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Ofiris
Asked: 2014-09-09 03:26:04 +0800 CST

Transformando tabela de várias colunas em tabela de estrutura diferente

  • 772

Sou um desenvolvedor de software que obteve dados no seguinte formato:

TABLE [dbo].[SensorValues](
    [timestamp] [datetime] NOT NULL,
    [Sensor1] [float] NULL,
    [Sensor2] [float] NULL,
    [Sensor3] [float] NULL
)

Gostaria de transformá-la em outra tabela, corresponde ao esquema que minha aplicação espera:

TABLE [dbo].[SensorValuesNormalized](
    [Id] [smallint] NOT NULL,
    [TimeStamp] [datetime2](3) NOT NULL,
    [Value] [real] NOT NULL
)

Id é o número da coluna na tabela original, a coluna X será transformada com X como id.

Posso usar C#/ Pythonpara examinar cada linha na tabela de origem e gerar linhas para Sensor1 , Sensor2 e Sensor3 .

Gostaria de saber se existe uma consulta SQL que posso usar para transformar dados da primeira tabela para a segunda, mantendo os dados?

por exemplo

[timestamp] [Sensor1] [Sensor2] [Sensor3]

2012-10-17 05:47:40.387 | 5.0 | 7.3 | NULL

Eu gostaria que a saída fosse:

[Id] [TimeStamp] [Value]

1    2012-10-17 05:47:40.387  5.0
2    2012-10-17 05:47:40.387  7.3

EDIT: Tenho mais de 200 sensores, timestamp é único na tabela original, e não único no destino.

sql-server

1 respostas

  1. Best Answer

    Como você tem um grande número de sensores, provavelmente criaria uma tabela de mapeamento. Aqui está uma demonstração mais completa usando UNPIVOT , por exemplo

    USE tempdb
GO

SET NOCOUNT ON
GO

IF OBJECT_ID('dbo.Sensors') IS NOT NULL DROP TABLE dbo.Sensors
IF OBJECT_ID('dbo.SensorValues') IS NOT NULL DROP TABLE dbo.SensorValues
IF OBJECT_ID('dbo.SensorValuesNormalized') IS NOT NULL DROP TABLE dbo.SensorValuesNormalized
GO

CREATE TABLE dbo.Sensors(
    sensorId    SMALLINT PRIMARY KEY,
    sensorName  VARCHAR(20) UNIQUE NOT NULL,
    dateAdded   DATETIME DEFAULT GETDATE()
)
GO

CREATE TABLE dbo.SensorValues(
    [timestamp] DATETIME PRIMARY KEY,
    Sensor1     FLOAT NULL,
    Sensor2     FLOAT NULL,
    Sensor3     FLOAT NULL
)
GO

CREATE TABLE dbo.SensorValuesNormalized(
    Id          SMALLINT NOT NULL,
    [timestamp] DATETIME2(3) NOT NULL,
    Value       FLOAT NOT NULL,

    PRIMARY KEY ( [timestamp], id )
)
GO

-- Populate sensor mapping table
;WITH cte AS (
SELECT TOP 250 ROW_NUMBER() OVER ( ORDER BY ( SELECT 1 ) ) rn
FROM master.sys.columns c1
    CROSS JOIN master.sys.columns c2
    CROSS JOIN master.sys.columns c3
)
INSERT INTO dbo.sensors ( sensorId, sensorName )
SELECT rn, 'Sensor' + CAST( rn AS VARCHAR(5) )
FROM cte
GO

-- Create some dummy sensor data for testing
;WITH cte AS (
SELECT TOP 1000 ROW_NUMBER() OVER ( ORDER BY ( SELECT 1 ) ) rn
FROM master.sys.columns c1
    CROSS JOIN master.sys.columns c2
    CROSS JOIN master.sys.columns c3
)
INSERT INTO dbo.sensorValues ( [timestamp],  Sensor1, Sensor2, Sensor3 )
SELECT DATEADD( second, rn, '1 Sep 2014' ), RAND() * rn, RAND() * rn * rn, RAND() * rn * rn * rn
FROM cte
GO

-- Remove a few nulls
UPDATE TOP(100) dbo.sensorValues
SET Sensor3 = NULL

UPDATE TOP(10) dbo.sensorValues
SET Sensor2 = NULL

INSERT INTO dbo.SensorValuesNormalized( id, [timestamp], value )
SELECT s.sensorId, x.[timestamp], x.value
FROM
    (
    SELECT
        sourceColumn, [timestamp], value
    FROM SensorValues sv
    UNPIVOT ( value for sourceColumn In ( Sensor1, Sensor2, Sensor3 ) ) upvt
    ) x
    INNER JOIN dbo.Sensors s ON x.sourceColumn = s.sensorName
GO

SELECT *
FROM sensorValues
WHERE [timestamp] = '2014-09-01 00:00:01.000'

SELECT * FROM dbo.SensorValuesNormalized
ORDER BY [timestamp], id

    NB, o UNPIVOT removerá NULLs.

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