sql两张表，如何将符合条件的值相加

创建表T1(idint,time1datetime,value1int,time2datetime,value2int,time3datetime,value3int)表T2(idint,[2015-1-1]int，[2015-1-2]创建int，[2015-1-3]int)T1将insertrtintovalue(1,'2015-1-1',23,'2015-2-3',21,'2015-3-9',21)inT1value(2,'2015-1-1)将T2值(1,45,56,13)插入',23,'2015-2-3',21,'2015-3-9',21)InsertintoT2values(2,12,17,54)--改变T2列，然后使用TA与T1求和(select*fromT2unpivot(valfordatin([2015-1-1],[2015-1-2],[2015-1-3]))upvt)selectid,时间1,值1+isnull((selectvalfromtwhereid=t1.id和dat=时间1),0)值1，时间2，值2+isnull((id=t1.id和dat=时间2),0)值2，时间3，值3+isnull((selectvalfromtwithid=t1.idanddat=time3),0)T1的值3

如何进行sql行转列,列转行整合?

在编写大数据SQL时，列到列的转换是优化数据处理和分析的常用技术。
列转换涉及将数据从水平排列转换为垂直排列，反之亦然，以满足不同的分析需求。
首先我们通过一个例子来了解行列转换的重要性。
假设我们有不同产品在不同月份的销售数据，并且希望将产品显示为列，将月份显示为行。
现在，我们需要将行转换为列。
相反，当数据的列中有月份、行中有产品时，则需要进行列转换。
行转换可以使用CASEWHEN语句来实现。
这种简单的方法适用于MySQL、Hive和SparkSQL。
例如，“CASEmonthWHEN'2024-01'THENsaleEND”用于提取特定月份的销售数据。
对于SparkSQL环境，您可以使用PIVOT关键字来执行行操作。
PIVOT关键字用于指定组中的一组列以创建新列。
例如，“PIVOT”关键字可以按值聚合列“month”以形成新列，例如“month_01”、“month_02”、“month_03”等。
在MySQL、Hive、SparkSQL中，UNIONALL提供了通用的逐列方法。
它将不同的列值组合在一起，适用于许多数据库环境。
然而，当涉及很多列时，此方法的工作会很复杂。
例如，查询一整年的数据可能需要多次UNIONALL操作。
对于Spark环境，“EXPLODE”函数是将数组或映射转换为多行的有效方法。
可以通过预先创建映射并使用“EXPLODE”拆分映射来完成列到行的转换。
此外，“concat”和“trans_array”等操作也可以用于此目的。
在Hive中，直接使用UDTF（如`explode`）处理数组或映射时，需要配合`LATERALVIEW`函数来实现正确的数据绑定。
“LATERALVIEW”允许UDTF生成的结果被视为链接到原始表数据的视图。
SparkSQL还支持使用“LATERALVIEW”来处理UDTF结果。
这是一个侧视图函数，设计用于与UDTF配合使用，将一行数据拆分为多行数据，实现列转换。
在Spark3.4+中，“UNPIVOT”关键字提供了一种创建新行和列的方法。
使用`UNPIVOT`，您可以将特定列的值转换为新行，同时保留原始列名以重新组织数据。
简而言之，行列转换是SQL中一项重要的数据操作技巧，适用于许多不同的情况。
通过上述方法，可以灵活地处理和分析不同格式的数据。
希望读者能够根据自己的具体需求选择合适的应用方法。