পিভট ক্যোয়ারিতে সহায়তা করুন

12

নীচের কাঠামোর সাথে আমার একটি টেবিল রয়েছে:

CREATE TABLE [dbo].[AUDIT_SCHEMA_VERSION](
    [SCHEMA_VER_MAJOR] [int] NOT NULL,
    [SCHEMA_VER_MINOR] [int] NOT NULL,
    [SCHEMA_VER_SUB] [int] NOT NULL,
    [SCHEMA_VER_DATE] [datetime] NOT NULL,
    [SCHEMA_VER_REMARK] [varchar](250) NULL
);

কিছু নমুনা ডেটা (স্ক্যালফিল্ডের সাথে সমস্যা মনে হচ্ছে .. সুতরাং কিছু নমুনা ডেটা স্থাপন করা):

INSERT INTO [AUDIT_SCHEMA_VERSION]([SCHEMA_VER_MAJOR],[SCHEMA_VER_MINOR],[SCHEMA_VER_SUB],[SCHEMA_VER_DATE],[SCHEMA_VER_REMARK])
VALUES(1,6,13,CAST('20130405 04:41:25.000' as DATETIME),'Stored procedure build')
INSERT INTO [AUDIT_SCHEMA_VERSION]([SCHEMA_VER_MAJOR],[SCHEMA_VER_MINOR],[SCHEMA_VER_SUB],[SCHEMA_VER_DATE],[SCHEMA_VER_REMARK])
VALUES(1,6,13,CAST('20130405 04:41:25.000' as DATETIME),'Stored procedure build')
INSERT INTO [AUDIT_SCHEMA_VERSION]([SCHEMA_VER_MAJOR],[SCHEMA_VER_MINOR],[SCHEMA_VER_SUB],[SCHEMA_VER_DATE],[SCHEMA_VER_REMARK])
VALUES(1,7,13,CAST('20130405 04:41:25.000' as DATETIME),'Stored procedure build')
INSERT INTO [AUDIT_SCHEMA_VERSION]([SCHEMA_VER_MAJOR],[SCHEMA_VER_MINOR],[SCHEMA_VER_SUB],[SCHEMA_VER_DATE],[SCHEMA_VER_REMARK])
VALUES(1,10,13,CAST('20130405 04:41:25.000' as DATETIME),'Stored procedure build')
INSERT INTO [AUDIT_SCHEMA_VERSION]([SCHEMA_VER_MAJOR],[SCHEMA_VER_MINOR],[SCHEMA_VER_SUB],[SCHEMA_VER_DATE],[SCHEMA_VER_REMARK])
VALUES(1,12,13,CAST('20130405 04:41:25.000' as DATETIME),'Stored procedure build')
INSERT INTO [AUDIT_SCHEMA_VERSION]([SCHEMA_VER_MAJOR],[SCHEMA_VER_MINOR],[SCHEMA_VER_SUB],[SCHEMA_VER_DATE],[SCHEMA_VER_REMARK])
VALUES(1,12,13,CAST('20130405 04:41:25.000' as DATETIME),'Stored procedure build')
INSERT INTO [AUDIT_SCHEMA_VERSION]([SCHEMA_VER_MAJOR],[SCHEMA_VER_MINOR],[SCHEMA_VER_SUB],[SCHEMA_VER_DATE],[SCHEMA_VER_REMARK])
VALUES(1,16,13,CAST('20130405 04:41:25.000' as DATETIME),'Stored procedure build')
INSERT INTO [AUDIT_SCHEMA_VERSION]([SCHEMA_VER_MAJOR],[SCHEMA_VER_MINOR],[SCHEMA_VER_SUB],[SCHEMA_VER_DATE],[SCHEMA_VER_REMARK])
