如何选择填充多列的数据答案

【问题标题】：How to select data where more than one column is populated如何选择填充多列的数据
【发布时间】：2026-01-11 02:00:01
【问题描述】：

我有一个名为 [SAMPLES] 的样本表，我在末尾添加了多个列，用于不同类型的实验室分析结果，但是对于大多数样本，只完成了一项分析。我希望能够仅选择对同一个样本进行了多次分析的样本。

表结构类似于：

对于上述情况，查询应仅选择样本“ABC122”和“ABC123”。

有没有简单的方法来选择这些数据？

SQL 2012 数据库。

【问题讨论】：

你的桌子设计真的很糟糕。你愿意接受改变吗？
嗨 Juergen，分析类型在它们自己的列中，结果在单独的列中，所以我实际上将它们转为每个样本，而不是每个样本有多行。但是是的，绝对愿意改变
For the above, the query should select only samples 'ABC120' and 'ABC121'. 我猜你的意思是ABC122 和ABC123

标签： sql sql-server-2012

【解决方案1】：

您可以使用cross apply 和values 轻松地将您的列恢复到应有的行，然后进行相应的计数和过滤

with x as (
    select distinct sampleId, SampleType, Count(*) over(partition by sampleid,sampletype) qty
    from samples s
    cross apply(values (analysis1),(analysis2),(analysis3),(analysis4),(analysis5),(analysis6))v(analysis)
    where analysis is not null
)
select s.*
from x join samples s on s.sampleid=x.sampleid and s.sampletype=x.sampletype
where x.qty>1

【讨论】：

谢谢斯图。由于有最后期限，我最终使用了一些 case when 语句来解决我最初的问题，但以上内容非常有帮助。

【解决方案2】：

更好的数据库设计应该是：

samples table
-------------
sampleID
sampleType


analyses table
--------------
sampleID
analysisType
analysisResult

然后你可以像这样查询你想要的结果：

select sampleID
from analyses
group by sampleID
having count(analysisResult) >= 2

使用适当的索引，这将非常快。

【讨论】：

【解决方案3】：

您可以通过 UNPIVOT 获取具有分析 > 1 的 sampleid。然后使用这些 sampleid 进行过滤。

--
DECLARE @sample table(sampleid char(30), sampletype char(10), analysis1 decimal(3,2),analysis2 decimal(3,2), analysis3 decimal(3,2), analysis4 decimal(3,2))

insert into @sample
values ('ABC121','ROCK',0.23,null,null,null),('ABC122','ROCK',0.27,null,null,0.23),('ABC123','ROCK',0.22,null,null,0.28),
('ABC124','ROCK',null,null,0.25,null)

;WITH CTE_Moresamples as
(
SELECT sampleid FROM @sample 
unpivot
(
val for keyv in ([analysis1],[analysis2],[analysis3],[analysis4])
) as upvt
group by sampleid
having count(val) > 1
)
SELECT * FROM @sample as s
inner join CTE_Moresamples as c
on c.sampleid = s.sampleid

sampleid	sampletype	analysis1	analysis2	analysis3	analysis4
ABC122	ROCK	0.27	NULL	NULL	0.23
ABC123	ROCK	0.22	NULL	NULL	0.28

【讨论】：