在数据库设计时，有时候为了实现数据规范化的目的，会将属于同一个人的属性记录值改用多条记录的方式来存储，显示时又希望将多个属性数据合并成一行来显示，这就是行转列。
例如：下图的成绩记录表。
那么行转列的效率又将如何呢？我试了以下三种方式进行行转列的测试。测试数据表中的记录数量为120万条，字段为10个，测试下来感觉性能还不错。
一、第一种方式(SQL 2000以后的版本)
SELECT wbook_no
, MAX(CASE WHEN [COP_G_NO] ='60174257' THEN AR END) "60174257"
, MAX(CASE WHEN [COP_G_NO] ='50165814' THEN AR END) "50165814"
, MAX(CASE WHEN [COP_G_NO] ='10221553' THEN AR END) "10221553"
FROM
(
SELECT [COP_G_NO]
, wbook_no
, SUM(G_QTY * decl_Price) AR
FROM WBK_PDE_LIST
WHERE [COP_G_NO] in('60174257','50165814','10221553')
GROUP BY [COP_G_NO]
, wbook_no
) A
GROUP BY wbook_no
二、第二种方式(SQL 2000以后的版本)
, SUM(
CASE WHEN [COP_G_NO] ='60174257' THEN G_QTY * decl_Price END) "60174257"
, SUM(
CASE WHEN [COP_G_NO] ='50165814' THEN G_QTY * decl_Price END) "50165814"
, SUM(
CASE WHEN [COP_G_NO] ='10221553' THEN G_QTY * decl_Price END) "10221553"
FROM WBK_PDE_LIST
WHERE 1=1
and [COP_G_NO] in('60174257','50165814','10221553')
GROUP BY wbook_no
三、第三种方式：使用PIVOT命令来实现（SQL 2005以后的版本才提供以命令）
, "60174257"
, "50165814"
, "10221553"
FROM
(
SELECT [COP_G_NO]
, WBOOK_NO
, G_QTY * decl_Price AR
FROM WBK_PDE_LIST
WHERE 1=1
AND [COP_G_NO] in('60174257','50165814','10221553')
)AS D
PIVOT
(
SUM(AR)
FOR [COP_G_NO] in([60174257],[50165814],"10221553")
) AS P
四、以上三种方式的查询结果都如下：
五、最后我们来比对一下各自性能损耗。从比对结果表来看三者的差别不大，总的来说都在2-3秒之间。
IO
CPU
逻辑读取
物理读取
预读
CPU 时间
占用时间
表扫描
计算标题
排序
表扫描
计算标题
排序
次
次
次
ms
ms
第一种方式
17.652
0
0.0112513
1.33851
0.121668
0.0131525
23827
370
23827
635
2216
第二种方式
17.652
0
0.0112513
1.33851
0.121668
0.0131525
23827
374
23827
618
2171
第三种方式
17.652
0
0.0112513
1.33851
0.121668
0.0131525
23827
370
23827
563
1960
Sqlserver数据库分页查询一直是Sqlserver的短板，闲来无事，想出几种方法，假设有表ARTICLE,字段ID、YEAR...(其他省略)，数据53210条(客户真实数据，量不大)，分页查询每页30条，查询第1500页（即第45001-45030条数据），字段ID聚集索引，YEAR无索引，Sqlserver版本：2008R2
第一种方案、最简单、普通的方法：
平均查询100次所需时间：45s
第二种方案：
(
SELECT TOP 30 * FROM (SELECT TOP 45030 * FROM ARTICLE ORDER BY YEAR DESC, ID DESC) f ORDER BY f.YEAR ASC, f.ID DESC
) s ORDER BY s.YEAR DESC,s.ID DESC
平均查询100次所需时间：138S
第三种方案：
(
SELECT TOP 30 ID FROM
(
SELECT TOP 50030 ID, YEAR FROM ARTICLE ORDER BY YEAR DESC, ID DESC
) w ORDER BY w.YEAR ASC, w.ID ASC
) w2 WHERE w1.ID = w2.ID ORDER BY w1.YEAR DESC, w1.ID DESC
平均查询100次所需时间：21S
第四种方案：
WHERE ID in
(
SELECT top 30 ID FROM
(
SELECT top 45030 ID, YEAR FROM ARTICLE ORDER BY YEAR DESC, ID DESC
) w ORDER BY w.YEAR ASC, w.ID ASC
)
ORDER BY w1.YEAR DESC, w1.ID DESC
平均查询100次所需时间：20S
第五种方案：
(
SELECT TOP 50030 row_number() OVER (ORDER BY YEAR DESC, ID DESC) n, ID FROM ARTICLE
) w2 WHERE w1.ID = w2.ID AND w2.n > 50000 ORDER BY w2.n ASC
平均查询100次所需时间：15S
查询第1000-1030条记录
第一种方案：
平均查询100次所需时间：80s
第二种方案：
(
SELECT TOP 30 * FROM (SELECT TOP 1030 * FROM ARTICLE ORDER BY YEAR DESC, ID DESC) f ORDER BY f.YEAR ASC, f.ID
SQL (结构化查询语言)是用于执行查询的语法。但是 SQL 语言也包含用于更新、插入和删除记录的语法。
查询和更新指令构成了 SQL 的 DML 部分：
- SELECT - 从数据库表中获取数据
- UPDATE - 更新数据库表中的数据
- DELETE - 从数据库表中删除数据
- INSERT INTO - 向数据库表中插入数
SQL 的数据定义语言 (DDL) 部分使我们有能力创建或删除表格。我们也可以定义索引（键），规定表之间的链接，以及施加表间的约束。
SQL 中最重要的 DDL 语句:
- CREATE DATABASE - 创建新数据库
- ALTER DATABASE - 修改数据库
- CREATE TABLE - 创建新表
- ALTER TABLE - 变更（改变）数据库表
- DROP TABLE - 删除表
- CREATE INDEX - 创建索引（搜索键）
- DROP INDEX - 删除索引
SQL SELECT 语法
SELECT 列名称 FROM 表名称以及：
SELECT * FROM 表名称SELECT 列名称 FROM 表名称 WHERE 列 运算符 值
下面的运算符可在 WHERE 子句中使用：
操作符描述=等于<>不等于>大于<小于>=大于等于<=小于等于BETWEEN在某个范围内LIKE搜索某种模式AND （并且） or （和）
desc （倒着） asc（正着）
INSERT INTO 语句
INSERT INTO 语句用于向表格中插入新的行。
语法
INSERT INTO 表名称 VALUES (值1, 值2,....)我们也可以指定所要插入数据的列：
INSERT INTO table_name (列1, 列2,...) VALUES (值1, 值2,....)
Update 语句
Update 语句用于修改表中的数据。
语法：
UPDATE 表名称 SET 列名称 = 新值 WHERE 列名称 = 某值DELETE 语句
DELETE 语句用于删除表中的行。
语法
DELETE FROM 表名称 WHERE 列名称 = 值TOP 指针从最上面开始（顶上、上端）
LIKE '%字段%' （百分号在前表示查找末尾、在后面表示查找前端、否则。包含）
%替代一个或多个字符_未知的可用_来代替[charlist]字符列中的任何单一字符[^charlist]
或者
[!charlist]
不在字符列中的任何单一字符
IN 操作符
WHERE column_name IN (value1,value2,...)
本文链接