VALUES(1,16,13,CAST('20130405 04:41:25.000' as DATETIME),'Stored procedure build')
INSERT INTO [AUDIT_SCHEMA_VERSION]([SCHEMA_VER_MAJOR],[SCHEMA_VER_MINOR],[SCHEMA_VER_SUB],[SCHEMA_VER_DATE],[SCHEMA_VER_REMARK])
VALUES(1,16,13,CAST('20130405 04:41:25.000' as DATETIME),'Stored procedure build')
INSERT INTO [AUDIT_SCHEMA_VERSION]([SCHEMA_VER_MAJOR],[SCHEMA_VER_MINOR],[SCHEMA_VER_SUB],[SCHEMA_VER_DATE],[SCHEMA_VER_REMARK])
VALUES(1,16,13,CAST('20140417 18:10:44.100' as DATETIME),'Stored procedure build')
INSERT INTO [AUDIT_SCHEMA_VERSION]([SCHEMA_VER_MAJOR],[SCHEMA_VER_MINOR],[SCHEMA_VER_SUB],[SCHEMA_VER_DATE],[SCHEMA_VER_REMARK])
VALUES(2,5,0,CAST('20140417 18:14:14.157' as DATETIME),'Stored procedure build')
INSERT INTO [AUDIT_SCHEMA_VERSION]([SCHEMA_VER_MAJOR],[SCHEMA_VER_MINOR],[SCHEMA_VER_SUB],[SCHEMA_VER_DATE],[SCHEMA_VER_REMARK])
VALUES(2,6,0,CAST('20140417 18:14:23.327' as DATETIME),'Stored procedure build')
INSERT INTO [AUDIT_SCHEMA_VERSION]([SCHEMA_VER_MAJOR],[SCHEMA_VER_MINOR],[SCHEMA_VER_SUB],[SCHEMA_VER_DATE],[SCHEMA_VER_REMARK])
VALUES(2,7,0,CAST('20140417 18:14:32.270' as DATETIME),'Stored procedure build')
INSERT INTO [AUDIT_SCHEMA_VERSION]([SCHEMA_VER_MAJOR],[SCHEMA_VER_MINOR],[SCHEMA_VER_SUB],[SCHEMA_VER_DATE],[SCHEMA_VER_REMARK])
VALUES(2,8,0,CAST('20141209 09:38:40.700' as DATETIME),'Stored procedure build')
INSERT INTO [AUDIT_SCHEMA_VERSION]([SCHEMA_VER_MAJOR],[SCHEMA_VER_MINOR],[SCHEMA_VER_SUB],[SCHEMA_VER_DATE],[SCHEMA_VER_REMARK])
VALUES(2,9,0,CAST('20141209 09:43:04.237' as DATETIME),'Stored procedure build')
INSERT INTO [AUDIT_SCHEMA_VERSION]([SCHEMA_VER_MAJOR],[SCHEMA_VER_MINOR],[SCHEMA_VER_SUB],[SCHEMA_VER_DATE],[SCHEMA_VER_REMARK])
VALUES(2,10,0,CAST('20141209 09:45:19.893' as DATETIME),'Stored procedure build')
INSERT INTO [AUDIT_SCHEMA_VERSION]([SCHEMA_VER_MAJOR],[SCHEMA_VER_MINOR],[SCHEMA_VER_SUB],[SCHEMA_VER_DATE],[SCHEMA_VER_REMARK])
VALUES(2,13,0,CAST('20150323 14:54:30.847' as DATETIME),'Stored procedure build')
INSERT INTO [AUDIT_SCHEMA_VERSION]([SCHEMA_VER_MAJOR],[SCHEMA_VER_MINOR],[SCHEMA_VER_SUB],[SCHEMA_VER_DATE],[SCHEMA_VER_REMARK])
