1. 概述
在MSSQL中，有时候需要将多行数据转换为单行数据，方便我们进行数据分析和处理。本文将介绍MSSQL如何将多行数据转换为单行数据的技术实现，包括使用Pivot和Cross Apply等方法。
2. Pivot实现多行转单行
2.1 Pivot基本概念
Pivot是MSSQL中一种将多行数据转换为单行数据的方法，它的基本思想是将表格中的列转换为行。具体来说，Pivot将一列数据按照指定的分组列进行聚合，并将每个分组列的不同取值作为新表的列名，原表的数据作为新表的行数据填充到对应的列中。
2.2 Pivot示例
我们通过一个示例来演示如何使用Pivot实现多行转换为单行。假设有如下一张表格：
CREATE TABLE student_score
(
id INT PRIMARY KEY,
student_name VARCHAR(20),
course_name VARCHAR(20),
score INT
)
INSERT INTO student_score VALUES (1, 'Tom', 'English', 80)
INSERT INTO student_score VALUES (2, 'Tom', 'Math', 90)
INSERT INTO student_score VALUES (3, 'Tom', 'Chinese', 70)
INSERT INTO student_score VALUES (4, 'Jerry', 'English', 85)
INSERT INTO student_score VALUES (5, 'Jerry', 'Math', 75)
INSERT INTO student_score VALUES (6, 'Jerry', 'Chinese', 95)
我们的目标是将学生的成绩数据转换为单行，其中每个学生的英语、数学、语文成绩分别作为一列。可以使用如下代码实现：
SELECT student_name, English, Math, Chinese
FROM
(
SELECT student_name, course_name, score FROM student_score
) AS s
PIVOT
(
MAX(score)
FOR course_name IN (English, Math, Chinese)
) AS p
以上代码中，我们使用了PIVOT关键字将原表中的course_name列的不同取值作为新表的列名，分别对应到新表的English、Math和Chinese列。同时，我们使用了MAX函数将在同一分组（即同一学生）下的不同科目的分数进行聚合，保留最大值作为新表的行数据。
运行以上代码，将得到如下结果：
+--------------+---------+------+---------+
| student_name | English | Math | Chinese |
+--------------+---------+------+---------+
| Tom | 80 | 90 | 70 |
| Jerry | 85 | 75 | 95 |
+--------------+---------+------+---------+
我们可以看到，原表中的多行数据已经被转换为单行数据，方便我们进行进一步的数据分析和处理。
3. Cross Apply实现多行转单行
3.1 Cross Apply基本概念
除了Pivot，MSSQL中还有另一种将多行数据转换为单行数据的方法，即Cross Apply。与Pivot不同的是，Cross Apply是通过将多个表进行联接来实现多行转换为单行的。具体来说，Cross Apply将每个独立的表按照指定的列进行联接，并将联接后的数据根据指定规则进行聚合，最终生成一行数据。
3.2 Cross Apply示例
我们同样使用一个示例来演示如何使用Cross Apply实现多行转换为单行。假设有如下一张表格：
CREATE TABLE student_score
(
id INT PRIMARY KEY,
student_name VARCHAR(20),
course_name VARCHAR(20),
score INT
)
INSERT INTO student_score VALUES (1, 'Tom', 'English', 80)
INSERT INTO student_score VALUES (2, 'Tom', 'Math', 90)
INSERT INTO student_score VALUES (3, 'Tom', 'Chinese', 70)
INSERT INTO student_score VALUES (4, 'Jerry', 'English', 85)
INSERT INTO student_score VALUES (5, 'Jerry', 'Math', 75)
INSERT INTO student_score VALUES (6, 'Jerry', 'Chinese', 95)
我们的目标仍然是将学生的成绩数据转换为单行。这里我们可以使用如下代码实现：
SELECT s1.student_name, s2.English, s2.Math, s2.Chinese
FROM student_score s1
CROSS APPLY
(
SELECT MAX(CASE WHEN course_name='English' THEN score ELSE NULL END) AS English,
MAX(CASE WHEN course_name='Math' THEN score ELSE NULL END) AS Math,
MAX(CASE WHEN course_name='Chinese' THEN score ELSE NULL END) AS Chinese
FROM student_score s2
WHERE s2.student_name=s1.student_name
) AS s2
GROUP BY s1.student_name, s2.English, s2.Math, s2.Chinese
以上代码中，我们首先对原表进行自联接，即将同一学生在原表中的多行数据进行联接。在联接后的表中，我们使用了CASE语句将course_name列中不同的取值分别作为新表的列，并使用MAX函数将score列在同一分组下进行聚合，得到每个学生在每个科目下的最高分。最后，我们使用GROUP BY语句按照学生和科目进行聚合，并将结果放入新表中。其中，s1代表原表的别名，s2代表自联接后的表的别名。
运行以上代码，将得到如下结果：
+--------------+---------+------+---------+
| student_name | English | Math | Chinese |
+--------------+---------+------+---------+
| Tom | 80 | 90 | 70 |
| Jerry | 85 | 75 | 95 |
+--------------+---------+------+---------+
我们也可以看到，使用Cross Apply同样可以将原表中的多行数据转换为单行数据，方便我们进行进一步的数据分析和处理。
4. 总结
本文介绍了MSSQL中两种将多行数据转换为单行数据的方法，即Pivot和Cross Apply。在实现多行转换为单行时，我们需要根据具体问题具体分析，选择最适合的方法进行处理。同时，需要注意代码的效率和可读性，尽量减少冗余代码，提高代码的复用性和可维护性。