SQL行转列、列转行可以帮助我们更方便地处理数据，生成需要的报表和结果集。本文将介绍在SQL中如何实现数据表地行转列、列转行操作，以及实际应用示例。
这里通过表下面三张表进行举例
SQL创建数据库和数据表
数据表示例数据分别如下：
data_learning.product_order（商品销量表）：
data_learning.product（商品信息表）：
data_learning.product_category（商品二级分类信息表）：
01
行转列
1.1 使用CASE WHEN语句+聚合函数
**问题：**请查询女裙和儿童家具的销量，输出结果形式为女裙销量作为一列，儿童家具作为一列。
SQL：
SELECT SUM(CASE WHEN c.category_name = '女裙' THEN a.sales_volume ELSE 0 END) AS 女裙销量 ,SUM(CASE WHEN c.category_name = '儿童家具' THEN a.sales_volume ELSE 0 END) AS 儿童家具销量 FROM data_learning.product_order a LEFT JOIN ( SELECT * FROM data_learning.product_category )c on a.category_id = c.category_id ;
结果如下：
1.2 使用if函数+聚合函数
同样是上面那个问题，用第二种方式如何实现呢？
SQL：
SELECT SUM(IF(c.category_name = '女裙',sales_volume,0 )) AS 女裙销量 ,SUM(IF(c.category_name = '儿童家具',sales_volume,0)) AS 儿童家具销量 FROM data_learning.product_order a LEFT JOIN ( SELECT * FROM data_learning.product_category )c on a.category_id = c.category_id ;
结果如下：
在实际工作中，使用场景可能比这个复杂。
比如“请查询每个月女裙和儿童家具地销量，输出结果形式为女裙销量作为一列，儿童家具作为一列”。这个时候，可以结合GROUP BY语句去实现。
同时，聚合函数可能也不一定是SUM，有可能是MAX，这个都要根据具体的业务定义，数据表内容等去灵活运用。
02
列转行
2.1 使用 UNION ALL或UNION语句
我们将上面行转列的数据结果插入到一张临时表data_learning.tmp_test，然后用这个把这个表的结果做列转行操作，也就是女裙和儿童家具变成行。
step1 : 上面的查询结果存入临时表。（实际工作中不用，这里仅仅是想用上面的数据另建一张表作为操作示例）
CREATE TABLE data_learning.tmp_test AS SELECT SUM(IF(c.category_name = '女裙',sales_volume,0 )) AS 女裙销量 ,SUM(IF(c.category_name = '儿童家具',sales_volume,0)) AS 儿童家具销量 FROM data_learning.product_order a LEFT JOIN ( SELECT * FROM data_learning.product_category )c on a.category_id = c.category_id ;
**step2：**做列转行操作
SQL：SELECT '女裙' AS 类别 ,女裙销量 AS 销量 FROM data_learning.tmp_test UNION ALL SELECT '儿童家具' AS 类别 ,儿童家具销量 AS 销量 FROM data_learning.tmp_test ;
结果如下：
行转列与列转行是SQL中非常重要的数据转换技巧。通过掌握这些技巧，你可以更加灵活地处理和分析数据，提高数据处理效率。希望本文能对你有所帮助！
