数据库列转换,列转换好后不要放在一个格子中的。

demonapple 2010-12-15 12:17:40
假如有表test
字段a
1
b
3
c
5
6



内容是无规律的。
然后要转换成a 1 b 3 c 5 6 ...
转换好后不是放在一个格子中的


declare @sql varchar(1000)
set @sql=''
select @sql=@sql+a from test

select left(@sql,len(@sql)-1)

上面那段代码最后的结果是放在一个格子中的
我想实现,a, 1,2,3,c,5,6是放在一个一个格子里面的那种

请问能不能实现呢?
分很少,见谅。。。。
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demonapple 2010-12-25
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Dlut_LIuQ
(飘零一叶)

还是有点差距,行的名字没有取以前列的名字。。。
飘零一叶 2010-12-15
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IF OBJECT_ID('TB') IS NOT NULL DROP TABLE TB
GO
CREATE TABLE TB
(
a varchar(5)
)
INSERT INTO TB
select 'a' union all
select 'b' union all
select '3' union all
select 'c' union all
select '5' union all
select '6'




declare @sql varchar(1000)
select @sql=isnull(@sql+',','')+' max(case when a='''+a+''' then a end) a' from tb
set @sql='select '+@sql+' from tb'
exec (@sql)
---------------------
a a a a a a
a b 3 c 5 6




王向飞 2010-12-15
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--> 数据库版本:
--> Microsoft SQL Server 2008 (RTM) - 10.0.1600.22
--> 测试数据:[TB]
IF EXISTS (SELECT * FROM sys.objects WHERE object_id = OBJECT_ID(N'[TB]')
AND type in (N'U'))
DROP TABLE [TB]
GO

---->建表
create table [TB]([月份] int,[姓名] varchar(2),[类型] varchar(6),[天数] int)
insert [TB]
select 201008,'AA','病假',1 union all
select 201008,'AA','事假',2 union all
select 201008,'AA','有薪假',1 union all
select 201008,'BB','病假',2 union all
select 201008,'BB','事假',1 union all
select 201008,'BB','有薪假',2 union all
select 201009,'AA','病假',1 union all
select 201009,'AA','事假',2 union all
select 201009,'AA','有薪假',1 union all
select 201009,'BB','病假',2 union all
select 201009,'BB','事假',1 union all
select 201009,'BB','有薪假',2
GO

declare @sql varchar(8000)
select @sql = isnull(@sql+',','')+'max(case when 月份='''+ltrim(月份)+''' and 类型= '''+ltrim(类型)+''' then 天数 else null end) as ['+ltrim(月份)+ltrim(类型)+']'
from (
select distinct 月份,类型 from TB t
) r
select @sql = '
select 姓名,'+@sql+'
from TB r
group by 姓名'
exec(@sql)
自己参照改改吧。
-晴天 2010-12-15
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告诉你一个很简易的方法:
导出到EXCEL,然后复制,选择性粘贴,转置.就OK.
比写SQL语句省NNN倍事.
内容概要:本文系统研究了基于CNN-SVM的卷积神经网络与支持向量机融合的数据分类预测方法,聚焦其在工业故障识别的应用,提供了完整的Matlab代码实现。通过CNN提取输入数据的深层空间特征,再由SVM进行高精度分类,充分发挥两者优势,有效提升了故障识别的准确性、鲁棒性与泛化能力。该方法特别适用于处理电力系统、机械设备等领域的高维、非线性、强噪声监测数据,在变压器故障诊断、轴承缺陷识别等场景具有重要应用价值。文档还整合了机器学习、深度学习、图像处理、路径规划、电力系统优化等多个前沿科研方向的技术资源,配套大量Matlab/Simulink仿真案例与Python代码,全面支持科研复现与工程实践。; 适合人群:具备一定编程基础,熟练掌握Matlab或Python语言,从事电气工程、自动化、人工智能、机械故障诊断等相关领域研究的研发人员及高校研究生; 使用场景及目标:① 实现工业设备的状态监测与多类别故障分类;② 深入理解CNN与SVM融合模型的设计原理与工程实现细节;③ 借助所提供的丰富算法案例开展科研复现、模型优化与系统仿真验证; 阅读建议:建议按照文档目录结构系统化学习,结合百度网盘提供的完整代码资源进行动手实践,重点关注CNN特征提取层与SVM分类器之间的数据接口设计与参数调优策略,同时可延伸学习文涉及的其他智能算法及其在电力系统、信号处理等领域的交叉应用,全面提升科研创新能力。

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