VALUES(1,10,13,CAST('20130405 04:41:25.000' as DATETIME),'Stored procedure build')
INSERT INTO [AUDIT_SCHEMA_VERSION]([SCHEMA_VER_MAJOR],[SCHEMA_VER_MINOR],[SCHEMA_VER_SUB],[SCHEMA_VER_DATE],[SCHEMA_VER_REMARK])
VALUES(1,16,14,CAST('20140417 18:11:07.977' as DATETIME),'Stored procedure build')
INSERT INTO [AUDIT_SCHEMA_VERSION]([SCHEMA_VER_MAJOR],[SCHEMA_VER_MINOR],[SCHEMA_VER_SUB],[SCHEMA_VER_DATE],[SCHEMA_VER_REMARK])
VALUES(1,16,15,CAST('20140417 18:11:13.130' as DATETIME),'Stored procedure build')
INSERT INTO [AUDIT_SCHEMA_VERSION]([SCHEMA_VER_MAJOR],[SCHEMA_VER_MINOR],[SCHEMA_VER_SUB],[SCHEMA_VER_DATE],[SCHEMA_VER_REMARK])
VALUES(2,2,0,CAST('20140417 18:12:11.200' as DATETIME),'Stored procedure build')
INSERT INTO [AUDIT_SCHEMA_VERSION]([SCHEMA_VER_MAJOR],[SCHEMA_VER_MINOR],[SCHEMA_VER_SUB],[SCHEMA_VER_DATE],[SCHEMA_VER_REMARK])
VALUES(2,3,0,CAST('20140417 18:12:33.330' as DATETIME),'Stored procedure build')
INSERT INTO [AUDIT_SCHEMA_VERSION]([SCHEMA_VER_MAJOR],[SCHEMA_VER_MINOR],[SCHEMA_VER_SUB],[SCHEMA_VER_DATE],[SCHEMA_VER_REMARK])
VALUES(2,4,0,CAST('20140417 18:12:48.803' as DATETIME),'Stored procedure build')
INSERT INTO [AUDIT_SCHEMA_VERSION]([SCHEMA_VER_MAJOR],[SCHEMA_VER_MINOR],[SCHEMA_VER_SUB],[SCHEMA_VER_DATE],[SCHEMA_VER_REMARK])
VALUES(1,13,13,CAST('20130405 04:41:25.000' as DATETIME),'Stored procedure build')
INSERT INTO [AUDIT_SCHEMA_VERSION]([SCHEMA_VER_MAJOR],[SCHEMA_VER_MINOR],[SCHEMA_VER_SUB],[SCHEMA_VER_DATE],[SCHEMA_VER_REMARK])
VALUES(1,16,13,CAST('20130405 04:41:25.000' as DATETIME),'Stored procedure build')
INSERT INTO [AUDIT_SCHEMA_VERSION]([SCHEMA_VER_MAJOR],[SCHEMA_VER_MINOR],[SCHEMA_VER_SUB],[SCHEMA_VER_DATE],[SCHEMA_VER_REMARK])
VALUES(2,11,0,CAST('20141209 09:45:58.993' as DATETIME),'Stored procedure build')
INSERT INTO [AUDIT_SCHEMA_VERSION]([SCHEMA_VER_MAJOR],[SCHEMA_VER_MINOR],[SCHEMA_VER_SUB],[SCHEMA_VER_DATE],[SCHEMA_VER_REMARK])
VALUES(2,12,0,CAST('20141209 09:46:50.070' as DATETIME),'Stored procedure build');

