# SQL Server 一列转多行的技巧
在 SQL Server 的数据库操作中，数据的转置往往是一个常见需求。例如，一个包含用户信息的表，可能存储了每个用户的多个爱好，但这些爱好通常存储为一列。为了进行更复杂的数据分析，如何将这一列转化为多行便成了一个重要工作。本文将讲述这一技术的基本原理，并提供代码示例。
## 问题背景
假设我们有一张用户表 `Users`，该表包含用户的 `Use
原创
2024-09-22 06:43:15
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## SQL Server 一列转多行教程
在 SQL Server 中，有时我们需要将一列的数据转变成多行数据。这通常是在处理从数据库中获取的数据格式时的一个常见需求。正确地操作可以帮助我们更好地分析和展示数据。本文将引导你完成这一过程，并提供所需的 SQL 语法。
### 流程概述
对于本次操作，我们将用一个示例表格进行说明。我们假设有一个名为 `Employees` 的表，其中包含一个
原创
2024-09-29 06:45:40
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# SQL Server 一列转多行的操作
在数据库处理过程中，常常需要将一列的数据转换为多行，这种操作在报告生成、数据展示等场景中尤为常见。SQL Server 提供了多种方法来实现这一需求。本篇文章将深入探讨SQL Server 中“列转行”的技术，尤其是使用 `UNPIVOT` 和 `CROSS APPLY` 的方法。
## 概念解析
在数据库中，列通常指表中的属性而行则是具体的数据记
原创
2024-10-17 11:23:25
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如下图所示，如何将一列数据转换为多行多列，今天与大家分享几种方法，尤其是最后一种一定要掌握。 第一种：借用OFFSET函数在单元格中输入公式=OFFSET($A$1,ROW(A1)+COLUMN(A1)*4-4,)，向右向下填充。 公式说明：FFSET函数主要用来返回对单元格或单元格区域中指定行数和列数的区域的引用。返回的结果可以是单个单元格，也可以是单元格区域。它的语法结
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2023-10-20 15:58:11
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工作中有许多比较常用的SQL脚本，今天开始分几章分享给大家。1、行转列的用法PIVOTCREATE table test
(id int,name nvarchar(20),quarter int,number int)
insert into test values(1,N'苹果',1,1000)
insert into test values(1,N'苹果',2,2000)
insert in
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2023-10-24 10:48:04
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# SQL Server 实现一列数据转成多行多列的指南
在数据处理的过程中，我们常常需要将一列数据转成多行或多列，比如将一张表格中的某个字段拆分成多个字段，或者将其按不同条件分组显示。本文将指导你如何在 SQL Server 中实现这一功能。对于刚入行的小白，这里有一个清晰的流程和详细的步骤。
## 流程概述
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-17 07:13:46
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一、多行转成一列（并以","隔开） 表名：A 表数据： 想要的查询结果： 查询语句： PS：STUFF语句就是为了去掉第一个【逗号】 附STUFF用法：（从原字符的第二个开始共三个字符替换为后面的字符） 查询结果：aijklmnef 二、一列转成多行 表名：tb 表数据： 想要的结果： 查询语句：
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2018-03-21 09:46:00
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一、多行转成一列(并以","隔开)表名：A表数据：想要的查询结果：查询语句：SELECT name ,value = ( STUFF(( SELECT ‘,‘ + valueFROM AWHERE name = Test.nameFORXML PATH(‘‘)), 1, 1, ‘‘) )FROM A AS TestGROUP BY name;PS：STUFF语句就是为了去掉第一个【逗号】附STUF
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2023-10-16 11:50:11
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# SQL Server 根据符号将一列拆分多行的实现流程
在数据库开发中，常常需要将一列中的字符串按照某种符号拆分为多行数据。SQL Server提供了多种方法实现这种功能。本篇文章将引导你一步一步完成这一操作，并使用示例代码帮助你更好地理解。
## 整体流程
在开始之前，我们先来明确实现的整体流程，可以用以下步骤表格来概述：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-30 05:20:07
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# SQL Server将一列按逗号拆分多行
在数据库中，有时候我们会遇到将一列按逗号拆分成多行的需求。比如说，某一列中存储了多个数值，这些数值是用逗号分隔的。我们需要将这些数值拆分成多行，以便进行后续的数据处理。在SQL Server中，你可以使用一些方法来实现这一需求。
## 使用STRING_SPLIT函数
SQL Server 2016及以上版本提供了一个STRING_SPLIT函数
原创
2024-07-08 04:40:57
