SQL列转行（Unpivot）是将宽表转为长表的操作，主流实现方式有四种：1.原生UNPIVOT（SQL Server/Oracle），语义清晰但要求同类型且过滤NULL；2.UNION ALL模拟，通用但冗长；3.JSON函数动态展开，灵活适配动态列；4.CROSS JOIN+VALUES，兼顾可读性与效率。
SQL 中的列转行（Unpivot）操作，本质是将宽表结构（多列代表不同属性）转换为长表结构（属性名和值分两列存储），常用于数据标准化、报表汇总或对接分析工具。不同数据库对 UNPIVOT 的原生支持程度不同，实现方式也略有差异。
使用原生 UNPIVOT（SQL Server、Oracle）
SQL Server 和 Oracle 提供了标准的 UNPIVOT 语法，语义清晰、性能较好，适合明确列名且数量固定的场景。
以 SQL Server 为例：
SELECT id, attribute, value FROM ( SELECT id, name, age, city FROM users ) AS src UNPIVOT ( value FOR attribute IN (name, age, city) ) AS unpvt;
注意点：
-
所有被 unpivot 的列必须是相同数据类型，否则需提前用
CAST或CONVERT统一； -
IN子句中列出的列名不能带别名，也不能是表达式； - 结果中会自动过滤掉
NULL值（除非源数据允许并需要保留）。
用 UNION ALL 模拟（通用兼容方案）
MySQL、PostgreSQL、SQLite 等不支持原生 UNPIVOT 的数据库，常用 UNION ALL 多次查询拼接实现等效效果，灵活性高，但写法略冗长。
示例（MySQL/PostgreSQL）：
SELECT id, 'name' AS attribute, name AS value FROM users UNION ALL SELECT id, 'age', CAST(age AS VARCHAR) UNION ALL SELECT id, 'city', city ORDER BY id, attribute;
关键细节：
kashen-mysql DDLtoExcel
下载
解析 MySQL 8.0 的 DDL 脚本，并将表结构导出为 Excel 格式。适用于用户需将 MySQL 的 `CREATE TABLE` 语句转换为结构化的 Excel 文件场景，导出内容包含字段名、数据类型、长度及精度等信息。支持多张表的批量处理，每张表对应 Excel 中的一个独立工作表。适用于数据库文档编写、数据字典生成及模式分析等任务。
- 每条
SELECT必须有相同数量和顺序的列，类型需兼容（建议显式转换）； - 字符串字面量（如
'name'）作为属性名，便于后续分组或筛选； - 若原始列含
NULL，UNION ALL会保留，无需额外处理。
用 JSON 函数动态展开（PostgreSQL、MySQL 8.0+）
现代数据库支持 JSON 操作后，可先将行转为 JSON 对象，再用函数展开键值对，适合列名不固定或需动态处理的场景。
PostgreSQL 示例：
SELECT id, j.key AS attribute, j.value AS value FROM users, LATERAL json_each_text( to_jsonb(users) - 'id' ) AS j;
说明：
-
to_jsonb(users)将整行转为 JSONB；- 'id'排除主键； -
json_each_text()展开为键值对，key是列名，value是字符串值； - 所有值统一为文本类型，如需保持原类型，需配合
CASE或自定义函数转换。
用 CROSS JOIN + VALUES（SQL Server、PostgreSQL）
利用行构造器（VALUES）配合 CROSS JOIN，逻辑简洁，可读性优于 UNION ALL，且支持计算列。
SQL Server 示例：
SELECT
u.id,
v.attribute,
CASE v.attribute
WHEN 'name' THEN u.name
WHEN 'age' THEN CAST(u.age AS VARCHAR)
WHEN 'city' THEN u.city
END AS value
FROM users u
CROSS JOIN (VALUES ('name'), ('age'), ('city')) AS v(attribute);优势：
- 只需遍历一次原表，比多次
UNION ALL更高效（尤其大数据量）； -
VALUES可扩展为带权重或条件的元数据表，便于配置化管理； -
CASE表达式灵活支持类型转换和业务逻辑。
选择哪种方式，取决于目标数据库版本、列是否动态、性能要求以及维护成本。原生 UNPIVOT 最规范，UNION ALL 最通用，JSON 方案最灵活，CROSS JOIN + VALUES 则在可读性与效率间取得较好平衡。