এখানে SQLFiddleকিছু নমুনা ডেটা রয়েছে।

টি-স্কেল দক্ষতার সাথে কেউ কীভাবে চূড়ান্ত ফলাফল অর্জন করতে পারেন আমাকে গাইড করতে পারে? আমি জানি যে PIVOT(ডায়নামিক কলামগুলি সহ) সঠিক পন্থা হবে তবে এটি বুঝতে পারা যায় না।

প্রত্যাশিত ফলাফল :

এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন

এখন পর্যন্ত, আমি নীচে আছে:

select row_number() over (
        partition by CONVERT(varchar(10), SCHEMA_VER_DATE, 110) order by SCHEMA_VER_DATE 
        ) as rownum
    ,CONVERT(varchar(10), SCHEMA_VER_DATE, 110) as UPG_DATE
    ,CONVERT(varchar(1), SCHEMA_VER_MAJOR) + '.' + CONVERT(varchar(2), SCHEMA_VER_MINOR) + '.' + CONVERT(varchar(2), SCHEMA_VER_SUB) as SCHEMA_VER
from audit_schema_version
where SCHEMA_VER_REMARK like 'Stored procedure build'
order by UPGRADE_DATE

এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন

sql-server  sql-server-2008-r2  t-sql  pivot 
— কিন শাহ
সূত্র

উত্তর:

20

চূড়ান্ত ফলাফল পেতে এটি কিছুটা অগোছালো কারণ আপনার SCHEMA_VERপ্রতিটি তারিখের জন্য একাধিক রয়েছে । ডায়নামিক এসকিউএল দিয়ে এটি কীভাবে করা যায় তা প্রদর্শনের আগে আমি যুক্তিটি সঠিক হওয়ার জন্য স্থির কোড দিয়ে এটি কীভাবে করব তা প্রথম দেখাব। চূড়ান্ত ফলাফল পেতে আপনি পিভট এবং আনপাইভ উভয়ই ব্যবহার করতে পারেন।

তবে প্রথমে, আমি নিম্নলিখিতটি ব্যবহার করতে আপনার মূল জিজ্ঞাসাটি পরিবর্তন করব:

select 
    row_number() over (
    partition by CONVERT(varchar(10), SCHEMA_VER_DATE, 110) order by SCHEMA_VER_MAJOR, SCHEMA_VER_MINOR, SCHEMA_VER_SUB
    ) as minrownum
, row_number() over (
    partition by CONVERT(varchar(10), SCHEMA_VER_DATE, 110) order by SCHEMA_VER_MAJOR desc, SCHEMA_VER_MINOR desc, SCHEMA_VER_SUB desc
    ) as maxrownum
,CONVERT(varchar(10), SCHEMA_VER_DATE, 110) as UPG_DATE
,CONVERT(varchar(1), SCHEMA_VER_MAJOR) + '.' + CONVERT(varchar(2), SCHEMA_VER_MINOR) + '.' + CONVERT(varchar(2), SCHEMA_VER_SUB) as SCHEMA_VER
from audit_schema_version
where SCHEMA_VER_REMARK like 'Stored procedure build';

ডেমো সহ এসকিউএল ফিডল দেখুন । আমি প্রতিটি তারিখের জন্য row_number()প্রথম এবং সর্বশেষটি SCHEMA_VERপেতাম। এটি প্রয়োজনীয় কারণ আপনি মন্তব্যের জন্য কেবল সেই মানগুলি একত্রিত করতে পারেন।

তারপর আমি সারি একটি আছে সংরক্ষণ করার জন্য একটি টেম্প টেবিল ব্যবহার করেন minrownumএবং maxrownum1. টেম্প টেবিল ধারণ করবে upg_dateএবং comment। এই মন্তব্য কলামে SCHEMA_VERপ্রতিটি তারিখের জন্য জোড়ার জোড়যুক্ত স্ট্রিং রয়েছে ।

create table #srcData
(
    upg_date varchar(10),
    comment varchar(500)
);

টেম্প টেবিলটি স্থাপনের কোডটি তখন হবে:

;with cte as
(
  select 
        row_number() over (
        partition by CONVERT(varchar(10), SCHEMA_VER_DATE, 110) order by SCHEMA_VER_MAJOR, SCHEMA_VER_MINOR, SCHEMA_VER_SUB
        ) as minrownum
    , row_number() over (
        partition by CONVERT(varchar(10), SCHEMA_VER_DATE, 110) order by SCHEMA_VER_MAJOR desc, SCHEMA_VER_MINOR desc, SCHEMA_VER_SUB desc
        ) as maxrownum
    ,CONVERT(varchar(10), SCHEMA_VER_DATE, 110) as UPG_DATE
    ,CONVERT(varchar(1), SCHEMA_VER_MAJOR) + '.' + CONVERT(varchar(2), SCHEMA_VER_MINOR) + '.' + CONVERT(varchar(2), SCHEMA_VER_SUB) as SCHEMA_VER
  from audit_schema_version
  where SCHEMA_VER_REMARK like 'Stored procedure build'
)
insert into #srcData
select distinct
    c1.UPG_DATE,
    comment 
        = STUFF((
                  SELECT ' - ' + c2.SCHEMA_VER 
                  FROM cte c2
                  WHERE (c2.minrownum = 1 or c2.maxrownum = 1)
                    and c1.upg_date = c2.upg_date
                  order by c2.minrownum
                  FOR XML PATH(''), TYPE).value('.[1]', 'nvarchar(max)'), 1, 2, '') 
from cte c1
where c1.minrownum = 1 or c1.maxrownum = 1;