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今天同事问了一个需求，就是将多行数据合并成一行进行显示，查询了一些资料，照搬过来如下。顺便自己记一下。比如表中有两列数据 ：ep_classes ep_nameAAA 企业1AAA
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2023-08-01 18:40:57
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# SQL Server项目方案：将一列数据变为多行
## 背景
在数据处理和分析中，经常会遇到将一列数据转换成多行的需求。比如，在一个电子商务平台中，用户可能会在购物车中添加多个商品，但在数据库中保存这些商品的ID时，可能会将其保存在一个字段中，以逗号分隔的方式存储。当我们需要分析购物车内商品时，就需要将这些数据以多行的形式展示出来。
## 目标
本项目的目标是通过SQL Server的
拆分的数据有时在进行数据时我们需要把一列数据分割成多列数据，把一个字段值，分割成多个值。本节介绍如何通过spark sql提供的函数来进行数据的分割。1. 数据拆分概述数据拆分操作在进行数据处理时，通常我们需要对数据进行拆分。比如：把一列拆分成多行，多列，把一行拆分成多行，多列等。在spark-sql中提供了多个函数用来进行数据拆分。数据拆分的函数splitexplodepostexplodesu
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2024-09-13 10:43:23
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有这样一个需求，一个表单主表，一个扩展列表，查询的时候要把扩展列表中的多行转成主表多列。比如dt_zhubiao [主表]idtypetitle11表单1-121表单1-232表单2-142表单2-2dt_kuozhanbiao [扩展表]idformidnametitlevalue11ext_a工龄1821ext_b职称副级32ext_a工龄2042ext_b职称正级53ext_2a字段1值16
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2023-12-13 06:02:44
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oracle实现将字段按逗号拼接/按逗号分行一、拼接1.普通拼接2.进阶：限制拼接个数并去重3.进阶：拼接除去当前值的其他值4.函数说明LISTAGG二、分行1.普通分行方法12.进阶：去重及控制分行行数3.函数说明PRIORREGEXP_SUBSTRCONNECT BY4.普通分行方法2三、优化：CONNECT BY与WHERE 一、拼接1.普通拼接使用 LISTAGG 函数来实现：SELEC
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2024-06-27 21:09:07
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一列变三列的例子：
select
max(case rownumber % 3 when 2 then id else null end) as id1,
max(case rownumber % 3 when 2 then [text] else null end) as text1,
max(case rownumber % 3 when 1 then id else null end) a
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2023-06-28 12:44:41
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select e_uid, base_no = (stuff((select ';' + base_no from e_baseuid where e_uid = a.e_uid for xml path('')),1,1,'')), e_usetype = (stuff((select ';' + e_usetype from e_baseuid where e_uid = a.e_uid fo
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2023-10-03 12:12:28
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一、问题背景现网出现慢查询，在500万数量级的情况下，单表查询速度在30多秒，需要对sql进行优化，sql如下： 我在测试环境构造了500万条数据，模拟了这个慢查询。简单来说，就是查询一定条件下，都有哪些用户的。很简单的sql，可以看到，查询耗时为37秒。说一下app_account字段的分布情况，随机生成了5000个不同的随机数，然后分布到了这500万条数据里，平均来说，每个app_
一、多行转成一列（并以","隔开）
表名：A
表数据：
想要的查询结果：
查询语句：
复制代码
SELECT name ,
value = ( STUFF(( SELECT ‘,’ + value
FROM A
WHERE name = Test.name FOR
XML PATH(’’)
), 1, 1, ‘’) )
FROM A AS Test
GROUP BY name;
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2024-09-01 19:50:41
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上一节中，我们学习了SQL的简单查询。但在现实生活中，我们除了查询数据外，还会对数据按照一定的标准进行分类，然后在分完类的基础上对各类别相关数据分别进行求和、求平均数、求个数、求最大值、求最小值等方法的汇总。这一节中，我们将简单学习SQL的分类汇总。一、汇总常用于汇总的有以下函数，我们称之为聚合函数，它们只针对列，因此又叫做列函数
计算
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2023-10-19 11:51:52
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