什么是MSSQL纵转横的报表方式
MSSQL纵转横的报表方式是一种将表格的列和行进行转置的方式。通常，在一个数据表中，每一行代表一个记录，每一列代表一个属性或指标。而对于一些特殊的业务需求，我们需要把表格中的行列进行互换，把属性或指标放在行上面，每一条记录放在一列上面，这个过程就被称为数据的透视（Pivot）。
数据透视的技术并不是什么新鲜事物，早在Excel中就提供了透视表的功能，而对于SQL Server数据库来说，我们可以使用T-SQL语句来完成透视操作，实现数据的横向展现。在透视表格的基础上，我们可以用SQL Server Reporting Service（SSRS）进行报表的展现，实现数据的可视化展现。
如何用MSSQL纵转横的报表方式展现统计数据？
在实际业务中，我们会遇到一些需要将数据进行透视、纵转横等操作的场景。例如，在某个仓库中需要统计每个产品的进出货情况，从而得出现有库存情况。而传统的方式是，建立一张记录每个产品进出货的交易表，然后根据产品分组查询进货总量和出货总量，最后再进行库存的计算。
然而，如果我们需要对每个月和每个季度的进出货情况进行分析，这个时候使用传统的SQL语句来进行数据的查询和统计，显然是非常麻烦的。因此，我们可以通过透视数据的方式，将每个产品每个月的进出货情况横向展现，方便我们进行比较和分析。
Step1：Pivot语句的使用
在执行Pivot操作之前，我们需要先进行数据的预处理。例如，我们需要将每个产品每个月的进出货记录转换为如下的格式：
产品 | 月份 | 进货 | 出货
A | Jan | 10 | 5
A | Feb | 15 | 2
A | Mar | 5 | 3
B | Jan | 20 | 8
B | Feb | 18 | 4
B | Mar | 10 | 2
可以看到，我们需要将每个产品每个月的进货和出货记录都归纳到一行上面。这个时候，我们可以使用UNPIVOT操作将表格行转换为列，然后再使用PIVOT操作将表格列转换为行：
SELECT 产品, 月份, 类型, 数量
FROM (
SELECT 产品, Jan, Feb, Mar
FROM 进出货表
) p UNPIVOT (
数量 FOR 类型 IN (Jan, Feb, Mar)
) unpvt PIVOT (
SUM(数量) FOR 类型 IN (Jan, Feb, Mar)
) piv;
可以看到，这个SQL语句将进出货表中每个月的进货数量和出货数量都进行了透视，从而将表格进行了横向展现。执行SQL语句后，表格将变成如下的格式：
产品 | 月份 | 进货 | 出货
A | Jan | 10 | 5
A | Feb | 15 | 2
A | Mar | 5 | 3
B | Jan | 20 | 8
B | Feb | 18 | 4
B | Mar | 10 | 2
Step2：SSRS报表的设计
在完成数据的透视之后，我们就可以使用SSRS来进行报表的设计了。在设计报表之前，我们需要先打开报表设计器，然后添加数据集和数据源。
在添加数据集的时候，我们需要使用刚刚透视得出的结果集作为数据源。在数据集中，我们还可以添加一些过滤器和数据聚合函数，从而实现更加精确的需求。
在数据集和数据源添加完成之后，我们就可以开始设计报表了。在报表设计器中，我们可以对报表进行各种设置，比如设置报表的样式、设置报表的数据区域以及设置报表的参数等等。
报表通常由标题、页眉、页脚、表格和图表等几个部分组成。在报表中添加这些元素之前，我们需要先确定报表的布局。通常，我们使用表格来展现透视数据，可以使用表格中的行组和列组来实现数据的分组和汇总。同时，我们还可以将每个单元格的颜色和字体进行设置，从而使报表更加美观。
Step3：SSRS报表的发布
在报表设计完成之后，我们需要对报表进行发布，从而使其他人可以访问到这个报表。在SSRS中，报表的发布需要使用报表服务（Report Server）进行完成。
在SSRS中，我们可以将报表发布到本地或者远程报表服务上面。发布报表的时候，我们需要指定发布的目录和报表名称，同时还需要输入发布的参数和访问权限等信息。发布完成之后，我们就可以通过浏览器来访问这个报表了。
需要注意的是，在SSRS中，报表的访问权限是非常重要的。我们可以通过报表服务来设置不同用户对不同报表的访问权限，从而保证报表的安全性和保密性。
总结
MSSQL纵转横的报表方式是一种将列和行进行转置的技术。通过透视数据的方法，我们可以将数据表格中的行列进行互换，从而实现数据的横向展现。在SSRS中，我们可以使用透视数据来设计报表，从而实现数据的可视化展现。在报表的发布过程中，我们需要设置访问权限和保证报表的安全性和保密性。
最后，需要提醒大家的是，使用MSSQL纵转横技术来处理数据可以使数据统计更加灵活和方便。但是，在进行数据透视的时候，我们需要注意数据的准确性和完整性，同时需要防止出现数据重复和错误等问题。