আপনার ডেটা দিয়ে এই প্রথম পাস আপনাকে দেয়:

|   upg_date |           comment |
|------------|-------------------|
| 03-23-2015 |            2.13.0 |
| 04-05-2013 |  1.6.13 - 1.16.13 |
| 04-17-2014 |   1.16.13 - 2.7.0 |
| 12-09-2014 |    2.8.0 - 2.12.0 |

এখন আপনার এখনও বছরের জন্য প্রতিটি তারিখ এবং সম্পূর্ণ মনগড়া মন্তব্য পাওয়া দরকার। এটিই হবে যেখানে আনপিবট খেলতে আসে। আপনি প্রতি বছর পূর্ণ মন্তব্য তৈরি করতে এবং গণনা পেতে নিম্নলিখিত কোডটি ব্যবহার করতে পারেন।

select distinct 
    Yr =  right(s1.upg_date, 4),
    cnt = count(*) over(partition by right(s1.upg_date, 4)),
    fullcomment 
            = STUFF((
                      SELECT '; ' + s2.comment 
                      FROM #srcData s2
                      WHERE right(s1.upg_date, 4) = right(s2.upg_date, 4)
                      FOR XML PATH(''), TYPE).value('.[1]', 'nvarchar(max)'), 1, 2, '') 
from #srcData s1;

ডেমো সহ এসকিউএল ফিডল দেখুন । তথ্য এখন দেখাচ্ছে:

|   Yr | cnt |                       fullcomment |
|------|-----|-----------------------------------|
| 2013 |   1 |                  1.6.13 - 1.16.13 |
| 2014 |   2 |  1.16.13 - 2.7.0;  2.8.0 - 2.12.0 |
| 2015 |   1 |                            2.13.0 |

আপনি দেখতে পাচ্ছেন যে আপনি একাধিক কলাম পেয়েছেন যেগুলি পাইভোট করা দরকার, যাতে আপনি একাধিক সারিতে কলাম fullcommentএবং cntকলাম উভয়ই আনপুইট করতে পারেন । এটি UNPIVOT ফাংশন বা ক্রস প্রয়োগ প্রয়োগ করে করা যেতে পারে। আমি এখানে ক্রস প্রয়োগ করতে পছন্দ করব কারণ আপনি নতুন কলামের নামগুলি তৈরি করতে একসাথে মানগুলি সংযুক্ত করতে চান:

;with cte as
(
    select distinct 
        Yr =  right(s1.upg_date, 4),
        cnt = count(*) over(partition by right(s1.upg_date, 4)),
        fullcomment 
                = STUFF((
                          SELECT '; ' + s2.comment 
                          FROM #srcData s2
                          WHERE right(s1.upg_date, 4) = right(s2.upg_date, 4)
                          FOR XML PATH(''), TYPE).value('.[1]', 'nvarchar(max)'), 1, 2, '') 
    from #srcData s1
) 
select [2015], [2015_comment], [2014], [2014_comment], [2013], [2013_comment]
from
(
    select c.col, val
    from cte d
    cross apply
    (
        values 
            (Yr, cast(cnt as nvarchar(50))),
            (Yr+'_comment', fullcomment)
    ) c (col, val)  
) d
pivot
(
    max(val)
    for col in ([2015], [2015_comment], [2014], [2014_comment], [2013], [2013_comment])
) piv;

