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dbForge Studio for SQL Server为有效的探索、分析SQL Server数据库中的大型数据集提供全面的解决方案，并设计各种报表以帮助作出合理的决策。

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让我们通过执行“比较所选结果”命令来比较结果：

我们必须说，UNPIVOT和VALUES查询的执行速度没有明显差异。这适用于将列简单转换为行的情况。

让我们检查另一个任务，我们需要为每个玩家找到游戏中最频繁的结果。

我们将尝试在UNPIVOT声明的帮助下完成此任务：

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

在执行计划中，它表明瓶颈是多重数据读取和排序，这对于组织数据行是必需的：

如果我们记得可以使用外部查询块中的列，则很容易摆脱多重数据读取：

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

消除了多次读取数据，但是最耗资源的操作–排序仍然存在：

这就是VALUES语句在此任务期间的行为：

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

正如我们期望的那样，该计划得到了简化，但是仍然存在排序：

让我们尝试通过使用聚合函数来避免排序：

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

现在执行计划如下所示：

我们设法摆脱了排序。

结论

当需要在SQL Server中将列转换为行时，最好使用UNPIVOT或VALUES结构。

 如果在转换之后，应该将接收到的数据行用于聚合或排序，那么我们最好使用VALUES结构，这在大多数情况下会导致更有效的执行计划。

对于可能出现不同结构类型且列数不受限制的表，建议使用XML，它与动态SQL不同，可以在表函数内部使用。

在dbForge Studio for SQL Server中借助SQL Profiler对执行计划进行分步分析，可以检测查询性能的瓶颈。

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