什么是PIVOT操作？
PIVOT运算是一种针对关系型数据库中数据透视操作的一种高效且易用的查询方式。在MSSQL中，通过使用PIVOT操作可以将列数据转化为行数据，并且在转化后使数据的展现更加直观。
在常规的SELECT语句中，我们可以使用GROUP BY, MAX, SUM等一些聚合函数来对数据进行汇总查询。然而，当我们需要将数据进行更加细致、多维度的分析时，这些常规操作就显得力不从心了。此时，PIVOT操作就可以帮助我们灵活而快速地进行复杂的数据透视。
PIVOT运算的核心思想
PIVOT运算在关系型数据库中，是对行列互换的一种运算。在PIVOT运算中，我们需要确定两个参数：行转列的关键字以及进行聚合的数值列。具体来说，PIVOT会将数值列中的每个值作为一个新的列，将原表中的一列作为新表的行，并且在新表中填充聚合后的数值。
PIVOT操作在MSSQL中的应用
MSSQL中，我们可以通过使用PIVOT关键字来进行数据透视。在使用PIVOT操作之前，我们需要使用SELECT语句来将需要透视的数据列出。以班级成绩为例，我们可以先查询出所有学生的姓名、科目和成绩：
SELECT *
FROM students
返回的结果集如下：
| name | subject | score |
|---|---|---|
| 张三 | 语文 | 90 |
| 张三 | 数学 | 80 |
| 李四 | 语文 | 85 |
| 李四 | 数学 | 90 |
为了更好地展现关于每个学生各科目的成绩情况，我们可以使用PIVOT操作：
SELECT *
FROM
(SELECT name, subject, score
FROM students) AS st
PIVOT
(
AVG(score) --使用AVG函数进行聚合操作
FOR subject IN ([语文], [数学]) --将科目作为列名
) AS pvt
此时返回的结果如下：
| name | 语文 | 数学 |
|---|---|---|
| 张三 | 90 | 80 |
| 李四 | 85 | 90 |
可以看到，PIVOT操作将原表中的学科作为新表中的列名，并将成绩从行数据中聚合到了列数据中。
PIVOT操作的优点
1. 将复杂查询简化为一步操作
通过使用PIVOT操作，我们可以一次完成多行转列、聚合、排序等复杂查询操作，使查询过程更加便捷。
2. 可读性高
与复杂的子查询、联表查询相比，PIVOT操作将透视后的结果以直观方式呈现，使查看结果更加清晰明了。增强了查询结果的可读性。
3. 提升查询效率
PIVOT操作通过一次快速聚合查询，提高了查询效率。并且在数据库有大量数据、需要多维度透视时更加优秀。
PIVOT操作的注意事项
1. 数据类型要一致
PIVOT操作将数值数据聚合到新表中，如果对应列的数据类型不一致，可能会导致聚合操作失败。
2. 括号要匹配
PIVOT语句中，FOR子句中的数据需要用方括号([])包括。如果方括号没有匹配，则会报错。
3. PIVOT不支持动态字段（Dynamic Fields）的操作
由于PIVOT操作需要我们提前指定要透视的列名和需要聚合的函数，因此，PIVOT操作不支持动态的列数据透视。
PIVOT操作的示例
假设有以下一张类别销售表：
| Category | Product | Total Sales |
|---|---|---|
| Furniture | Chair | 1000 |
| Furniture | Table | 2000 |
| Books | Novel | 3000 |
| Books | Dictionary | 4000 |
我们可以通过PIVOT操作，将产品分别以列的形式展示：
SELECT * FROM
(
SELECT Category, Product, [Total Sales]
FROM Sales
) AS st
PIVOT
(
SUM([Total Sales]) FOR Product IN ([Chair], [Table], [Novel], [Dictionary])
) AS pvt
结果如下：
| Category | Chair | Table | Novel | Dictionary |
|---|---|---|---|---|
| Furniture | 1000 | 2000 | 0 | 0 |
| Books | 0 | 0 | 3000 | 4000 |
可以看到，PIVOT操作将原表中的分类和销售额数据按照需要转换为列数据进行展示，实现了数据透视。
总结
PIVOT操作是一种高效、易用的数据透视技术，在MSSQL中使用简单，可以帮助我们快速的实现多维度的数据透视操作。值得注意的是，PIVOT操作虽然方便，但在使用时需要注意数据类型的匹配、括号的匹配等问题。