ডেমো সহ এসকিউএল ফিডল দেখুন ।

যুক্তিটি একবার পেয়ে গেলে আপনি সহজেই এটিকে গতিশীল এসকিউএলে রূপান্তর করতে পারেন। 

-- get list of the columns
DECLARE @cols AS NVARCHAR(MAX),
    @query  AS NVARCHAR(MAX)

select @cols = STUFF((SELECT  ',' + QUOTENAME(col) 
                    from #srcData
                    cross apply
                    (
                        select right(upg_date, 4), right(upg_date, 4), 2 union all
                        select right(upg_date, 4), right(upg_date, 4)+'_comment', 1
                    ) c (yr, col, so)
                    group by yr, col, so
                    order by yr desc, so desc
            FOR XML PATH(''), TYPE
            ).value('.', 'NVARCHAR(MAX)') 
        ,1,1,'')

set @query 
    = 'SELECT ' + @cols + ' 
        from 
        (
            select c.col, val
            from
            (
                select distinct 
                    Yr =  right(s1.upg_date, 4),
                    cnt = count(*) over(partition by right(s1.upg_date, 4)),
                    fullcomment 
                            = STUFF((
                                      SELECT ''; '' + s2.comment 
                                      FROM #srcData s2
                                      WHERE right(s1.upg_date, 4) = right(s2.upg_date, 4)
                                      FOR XML PATH(''''), TYPE).value(''.[1]'', ''nvarchar(max)''), 1, 2, '''') 
                from #srcData s1
            ) d
            cross apply
            (
                values 
                    (Yr, cast(cnt as nvarchar(50))),
                    (Yr+''_comment'', fullcomment)
            ) c (col, val)  
        ) x
        pivot 
        (
           max(val)
           for col in (' + @cols + ')
        ) p '

exec sp_executesql @query;

ডেমো সহ এসকিউএল ফিডল দেখুন । উভয় সংস্করণ আপনাকে ফলাফল দেবে:

| 2015 | 2015_comment | 2014 |                      2014_comment | 2013 |      2013_comment |
|------|--------------|------|-----------------------------------|------|-------------------|
|    1 |       2.13.0 |    2 |  1.16.13 - 2.7.0;  2.8.0 - 2.12.0 |    1 |  1.6.13 - 1.16.13 |
— Taryn
সূত্র
5

ব্যাখ্যা এবং একটি ফিডাল যুক্ত করা হচ্ছে: http://sqlfiddle.com/#!6/c92b2/5 ।

ক্যোয়ারী
বেলো : ১. তারিখ অনুসারে সর্বনিম্ন এবং সর্বোচ্চ সংস্করণগুলি নির্বাচন করতে একটি সাবকোয়ারি ব্যবহার করে (উদাহরণস্বরূপ <<১) এর জন্য গতিসংখ্যার জন্য কমপক্ষে এবং সর্বনিম্ন প্রয়োগ করা হয়)
২. তারপর বছরটি (পরে গ্রুপে) নির্বাচন করে, তারিখ (থেকে অর্ডার) এবং সর্বনিম্ন - সর্বাধিক সংস্করণ

SELECT LEFT(UPG_DATE, 4) AS Year
    , UPG_DATE
    , CONVERT(varchar(1), MIN_VER/1000000) + '.' + CONVERT(varchar(2), (MIN_VER/1000 - (MIN_VER/1000000)*1000)) + '.' + CONVERT(varchar(2), MIN_VER%1000)
        + ' - ' + CONVERT(varchar(1), MAX_VER/1000000) + '.' + CONVERT(varchar(2), (MAX_VER/1000 - (MAX_VER/1000000)*1000)) + '.' + CONVERT(varchar(2), MAX_VER%1000) AS Versions
INTO #Versions
FROM (
    SELECT CONVERT(varchar(10), SCHEMA_VER_DATE, 112) as UPG_DATE
        , MIN(SCHEMA_VER_MAJOR*1000000 + SCHEMA_VER_MINOR*1000 + SCHEMA_VER_SUB) AS MIN_VER
        , MAX(SCHEMA_VER_MAJOR*1000000 + SCHEMA_VER_MINOR*1000 + SCHEMA_VER_SUB) AS MAX_VER
    FROM audit_schema_version
    WHERE SCHEMA_VER_REMARK like 'Stored procedure build'
    GROUP BY CONVERT(varchar(10), SCHEMA_VER_DATE, 112)
) Versions;

