（少し病的な）好奇心から、私はあなたが提供した正確な入力データを変換する手段を考え出そうとしました。
もちろん、はるかに優れているのは、元のデータを適切に構造化することです。レガシーシステムでは、これは不可能な場合がありますが、ETLプロセスを作成してこの情報を中間の場所に移動し、このような醜いクエリをリアルタイムで実行する必要がないようにすることができます。
例1
この例では、すべてのIDが一貫していて連続していることを前提としています（そうでない場合は、ROW_NUMBER()IDに対する正しい剰余演算を保証するために、追加の列または新しいID列を使用する必要があります）。
SELECT
Name = REPLACE( Name, 'name: ', '' ),
Age = REPLACE( Age, 'age: ', '' )
FROM
(
SELECT
Name = T2.Data,
Age = T1.Data,
RowNumber = ROW_NUMBER() OVER( ORDER BY T1.Id ASC )
FROM @t T1
INNER JOIN @t T2 ON T1.id = T2.id +1 -- offset by one to combine two rows
WHERE T1.id % 3 != 0 -- skip delimiter records
) Q1
-- skip every other record (minus delimiters, which have already been stripped)
WHERE RowNumber % 2 != 0
例2：シーケンシャルIDに依存しない
実際のID値は重要ではなく、行シーケンスのみが重要であるため、これはより実用的な例です。
DECLARE @NumberedData TABLE( RowNumber INT, Data VARCHAR( 100 ) );
INSERT @NumberedData( RowNumber, Data )
SELECT
RowNumber = ROW_NUMBER() OVER( ORDER BY id ASC ),
Data
FROM @t;
SELECT
Name = REPLACE( N2.Data, 'name: ', '' ),
Age = REPLACE( N1.Data, 'age: ', '' )
FROM @NumberedData N1
INNER JOIN @NumberedData N2 ON N1.RowNumber = N2.RowNumber + 1
WHERE ( N1.RowNumber % 3 ) = 2;
DELETE @NumberedData;
例3：カーソル
繰り返しになりますが、このようなクエリをリアルタイムで実行することは避け、スケジュールされたトランザクションETLプロセスを使用するのが最善です。私の経験では、このような半構造化データは異常になりがちです。
例1と2（および他の人が提供するソリューション）はデータを操作する巧妙な方法を示していますが、このデータを変換するためのより実用的な方法はカーソルです。なんで？実際にはパフォーマンスが向上する可能性があり（ネストされたクエリ、再帰、ピボット、または行の番号付けはありません）、低速であってもエラー処理の機会がはるかに多くなります。
-- this could be a table variable, temp table, or staging table
DECLARE @Results TABLE ( Name VARCHAR( 100 ), Age INT );
DECLARE @Index INT = 0, @Data VARCHAR( 100 ), @Name VARCHAR( 100 ), @Age INT;
DECLARE Person_Cursor CURSOR FOR SELECT Data FROM @t;
OPEN Person_Cursor;
FETCH NEXT FROM Person_Cursor INTO @Data;
WHILE( 1 = 1 )BEGIN -- busy loop so we can handle the iteration following completion
IF( @Index = 2 ) BEGIN
INSERT @Results( Name, Age ) VALUES( @Name, @Age );
SET @Index = 0;
END
ELSE BEGIN
-- optional: examine @Data for integrity
IF( @Index = 0 ) SET @Name = REPLACE( @Data, 'name: ', '' );
IF( @Index = 1 ) SET @Age = CAST( REPLACE( @Data, 'age: ', '' ) AS INT );
SET @Index = @Index + 1;
END
-- optional: examine @Index to see that there are no superfluous trailing
-- rows or rows omitted at the end.
IF( @@FETCH_STATUS != 0 ) BREAK;
FETCH NEXT FROM Person_Cursor INTO @Data;
END
CLOSE Person_Cursor;
DEALLOCATE Person_Cursor;
パフォーマンス
10万行のサンプルソースデータを作成しました。前述の3つの例は、データの変換とほぼ同等のようです。
100万行のソースデータを作成しました。次のようなクエリを使用すると、行のサブセット（Webページやレポートのグリッドで使用されるものなど）を選択するための優れたパフォーマンスが得られます。
-- INT IDENTITY( 1, 1 ) numbers the rows for us
DECLARE @NumberedData TABLE( RowNumber INT IDENTITY( 1, 1 ), Data VARCHAR( 100 ) );
-- subset selection; ordering/filtering can be done here but it will need to preserve
-- the original 3 rows-per-result structure and it will impact performance
INSERT @NumberedData( Data )
SELECT TOP 1000 Data FROM @t;
SELECT
N1.RowNumber,
Name = REPLACE( N2.Data, 'name: ', '' ),
Age = REPLACE( N1.Data, 'age: ', '' )
FROM @NumberedData N1
INNER JOIN @NumberedData N2 ON N1.RowNumber = N2.RowNumber + 1
WHERE ( N1.RowNumber % 3 ) = 2;
DELETE @NumberedData;
百万のレコードのセットに対して4-10ms（i7-3960x）の実行時間が見られます。