dbForge Studio for SQL Server為有效的探索、分析SQL Server數據庫中的大型數據集提供全面的解決方案，并設計各種報表以幫助作出合理的決策。

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讓我們通過執行“比較所選結果”命令來比較結果：

我們必須說，UNPIVOT和VALUES查詢的執行速度沒有明顯差異。這適用于將列簡單轉換為行的情況。

讓我們檢查另一個任務，我們需要為每個玩家找到游戲中最頻繁的結果。

我們將嘗試在UNPIVOT聲明的幫助下完成此任務：

SELECT
      PlayerID
    , GameType = (
        SELECT TOP 1 GameType
        FROM dbo.Players
        UNPIVOT (
            GameCount FOR GameType IN (
                Win, Defeat, StandOff
            )
        ) unpvt
        WHERE PlayerID = p.PlayerID
        ORDER BY GameCount DESC
    )
FROM dbo.Players p

在執行計劃中，它表明瓶頸是多重數據讀取和排序，這對于組織數據行是必需的：

如果我們記得可以使用外部查詢塊中的列，則很容易擺脫多重數據讀取：

SELECT
      p.PlayerID
    , GameType = (
        SELECT TOP 1 GameType
        FROM (SELECT t = 1) t
        UNPIVOT (
            GameCount FOR GameType IN (
                Win, Defeat, StandOff
            )
        ) unpvt
        ORDER BY GameCount DESC
    )
FROM dbo.Players p

消除了多次讀取數據，但是最耗資源的操作–排序仍然存在：

這就是VALUES語句在此任務期間的行為：

SELECT
      t.PlayerID
    , GameType = (
            SELECT TOP 1 GameType
            FROM (
                VALUES
                      (Win,  'Win')
                    , (Defeat,   'Defeat')
                    , (StandOff, 'StandOff')
            ) t (GameCount, GameType)
            ORDER BY GameCount DESC
        )
FROM dbo.Players t

正如我們期望的那樣，該計劃得到了簡化，但是仍然存在排序：

讓我們嘗試通過使用聚合函數來避免排序：

SELECT
      t.PlayerID
    , GameType = (
            SELECT TOP 1 GameType
            FROM (
                VALUES
                      (Win,  'Win')
                    , (Defeat,   'Defeat')
                    , (StandOff, 'StandOff')
            ) t (GameCount, GameType)
            WHERE GameCount = (
                SELECT MAX(Value)
                FROM (
                    VALUES (Win), (Defeat), (StandOff)
                ) t(Value)
            )
        )
FROM dbo.Players t

現在執行計劃如下所示：

我們設法擺脫了排序。

結論

當需要在SQL Server中將列轉換為行時，最好使用UNPIVOT或VALUES結構。

如果在轉換之后，應該將接收到的數據行用于聚合或排序，那么我們最好使用VALUES結構，這在大多數情況下會導致更有效的執行計劃。

對于可能出現不同結構類型且列數不受限制的表，建議使用XML，它與動態SQL不同，可以在表函數內部使用。

在dbForge Studio for SQL Server中借助SQL Profiler對執行計劃進行分步分析，可以檢測查詢性能的瓶頸。

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