在数据世界中，数据的“形状”往往决定分析的效率。例如：
原始数据：季度销售额按行排列，难以直接生成年度对比报表。目标：将季度（Q1-Q4）转换为列，直观展示全年趋势。
这就是行转列（Pivot）的核心价值——将冗长的纵向数据“压缩”为横向结构，让分析更高效。本文将通过实战案例，手把手教你掌握 SQL 中行转列的3 种核心方法，并揭示高手的隐藏技巧。
一、行转列原理：从行到列的数学逻辑
问题场景：假设有一张销售表 sales：
year
quarter
revenue
2023
Q1
5000
2023
Q2
7000
2023
Q3
6000
2023
Q4
8000
目标：将季度（Q1-Q4）转换为列，输出：
year
Q1
Q2
Q3
Q4
2023
5000
7000
6000
8000
核心逻辑：
分组聚合：按年份分组，计算每个季度的销售额。列名固定：将季度值（Q1-Q4）作为新列名。条件判断：通过条件表达式（如CASE WHEN）将行数据映射到对应列。
前置 SQL：
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CREATE TABLE`sales` (
`year`varchar(255) CHARACTERSET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci NULLDEFAULTNULL,
`quarter`varchar(255) CHARACTERSET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci NULLDEFAULTNULL,
`revenue`varchar(255) CHARACTERSET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci NULLDEFAULTNULL
) ENGINE = InnoDBCHARACTERSET = utf8mb4 COLLATE = utf8mb4_0900_ai_ci ROW_FORMAT = Dynamic;
INSERTINTO`sales`VALUES (2023, Q2, 7000);
INSERTINTO`sales`VALUES (2023, Q3, 6000);
INSERTINTO`sales`VALUES (2023, Q4, 8000);
INSERTINTO`sales`VALUES (2023, Q1, 5000);1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.
二、方法详解：3 种行转列实战技巧
方法 1：经典 CASE WHEN（通用版）
适用场景：所有 SQL 数据库（MySQL、PostgreSQL、SQL Server 等）。代码示例：
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SELECT
year,
SUM(CASEWHENquarter = Q1THEN revenue ELSE0END) AS Q1,
SUM(CASEWHENquarter = Q2THEN revenue ELSE0END) AS Q2,
SUM(CASEWHENquarter = Q3THEN revenue ELSE0END) AS Q3,
SUM(CASEWHENquarter = Q4THEN revenue ELSE0END) AS Q4
FROM sales
GROUPBYyear;1.2.3.4.5.6.7.8.
关键点：
CASE WHEN：为每个季度创建条件判断，将符合条件的值汇总到对应列。SUM()：聚合非目标季度的值为 0，确保结果仅包含目标列的值。GROUP BY：按年份分组，生成每行的年度汇总。
优势：
兼容性：所有 SQL 数据库支持。可控性：可灵活调整列名和聚合方式（如MAX()、AVG()）。
方法 2：PIVOT 语句（简洁版）
适用场景：SQL Server、Oracle、Snowflake 等支持PIVOT的数据库。代码示例：
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SELECT *
FROM sales
PIVOT (
SUM(revenue)
FOR quarter IN (Q1, Q2, Q3, Q4)
) AS pivot_table;1.2.3.4.5.6.
关键点：
PIVOT：直接指定要转换的列（quarter）和目标列值（Q1-Q4）。自动聚合：SUM()会自动对每个季度的revenue求和。
优势：
简洁性：代码行数减少 60%。可读性：逻辑更直观。
局限性：
不支持动态列：列名必须预先定义（如 Q1-Q4）。兼容性：部分数据库（如 MySQL）不支持PIVOT。
方法 3：动态列生成（进阶版）
适用场景：列名未知或动态变化（如 quarter ）。实现思路：
获取所有唯一列值：从数据中提取可能的列名。动态生成 SQL 语句：通过应用程序或存储过程拼接CASE WHEN条件。
示例（MySql）：
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-- 1. 获取所有列名
SET @cols = NULL;
SELECTGROUP_CONCAT(DISTINCTCONCAT(SUM(CASE WHEN quarter = , quarter, THEN revenue END) AS , quarter))
INTO @cols
FROM sales;
-- 2. 拼接完整SQL语句
SET @sql = CONCAT(
SELECT year, , @cols,
FROM sales
GROUP BY year
);
-- 3. 执行动态SQL
PREPARE stmt FROM @sql;
EXECUTE stmt;
DEALLOCATEPREPARE stmt;1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15.16.17.
优势：
动态适应：列名无需硬编码，适合未知或变化的列。
三、实战案例：复杂场景下的行转列
案例 1：多维度聚合（年+季度+产品）
需求：按年份和产品类型，统计各季度销售额。原始数据：
year
product
quarter
revenue
2023
A
Q1
3000
2023
A
Q2
4000
2023
B
Q1
2000
2023
B
Q2
3000
SQL 代码（CASE WHEN）：
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SELECT
year,
product,
SUM(CASEWHENquarter = Q1THEN revenue ELSE0END) AS Q1,
SUM(CASEWHENquarter = Q2THEN revenue ELSE0END) AS Q2
FROM sales
GROUPBYyear, product;1.2.3.4.5.6.7.
输出：
year
product
Q1
Q2
2023
A
3000
4000
2023
B
2000
3000
案例 2：非数值型数据转列
需求：统计不同地区的用户注册渠道（渠道为文本列）。原始数据：
region
channel
count
北京
线上
150
北京
线下
100
上海
线上
200
SQL 代码（PIVOT）：
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SELECT region, [线上], [线下]
FROM (
SELECT region, channel, count
FROM user_registration
) AS src
PIVOT (
SUM(count)
FOR channel IN ([线上], [线下])
) AS pvt;1.2.3.4.5.6.7.8.9.
输出：
region
线上
线下
北京
150
100
上海
200
NULL
四、性能优化与常见问题
1. 性能优化技巧
索引优化：在quarter、year等分组列上建立索引。避免全表扫描：使用WHERE子句过滤无关数据。列数控制：减少转列的数量（如仅转 Q1-Q4，而非所有月份）。
2. 常见问题解决
NULL 值处理：
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-- 替换NULL为0
COALESCE(SUM(...), 0) AS column_name1.2.
列名冲突：使用AS关键字重命名列（如AS [Q1_Sales]）。
五、进阶技巧
结合窗口函数
在转列前，先通过窗口函数计算累计值：
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SELECT
year,
SUM(CASEWHENquarter = Q1THEN revenue END) AS Q1,
SUM(CASEWHENquarter = Q2THEN revenue END) AS Q2,
SUM(CASEWHENquarter = Q3THEN revenue END) AS Q3,
SUM(CASEWHENquarter = Q4THEN revenue END) AS Q4,
-- 计算累计值
SUM(revenue) OVER (PARTITIONBYyearORDERBYquarter) AS cumulative
FROM sales
GROUPBYyear, quarter;1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.
总结
方法
适用场景
代码复杂度
兼容性
CASE WHEN
全平台通用，动态列适配
中
所有数据库
PIVOT
简洁高效，列名固定
低
SQL Server 等
动态 SQL 生成
列名未知或动态变化
高
需程序支持
