Для того, чтобы получить окончательный результат, вам нужно будет реализовать множество методов, включая univot, pivot, а также использовать функцию оконной обработки, такую как row_number().
Поскольку у вас есть несколько столбцов в Table2, которые должны быть повернуты, вам сначала нужно отключить их. Это противоположность оси, которая преобразует несколько столбцов в несколько строк. Но перед тем, как вы откажетесь, вам нужно какое-то значение, чтобы определить значения каждой строки, используя row_number() - звучит сложно, не так ли?
Во-первых, запрос table2 с использованием оконной функции row_number(). Это создает уникальный идентификатор для каждой строки и позволяет вам легко сопоставлять значения для id_1 от любого другого.
select serie_id, l_value, lrms, latTmax, Rdc,
rn = cast(row_number() over(partition by serie_id order by serie_id)
as varchar(10))
from table2;
См. Demo. После того, как вы создали этот уникальный идентификатор, вы получите unpivotL_value, lrms, latTmax и rdc. Вы можете отключить данные, используя несколько разных методов, включая функцию univot, CROSS APPLY или UNION ALL.
select serie_id,
col, value
from
(
select serie_id, l_value, lrms, latTmax, Rdc,
rn = cast(row_number() over(partition by serie_id order by serie_id)
as varchar(10))
from table2
) d
cross apply
(
select 'L_value_'+rn, L_value union all
select 'lrms_'+rn, lrms union all
select 'latTmax_'+rn, latTmax union all
select 'Rdc_'+rn, Rdc
) c (col, value)
См. SQL Fiddle with Demo. Данные table2 не находится в совершенно другом формате, который может быть повернута в новые столбцы:
| SERIE_ID | COL | VALUE |
|----------|-----------|-------|
| id_1 | L_value_1 | 67 |
| id_1 | lrms_1 | 400 |
| id_1 | latTmax_1 | 400 |
| id_1 | Rdc_1 | 0.25 |
| id_1 | L_value_2 | 90 |
| id_1 | lrms_2 | 330 |
| id_1 | latTmax_2 | 330 |
| id_1 | Rdc_2 | 0.35 |
Заключительный шаг должен был бы откинуть данные выше в конечный результат:
select serie_id, maturity, strategy, lifetime, l_max, w_max, h_max,
L_value_1, lrms_1, latTmax_1, Rdc_1,
L_value_2, lrms_2, latTmax_2, Rdc_2,
L_value_3, lrms_3, latTmax_3, Rdc_3,
L_value_4, lrms_4, latTmax_4, Rdc_4
from
(
select t1.serie_id, t1.maturity, t1.strategy, t1.lifetime,
t1.l_max, t1.w_max, t1.h_max,
t2.col, t2.value
from table1 t1
inner join
(
select serie_id,
col, value
from
(
select serie_id, l_value, lrms, latTmax, Rdc,
rn = cast(row_number() over(partition by serie_id order by serie_id)
as varchar(10))
from table2
) d
cross apply
(
select 'L_value_'+rn, L_value union all
select 'lrms_'+rn, lrms union all
select 'latTmax_'+rn, latTmax union all
select 'Rdc_'+rn, Rdc
) c (col, value)
) t2
on t1.serie_id = t2.serie_id
) d
pivot
(
max(value)
for col in (L_value_1, lrms_1, latTmax_1, Rdc_1,
L_value_2, lrms_2, latTmax_2, Rdc_2,
L_value_3, lrms_3, latTmax_3, Rdc_3,
L_value_4, lrms_4, latTmax_4, Rdc_4)
) p;
See SQL Fiddle with Demo.
Если у вас есть неизвестное количество значений в Table2, вам нужно будет использовать динамический SQL для создания строки sql, которая будет выполнена. Преобразование вышеуказанного кода в динамический sql довольно легко, как только вы правильно определили логику. Код будет:
DECLARE @cols AS NVARCHAR(MAX),
@query AS NVARCHAR(MAX)
select @cols
= STUFF((SELECT ',' + QUOTENAME(col+cast(rn as varchar(10)))
from
(
select rn = cast(row_number() over(partition by serie_id order by serie_id)
as varchar(10))
from table2
) d
cross apply
(
select 'L_value_', 0 union all
select 'lrms_', 1 union all
select 'latTmax_', 2 union all
select 'Rdc_', 3
) c (col, so)
group by col, rn, so
order by rn, so
FOR XML PATH(''), TYPE
).value('.', 'NVARCHAR(MAX)')
,1,1,'')
set @query = N'SELECT serie_id, maturity, strategy, lifetime, l_max,
w_max, h_max,' + @cols + N'
from
(
select t1.serie_id, t1.maturity, t1.strategy, t1.lifetime,
t1.l_max, t1.w_max, t1.h_max,
t2.col, t2.value
from table1 t1
inner join
(
select serie_id,
col, value
from
(
select serie_id, l_value, lrms, latTmax, Rdc,
rn = cast(row_number() over(partition by serie_id order by serie_id)
as varchar(10))
from table2
) d
cross apply
(
select ''L_value_''+rn, L_value union all
select ''lrms_''+rn, lrms union all
select ''latTmax_''+rn, latTmax union all
select ''Rdc_''+rn, Rdc
) c (col, value)
) t2
on t1.serie_id = t2.serie_id
) x
pivot
(
max(value)
for col in (' + @cols + N')
) p '
exec sp_executesql @query
См SQL Fiddle with Demo
Обе версии будут давать результат:
| SERIE_ID | MATURITY | STRATEGY | LIFETIME | L_MAX | W_MAX | H_MAX | L_VALUE_1 | LRMS_1 | LATTMAX_1 | RDC_1 | L_VALUE_2 | LRMS_2 | LATTMAX_2 | RDC_2 | L_VALUE_3 | LRMS_3 | LATTMAX_3 | RDC_3 | L_VALUE_4 | LRMS_4 | LATTMAX_4 | RDC_4 |
|----------|----------|----------|----------|-------|-------|-------|-----------|--------|-----------|-------|-----------|--------|-----------|--------|-----------|--------|-----------|--------|-----------|--------|-----------|--------|
| id_1 | 3 | 1 | 2 | 2.2 | 1.4 | 1.4 | 67 | 400 | 400 | 0.25 | 90 | 330 | 330 | 0.35 | 120 | 370 | 370 | 0.3 | 180 | 330 | 300 | 0.35 |
| id_2 | 3 | 1 | 2 | 3.4 | 1.8 | 2.1 | 260 | 300 | 300 | 0.4 | 360 | 280 | 280 | 0.45 | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) |
| id_3 | 3 | 1 | (null) | 24.5 | 14.5 | 15 | 90 | 370 | 370 | 0.3 | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) |
| id_4 | 3 | 1 | (null) | 28 | 24.5 | 14 | 160 | 340 | 340 | 0.4 | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) | (null) |
вместо изображений размещать выборочные данные с sqlfiddle –
проблема заключается в том, что я не знаю как получить таблицу «Результат», чтобы сделать ее в sqlfiddle ... по этой причине я подумал, что проще было – Mastor
@ user2528601 проще для вас, может быть ...сложнее ** всех **, которые могут потенциально вам помочь: P – Kritner