GoogleSQL/标准SQL实现行转列（Pivot）方法咨询

我来帮你搞定这个行转列的需求！先明确下你的数据和期望效果：

原始输入数据 #

ID name timeSpent_in_mins
1 ABC 12
1 XYZ 24

期望输出结果 #

ID ABC XYZ
1 12 24

在Google SQL（也就是标准SQL）里，有两种常用的方法实现这个效果，下面给你详细拆解：

方法一：CASE WHEN + 聚合函数（通用写法） #

这是最普适的方案，几乎所有SQL方言都支持，适合你已经明确要转成列的name值的场景。核心思路是针对每个目标列，用CASE语句筛选出对应的数据，再通过聚合函数提取有效值。

SELECT
  ID,
  -- 匹配name为ABC的记录，取出对应的时长，否则返回NULL
  MAX(CASE WHEN name = 'ABC' THEN timeSpent_in_mins END) AS ABC,
  -- 同理处理XYZ
  MAX(CASE WHEN name = 'XYZ' THEN timeSpent_in_mins END) AS XYZ
FROM
  your_table_name -- 替换成你的实际表名
GROUP BY
  ID;

为什么用MAX？因为当name不匹配时CASE会返回NULL，聚合函数会自动忽略NULL值，正好能精准取出每个ID对应name的时长。如果你的数据里同一个ID+name有多条记录，可以根据业务需求换成SUM（总时长）或者AVG（平均时长）这类聚合函数。

方法二：使用标准SQL的PIVOT语法（简洁写法） #

Google SQL支持标准SQL的PIVOT操作，写法更简洁直观，同样适合已知目标列的场景：

SELECT *
FROM (
  -- 先筛选出需要用到的字段
  SELECT ID, name, timeSpent_in_mins
  FROM your_table_name -- 替换成实际表名
) AS source_data
PIVOT (
  -- 指定聚合函数，这里用MAX处理单条记录的情况
  MAX(timeSpent_in_mins)
  -- 指定要转成列的字段是name
  FOR name IN ('ABC' AS ABC, 'XYZ' AS XYZ)
) AS pivoted_table;

这里的子查询用来准备原始数据，PIVOT块里定义了三个关键部分：聚合函数、要转列的字段、具体要转的列值（还可以给列起别名，比如如果想把ABC改成Time_ABC，直接写'ABC' AS Time_ABC就行）。

补充说明 #

如果你的name值是动态变化的（比如不确定有哪些值），静态的PIVOT就没法直接用了。这时候可以在Google BigQuery里用EXECUTE IMMEDIATE结合动态SQL生成查询语句，但如果是固定列的场景，上面两种方法完全够用。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者synccm2012