如何用Azure DF/Synapse/SQL无分组将列数据转置为3列月份映射行格式

需求核心：不做数据分组，将源CSV中重复排列的月份列转为行存储，固定维度字段保留，拆分后每行对应1个月份的全量度量值。

前置映射规则确认 #

源CSV中13个固定维度列（从Supercategory到Item Description）直接保留输出；后续连续排列的Jan 2022/Feb 2022列按从左到右顺序，依次对应输出的业务度量字段，COUNTRY/LOCAL_CURRENCY/EXCHANGE_RATE/YEAR/MONTH/MONTH_YEAR为衍生/固定赋值字段，不从源月份列提取。

方案1：Synapse SQL 实现（无聚合分组，性能最优） #

先将源CSV导入Synapse临时表stg_sales_raw，导入时重名月份列会自动加数字后缀（如Jan 2022_1、Feb 2022_1，后缀序号和度量顺序一一对应），确认列和度量的映射关系后，执行以下查询即可：

SELECT
    -- 以下固定值可根据业务实际替换，也可关联维度表动态获取
    'US' AS COUNTRY,
    'USD' AS LOCAL_CURRENCY,
    m.YEAR,
    m.MONTH,
    m.MONTH_YEAR,
    -- 直接保留所有固定维度列
    r.Supercategory,
    r.Segment,
    r.Subsegment,
    r.Class,
    r.[Total Property (Brand + License)],
    r.[Corporate Manufacturer],
    r.Manufacturer,
    r.Brand,
    r.License,
    r.Licensors,
    r.[Model Number],
    r.[Item Description],
    -- 拆分后的度量字段
    m.UNITS,
    m.AMOUNT_LC,
    m.AMOUNT_USD,
    m.[% Distribution - Weighted],
    m.[% of Stores Selling - Unweighted],
    m.[$ Velocity - Weighted],
    m.[Unit Velocity - Weighted],
    -- 汇率可关联汇率表按月份动态获取
    1 AS EXCHANGE_RATE
FROM stg_sales_raw r
-- 逐行拆分为对应月份的行，全程无GROUP BY聚合操作
CROSS APPLY (
    VALUES
    -- 1月数据，按度量顺序取对应Jan列，有多少个度量就加多少个字段
    (2022, 1, 'Jan 2022', r.[Jan 2022_1], r.[Jan 2022_2], r.[Jan 2022_3], r.[Jan 2022_4], r.[Jan 2022_5], r.[Jan 2022_6], r.[Jan 2022_7]),
    -- 2月数据，按度量顺序取对应Feb列
    (2022, 2, 'Feb 2022', r.[Feb 2022_1], r.[Feb 2022_2], r.[Feb 2022_3], r.[Feb 2022_4], r.[Feb 2022_5], r.[Feb 2022_6], r.[Feb 2022_7])
) m(
    YEAR, MONTH, MONTH_YEAR,
    UNITS, AMOUNT_LC, AMOUNT_USD,
    [% Distribution - Weighted], [% of Stores Selling - Unweighted],
    [$ Velocity - Weighted], [Unit Velocity - Weighted]
)

方案2：Azure DF / Synapse Pipeline 低代码实现 #

全程不需要聚合分组操作，步骤如下：

• 配置CSV源数据集，开启「自动推断列名」，注意关闭「自动排序列」选项，保证源文件列顺序不被打乱，重名月份列会自动加数字后缀区分。
• 添加「派生列」转换，补全固定字段COUNTRY、LOCAL_CURRENCY、EXCHANGE_RATE，直接赋值业务固定值即可。
• 复制两个数据流支流做独立字段映射：
  • 支流1（1月数据）：选取所有固定维度列、固定值列，选取所有后缀为_1到_7的Jan 2022列，分别重命名为对应度量名，同时派生列YEAR=2022、MONTH=1、MONTH_YEAR='Jan 2022'
  • 支流2（2月数据）：选取所有固定维度列、固定值列，选取所有后缀为_1到_7的Feb 2022列，分别重命名为对应度量名，同时派生列YEAR=2022、MONTH=2、MONTH_YEAR='Feb 2022'
• 添加「联合（Union）」转换，将两个支流按字段名对齐合并，即可得到最终的行结构输出。
• 配置输出数据集，映射字段到目标存储即可。

注意事项：源文件的重复月份列没有独立列名，完全靠顺序对应度量，导入环节必须确认列顺序未被修改，否则会出现度量值错位的问题。

源数据与输出样例对照如下：

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Saranya Gogineni