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重複の可能性:
SQL Server 動的 PIVOT クエリ?

以下の構造を持つデータセットがあります。

CREATE TABLE #TempTable
  (
     Measure_ID  INT,
     measurement DECIMAL(18, 4)
  )

INSERT INTO #TempTable
VALUES
(1,2.3)
,(1,3.4)
,(1,3.3)
,(2,3)
,(2,2.3)
,(2,4.0)
,(2,4.5)

このような出力を生成する必要があります。

1,2.3,3.4,3.3
2,3,2.3,4.0,4.5

基本的には Measure_ID のピボットです。残念ながら、measure_id の数に制限はありません。だからピボットはアウトです。

私はCURSORSを避けたいと思っていますが、それが最善のアプローチであることが判明した場合は.

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値の数が不明な場合は、PIVOT動的 SQL で a を使用できます。

DECLARE @cols AS NVARCHAR(MAX),
    @query  AS NVARCHAR(MAX)

select @cols = STUFF((SELECT distinct ',' 
                        + QUOTENAME('Measurement_' + cast(rn as varchar(10))) 
                    from temptable
                    cross apply
                    (
                      select row_number() over(partition by measure_id order by measurement) rn
                      from temptable
                    ) x
            FOR XML PATH(''), TYPE
            ).value('.', 'NVARCHAR(MAX)') 
        ,1,1,'')

set @query = 'SELECT measure_id, ' + @cols + ' from 
             (
                select measure_id, measurement,
                  ''Measurement_''
                    + cast(row_number() over(partition by measure_id order by measurement) as varchar(10)) val
                from temptable
            ) x
            pivot 
            (
                max(measurement)
                for val in (' + @cols + ')
            ) p '

execute(@query)

デモで SQL Fiddleを参照してください

既知の数の値がある場合は、次のように値をハードコーディングできます。

SELECT measure_id, [Measurement_1], [Measurement_2], 
               [Measurement_3], [Measurement_4]
from 
(
  select measure_id, measurement,
    'Measurement_'
     + cast(row_number() over(partition by measure_id order by measurement) as varchar(10)) val
  from temptable
) x
pivot 
(
   max(measurement)
   for val in ([Measurement_1], [Measurement_2], 
               [Measurement_3], [Measurement_4])
) p

デモで SQL Fiddleを参照してください

どちらのクエリでも同じ結果が得られます。

MEASURE_ID | MEASUREMENT_1 | MEASUREMENT_2 | MEASUREMENT_3 | MEASUREMENT_4
==========================================================================
1          | 2.3           | 3.3           | 3.4           | (null)
2          | 2.3           | 3             | 4             | 4.5
于 2012-10-12T18:49:03.270 に答える