WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Я хотел бы свести данные столбца, относящиеся к одному объекту, в одну строку в SQL Server

Я выбираю данные, относящиеся к определенным клиентам, из нескольких таблиц, где данные одного клиента охватывают несколько строк, однако я хотел бы, чтобы повторяющиеся записи были объединены в одну строку. Один из основных примеров будет следующим

+------------+-------+-------------------------------+
| ClientCode | Name  |             Email             |
+------------+-------+-------------------------------+
| CAL01      | Doug  | [email protected]      |
| CAL01      | Doug  | [email protected]                |
| MER03      | Jane  | [email protected]        |
| MER03      | Jane  | [email protected]             |
| MER03      | Jane  | [email protected] |
+------------+-------+-------------------------------+

Результаты, которые я ищу, будут больше похожи на

+------------+-------+-------------------+-------------------+-----------------------+
| ClientCode | Name  |      Email1       |      Email2       |        Email3         |
+------------+-------+-------------------+-------------------+-----------------------+
| CAL01      | Doug  | itsjustdoug@inte  | [email protected]    | NULL                  |
| MER03      | Jane  | janehasemail@ema  | [email protected] | janehatesspam@justfor |
+------------+-------+-------------------+-------------------+-----------------------+

Вот что я пробовал.

Select * From
(Select 
ClientCode
,Name
,Email
From dbo.Clients)  T
PIVOT(Max (Email) for Email in (Email1, Email2, Email3)) T2

Это не кажется правильным способом достижения того, чего я хочу. Мы ценим любые предложения. Стоит отметить, что фактический запрос намного сложнее и содержит много объединений и, возможно, несколько разных случаев, где я бы использовал этот вид «поворота?».

Спасибо

11.02.2015

Ответы:


1

Сгенерировать Row_number за clientcode в запросе сводного источника

И объедините текст Email со сгенерированным row_number, который создаст список сводных столбцов.

SELECT *
FROM   (SELECT ClientCode,
               NAME,
               Email,
               'Email'+ CONVERT(VARCHAR(50), Row_number() OVER(partition BY ClientCode ORDER BY email)) Emails
        FROM   dbo.Clients) T
       PIVOT(Max (Email)
            FOR Emails IN( [Email1],
                           [Email2],
                           [Email3])) T2 

ДЕМО SQLFIDDLE

11.02.2015
Новые материалы

Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..

Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv) Автор : Бар Лайт Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..

Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята? В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..

Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение. В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..

Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm. Оглавление Глоссарий I. Новый пакет 1.1 советы по инициализации..

Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных. Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..

ИИ в аэрокосмической отрасли
Каждый полет – это шаг вперед к великой мечте. Чтобы это происходило в их собственном темпе, необходима команда астронавтов для погони за космосом и команда технического обслуживания..


Для любых предложений по сайту: [email protected]