t-sql вторичная опора на поворотном столе - PullRequest
Новая
       16

t-sql вторичная опора на поворотном столе

0 голосов
/ 31 августа 2018

Как бы я снова развернул эту таблицу, чтобы учесть разницу в именах?

Что у меня так далеко: 


CREATE TABLE Temp
(
    badge  nvarchar(4)
   ,name   nvarchar(31)
   ,Job    nvarchar(4)
   ,KDA    float
   ,Match  int
)

INSERT INTO Temp
VALUES ('T996', 'Darrien', 'AP', 1.0, 20),
       ('T996', 'Mark', 'ADC', 2.8, 16),
       ('T996', 'Kevin', 'TOP', 5.0, 120)

SELECT badge, [AP_KDA], [AP_Match], [ADC_KDA], [ADC_Match], [TOP_KDA], [TOP_Match], [Person]
FROM (
    SELECT badge, Col, Val
    FROM (
          SELECT badge, Job + '_KDA' AS Col, CAST(KDA AS nvarchar(31)) AS Val
          FROM Temp
          UNION ALL
          SELECT badge, Job + '_Match' AS Col, CAST(Match AS nvarchar(31)) AS Val  
          FROM Temp
          UNION ALL
          SELECT badge, 'Person' AS Col, name AS Val
          FROM Temp
    ) AS t
) AS tt
PIVOT (MIN(Val) FOR Col IN ([AP_KDA], [AP_Match], [ADC_KDA], [ADC_Match], [TOP_KDA], [TOP_Match], [Person])
) AS pvt

Какие выходы: 


   badge AP_KDA AP_Match ADC_KDA ADC_Match  TOP_KDA TOP_Match Person
1  T996  1      20       2.8     16         5       120       Darrien

Я бы хотел, чтобы он был отформатирован как: 


   badge AP_KDA AP_Match ADC_KDA ADC_Match  TOP_KDA TOP_Match Person1 Person2 Person3
1  T996  1      20       2.8     16         5       120       Darrien Mark  Kevin

Я верю, что я близок, но последний Пивот сбивает меня с толку.

Любая помощь будет оценена. Спасибо!

Ответы [ 3 ]

0 голосов
/ 31 августа 2018

Если вы хотите динамически создавать столбцы, то есть, допустим, у вас есть person4, вы просто не можете сделать это, используя только PIVOT. Вы должны использовать For xml для транспонирования ваших данных или другой вариант - использовать курсоры, но я лично предпочитаю For Xml. См. Этот пост для для xml

0 голосов
/ 31 августа 2018

Пожалуйста, попробуйте это ... 

  SELECT badge, [AP_KDA], [AP_Match], [ADC_KDA], [ADC_Match], [TOP_KDA], [TOP_Match], 
  [Person1],[Person2],[Person3]
 FROM (
          SELECT badge, Col, Val
         FROM (
               SELECT badge, Job + '_KDA' AS Col, CAST(KDA AS nvarchar(31)) AS Val
               FROM Temp
               UNION ALL
               SELECT badge, Job + '_Match' AS Col, CAST(Match AS nvarchar(31)) AS 
                Val  
              FROM Temp
              UNION ALL
              SELECT badge, 'Person'+ CAST ((ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY badge 
              ORDER BY name DESC)) AS VARCHAR) AS Col, CAST(name AS VARCHAR) AS Val
               FROM Temp
           ) AS t
          ) AS tt
        PIVOT (MIN(Val) FOR Col IN ([AP_KDA], [AP_Match], [ADC_KDA], [ADC_Match], 
        [TOP_KDA], [TOP_Match], [Person1],[Person2],[Person3])
        ) AS pvt
0 голосов
/ 31 августа 2018

Вы можете попытаться использовать агрегатную функцию условия , MAX с CASE WHEN для создания точки. 

CREATE TABLE Temp
(
    badge  nvarchar(4),
    name   nvarchar(31),
    Job   nvarchar(4),
    KDA   float,
    Match  int
 )

 INSERT INTO Temp VALUES
 ( 'T996'  ,  'Darrien'  , 'AP'  , 1.0,   20),
 ('T996'   ,  'Mark'  , 'ADC'  , 2.8   ,   16),
 ( 'T996'  ,  'Kevin'  , 'TOP' ,  5.0   ,   120)

Запрос 1 : 

SELECT badge,
      MAX(CASE WHEN Job = 'AP' THEN KDA END)    AP_KDA,
      MAX(CASE WHEN Job = 'AP' THEN Match END)  AP_Match,
      MAX(CASE WHEN Job = 'ADC' THEN KDA END)   ADC_KDA,
      MAX(CASE WHEN Job = 'ADC' THEN Match END) ADC_Match,
      MAX(CASE WHEN Job = 'TOP' THEN KDA END)   TOP_KDA,
      MAX(CASE WHEN Job = 'TOP' THEN Match END) TOP_Match,
      MAX(CASE WHEN Job = 'AP' THEN  name END)  Person1 ,
      MAX(CASE WHEN Job = 'ADC' THEN name END)  Person2 ,
      MAX(CASE WHEN Job = 'TOP' THEN name END)  Person3
FROM TEMP
GROUP BY  badge

Результаты 

| badge | AP_KDA | AP_Match | ADC_KDA | ADC_Match | TOP_KDA | TOP_Match | Person1 | Person2 | Person3 |
|-------|--------|----------|---------|-----------|---------|-----------|---------|---------|---------|
|  T996 |      1 |       20 |     2.8 |        16 |       5 |       120 | Darrien |    Mark |   Kevin |
...