使用动态 SQL 语句进行透视

Question

这是数据的一个小样本。在实际数据中，Name 和 Code 下的值有数百个，并且这些值经常变化。 因此，硬编码 Pivot 语句将不起作用。需要创建一个动态 SQL 语句 - 我需要帮助。

DECLARE @Test Table
(
  Name   Varchar(32),
  Code   Varchar(20)
)

INSERT INTO @Test(Name, Code) VALUES
  ('A-1', 'A-One')
, ('A 2', 'A-Two')
, ('B 1-b', 'B-One')
, ('B', 'A-Two')
, ('C', 'A-One')
, ('C', 'B-One')
, ('C', 'C-One')

样本数据集如下所示[再次强调，这只是一个小样本]：

Name    Code
A-1     A-One
A 1     A-Two
B 1-b   B-One
B       A-Two 
C       A-One
C       B-One
C       C-One

请注意，代码值 [如 A-One、A-Two 和 B-One] 可能与多个名称值相关联。

例如A-One 与名称 A-1 以及名称 C 一起出现...

我想输出它，所以它看起来像这样 [除了，有比我显示的更多的值 - 这些值可以改变]：

             A-1      A 1        B 1-b          B      C
A-One        X                                         X
A-Two                  X                        X   
B-One                             X                    X
C-One                                                  X

“名称”值和代码值的数量可以更改。它们不是恒定的。

目标是能够查看左侧的代码值列表 - 并轻松查看代码与哪些名称值相关联。

我认为这需要创建动态数据透视 sql，但我无法理解数据透视 sql，如果有任何帮助或指点，我将不胜感激。

Answer 1

您可以使用动态枢轴：

create table dbo.test([Name] Varchar(32), Code Varchar(30)) 

insert into dbo.test values 
  ('A-1', 'A-One')
, ('A 2', 'A-Two')
, ('B 1-b', 'B-One')
, ('B', 'A-Two')
, ('C', 'A-One')
, ('C', 'B-One')
, ('C', 'C-One')

declare @cols nvarchar(max)=''  --holds all the values that will become column names 
declare @alias nvarchar(max)='' --holds values that will become column names and converts values to 'x'
declare @sql nvarchar(max)=''   --contains the TSQL dinamically generated 

select @cols = @cols + ', [' + [Name] + ']' 
from dbo.test 
group by [Name] 

select @alias = @alias + ', case when T.[' + [Name] + '] is not null then ''x'' else '''' end as [' + [Name] + ']'
from dbo.test 
group by [Name] 

set @cols = RIGHT(@cols, len(@cols)-2) 
set @sql = @sql + ' select  T.Code ' + @alias + ' from ('
set @sql = @sql + ' select piv.[Code], ' + @cols 
set @sql = @sql + ' from dbo.test ' 
set @sql = @sql + ' pivot (max([Name]) for [Name] in ('+@cols+') ) piv ' 
set @sql = @sql + ' ) T' 

--execute dynamic query
exec(@sql)

结果：