在 SQL 中创建数据透视表

数据透视表是一种数据分析工具，它可以将大量数据汇总并以交叉表格的形式展现出来，进而更好地分析、筛选、汇总数据。在 SQL 中，我们可以使用 Pivot 操作来创建数据透视表。

Pivot 操作的语法

Pivot 操作分为两个部分，首先是使用聚合函数对数据进行基本计算，其次是使用 Pivot 表达式将聚合数据转换为数据透视表。

语法如下：

SELECT *
FROM (SELECT [* | expression_list]
      FROM source_table_name
      WHERE join_expr
      GROUP BY group_expr) AS alias_name
PIVOT (aggregate_function(columns_to_aggregate)
       FOR column_to_pivot
       IN (values_in_column_to_pivot)) AS pivot_table_alias;

其中，

• * 或 expression_list：指定查询的列，使用聚合函数进行统计；
• source_table_name：需要进行聚合的原始表名；
• join_expr：可选，指定连接条件；
• group_expr：按照此列进行分组，用于生成数据透视表的行；
• aggregate_function：例如 SUM、AVG 等聚合函数；
• columns_to_aggregate：需要进行聚合的列；
• column_to_pivot：用于生成数据透视表的列；
• values_in_column_to_pivot：用于数据透视表的值。

Pivot 操作的示例

假设我们有如下学生成绩表，用于记录学生的成绩信息：

| 学生姓名 | 科目 | 成绩 | | :------: | :--: | :--: | | Lucy | 语文 | 98 | | Lucy | 数学 | 87 | | Lucy | 英语 | 92 | | Jack | 语文 | 76 | | Jack | 数学 | 89 | | Jack | 英语 | 90 | | Emily | 语文 | 83 | | Emily | 数学 | 78 | | Emily | 英语 | 85 |

我们希望使用 Pivot 操作创建一个数据透视表，用于统计每个学生各科的成绩情况。

以下是 Pivot 操作的示例代码：

SELECT *
FROM (SELECT student_name, subject, score
      FROM scores
      WHERE 1=1) AS source_data
PIVOT (AVG(score)
       FOR subject
       IN ('语文', '数学', '英语')) AS pivot_table;

运行该代码后，我们将得到以下结果：

| 学生姓名 | 语文_avg | 数学_avg | 英语_avg | | :------: | :------: | :------: | :------: | | Lucy | 98 | 87 | 92 | | Jack | 76 | 89 | 90 | | Emily | 83 | 78 | 85 |

以上示例中，我们首先从原始表中选择了三个列：学生姓名、科目和成绩。然后使用 Pivot 操作聚合数据，每个学生对应“语文_avg”、“数学_avg”、“英语_avg”三个列，分别对应各科的平均成绩。最后，我们得到了一个数据透视表，展示了每个学生各科的成绩情况。

总结

通过 Pivot 操作，我们可以很方便地创建数据透视表，从而更好地分析和展示数据。在实际使用 Pivot 操作时，需要注意 Pivot 表达式的参数和使用方式，以确保生成的数据透视表符合预期。