupId為1的資料，現在我們再用UNPIVOT函式對這個查詢的列[1]到[7]做列轉行運算，其中沒有用到列GroupId：

with PIVOT_Table as 
(
select *
from ShoppingCart as C 
PIVOT(count(TotalPrice) FOR [Week] IN([1],[2],[3],[4],[5],[6],[7])) AS T 
union all
select *
from ShoppingCart as C 
PIVOT(count(TotalPrice) FOR [Week] IN([1],[2],[3],[4],[5],[6],[7])) AS T 
)

select * from PIVOT_Table UNPIVOT([RowCount] for [Week] in ([1],[2],[3],[4],[5],[6],[7])) as T

結果如下所示：

我們可以看到結果出現了14行資料（列轉行前的行數2 X 需要進行列轉行的列數7 = 14），所以我們可以看到雖然我們在UNPIVOT函式中沒有用到列GroupId，並且在列轉行前GroupId列有兩行相同的值1，但是UNPIVOT函式在列轉行後仍然生成了14行資料，而不是7行資料，因此並沒有對GroupId列做Group By處理來合併相同的值，這一點和前面的PIVOT函式是不同的。