পরবর্তী, প্রতিটি কলামটি পুনরাবৃত্তি হবে (বছর এবং বছর_COMMENT), তথ্য সনাক্ত করতে দুটি কলাম নির্বাচন করা হয়েছে are তারিখের সংখ্যাটি আপগ্রেডের সংখ্যা জানার জন্য গণনা করা হয় এবং সংস্করণগুলি বছর অনুসারে গ্রুপ করা হয়, স্টাফিং যাতে এটি সমস্ত এক লাইনে পরিণত হয়। এটি আমাদেরকে চূড়ান্ত সারণী দেয় যা পিভট ব্যবহার করা হবে।

SELECT Year, Year + '_COMMENT' as Year_COMMENT
    , COUNT(Year) AS Upgrades
    , STUFF((SELECT ' ; ' + SUB.Versions
                FROM #Versions SUB
                WHERE SUB.Year = V.Year
                ORDER BY UPG_DATE ASC
                FOR XML PATH(''), TYPE
                ).value('.', 'NVARCHAR(2000)')
            ,1,3,'') Versions
INTO #GroupedResults
FROM #Versions V
GROUP BY Year

SELECT * FROM #GroupedResults

ফলাফল এখানে:

| Year | Year_COMMENT | Upgrades | Versions                         |
|------|--------------|----------|----------------------------------|
| 2013 | 2013_COMMENT | 1        | 1.6.13 - 1.16.13                 |
| 2014 | 2014_COMMENT | 2        | 1.16.13 - 2.7.0 ; 2.8.0 - 2.12.0 |
| 2015 | 2015_COMMENT | 1        | 2.13.0 - 2.13.0                  |

এর পরে, একটি ভেরিয়েবল কলামগুলিতে পূর্ণ হয়, যাতে আমরা সেগুলি প্রদর্শন করতে চাইলে অর্ডার করি:

DECLARE @cols VARCHAR(1000),
    @finalQuery VARCHAR(2000)

SELECT @cols = STUFF((SELECT ',' + QUOTENAME(YEAR) + ',' + QUOTENAME(YEAR + '_COMMENT')
                    FROM #GroupedResults
                    GROUP BY YEAR
                    ORDER BY YEAR DESC
                    FOR XML PATH(''), TYPE
                    ).value('.', 'NVARCHAR(2000)')
    ,1,1,'')

অবশেষে, বেলো কোয়েরি ক্রস প্রয়োগ করে তাই আমরা পাই:
১ বছর এবং বছর_কমেন্ট মান সহ ভরাট কলম
২. বছরের সাথে সম্পর্কিত লাইনে আপগ্রেড সংখ্যার সাথে ভ্যালু কলাম এবং সংস্করণ মানগুলি Year_COMMENTs এর সাথে সম্পর্কিত লাইনগুলি
দুটি ফলস্বরূপ কলামের উপরে একটি পিভট ব্যবহার করা হয় যা আমাদের কর্নের চেয়ে মূল্য (সংস্করণে পরিবর্তিত সংযোজন সংখ্যা) দেয় (Year_COMMENTs সহ বছরগুলি পর্যায়ক্রমে)

set @finalQuery = N'SELECT ' + @cols + N' from 
             (
                select col, value
                from #GroupedResults
                cross apply
                (
                    SELECT CAST(Upgrades AS VARCHAR(200)), Year
                    UNION ALL
                    SELECT CAST(Versions AS VARCHAR(200)), Year_COMMENT
                ) c (value, col)
            ) x
            pivot 
            (
                Min(value)
                for col in (' + @cols + N')
            ) p1
            ; '

EXEC (@finalQuery);

DROP TABLE #Versions;
DROP TABLE #GroupedResults;

এটি নিম্নলিখিত ফলাফলগুলি প্রদান করে:

| 2015 | 2015_COMMENT    | 2014 | 2014_COMMENT                     | 2013 | 2013_COMMENT     |
|------|-----------------|------|----------------------------------|------|------------------|
| 1    | 2.13.0 - 2.13.0 | 2    | 1.16.13 - 2.7.0 ; 2.8.0 - 2.12.0 | 1    | 1.6.13 - 1.16.13 |
— JoseTeixeira
সূত্র
আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.