El presente trabajo realizado por nosotros alumnos de la Universidad Nacional San Luis Gonzaga de Ica se trata de Referencias Cruzadas y Virtualizacion de datos en filas y columnas. Se investigara sobre la forma de visualización de datos en filas y columnas para una mejor presentación de la data almacenada Con el presente taller se espera que los alumnos puedan conocer o reforzar los conocimientos sobre procesamiento en Data. Los recursos utilizados para la presente investigación solo serán que el participante tenga una computadora disponible con MS SQL SERVER instalado y Microsoft Access. El tiempo de investigación recomendado serán 10 min por parte teórica y 10 por laboratorio se recomienda ir progresivamente sin adelantarse puntos, el intentar hacer una parte practica antes de leer la teórica podrá originar no entender el código

1. CONSULTAS DE
REFERENCIAS CRUZADAS

2. INTEGRANTES
 ANGULO MENDEZ, Angelo
 LEVANO CASTILLA, Carlos
 PARDO FIGUEROA HERENCIA,
Jhonatan
 QUISPE ARCOS, Hans
 RAMIREZ GAMBOA, Marlon

3. CONSULTAS DE REFERENCIA CRUZADA

4.  La sentencia TRANSFORM es la que se utiliza para definir una consulta
de referencias cruzadas.
 La sintaxis es la siguiente:
La sentencia SELECT
En la SELECT la columna fija es la columna que define el encabezado de filas, el origen que indicamos
en la cláusula FROM es la tabla (o tablas) de donde sacamos la información, y en la cláusula GROUP
BY ponemos la columna que va a definir las filas del resultado.
La SELECT puede contener una cláusula WHERE para seleccionar la filas que se utilizan para calcular el
resultado, puede contener subconsultas pero no la cláusula HAVING.
La sentencia PIVOT
En la cláusula PIVOT indicamos la columna cuyos valores van a definir columnas dinámicas del
resultado a esta columna la llamaremos pivote.
La sentencia IN
La cláusula IN permite definir el conjunto de valores que queremos que aparezcan como columnas
dinámicas.

5. SELECT rep as
empleado,month(fechape
dido)as
mes,sum(importe)as
vendido
FROM
pedidosGROUPBY
rep,month(fechapedido)
TRANSFORM
Sum(importe)
SELECT rep as
empleadoFROM pedidos
GROUPBY
repPIVOTmonth(fechape
dido)

6. El operador PIVOT sólo trabaja con base de datos cuyo nivel de compatibilidad
mayor o igual a 90 (SQL Server 2005). Northwind es una base de datos creada
con SQL Server 2000, y por lo tanto su nivel de compatibilidad es 80. Para
solucionar este problema debemos obviamente cambiar dicho nivel de
compatibilidad a 90.
Msg 325, Level 15, State 1, Line 13
Incorrect syntax near 'PIVOT'. You may need to set the compatibility level of the
current database to a higher value to enable this feature. See help for the stored
procedure sp_dbcmptlevel.
EXEC dbo.sp_dbcmptlevel @dbname=N'Northwind', @new_cmptlevel=90

8. DECLARE @CatPVT AS NVARCHAR(MAX), @Categorias AS varchar(20)
DECLARE @CatID INT
--Creamos variables para almacenar la cadena,
--las categorias,el id de las categotias
SET @CatID=(SELECT MIN(CategoryID) FROM Categories)
SET @Categorias = ( SELECT CategoryName FROM Categories WHERE CategoryID = @CatID)
--la categoria con el id mas bajo que seria idcategoria 1 Beverages
SET @CatPVT = N''
--la cadena donde acumularemos las columnas que queremos tener al final del pivot
WHILE @Categorias IS NOT NULL
BEGIN
SET @CatPVT = @CatPVT + N',['+ @Categorias +N']'
--se añade el nombre almacenado
SET @Categorias = (SELECT TOP(1) CategoryName
FROM Categories WHERE CategoryID > @CatID
ORDER BY CategoryID ASC)
--se selecciona el siguiente nombre dentro de la tabla categorias
SET @CatID=(SELECT MIN(CategoryID) FROM Categories Where Categoryname=@Categorias)
--se reemplaza el ultimo id por el id que se acaba de aumentar
--y se repite el Ciclo
END

9. print @CatPVT
SET @CatPVT = SUBSTRING(@CatPVT, 2, LEN(@CatPVT))
print 'ok'
print @CatPVT
--se le quita la , al incicio de la cadena
DECLARE @sql AS nvarchar(MAX)
--aqui tenemos la cadena que se ejecutara
--y a donde se le añadira la subcadena que contiene las columnas
SET @sql = N'SELECT *
FROM (SELECT P.ProductID, C.CategoryName, (OD.UnitPrice *
OD.Quantity) AS Monto
FROM Products P
INNER JOIN dbo.[Order Details] OD
ON P.ProductID=OD.ProductID
INNER JOIN Categories C
ON C.CategoryID=P.CategoryID
) PIV
PIVOT (SUM(Monto) FOR CategoryName IN ('+ @CatPVT + ')) AS Child
order by 1'
print @sql
EXEC sp_executesql @sql

14. CustomerID Year TotalDue CustomerID 2001 2002 2003 2004
----------- ----------- -------------------- ----------- - -------------------- --------------------- - -------------------- --
- ------------------
1 2001 14603,7393 1 40732,6067 72366,1284 NULL NULL
1 2001 26128,8674 2 NULL 15653,6715 12118,0275 4962,2705
1 2002 37643,1378 3 39752,8421 168393,7021 219434,4265 51925,3549
1 2002 34722,9906 4 NULL 263025,3113 373484,299 143525,60
2 2002 10184,0774 18
2 2002 5469,5941 5 NULL 33370,6901 60206,9999 20641,110
2 2003 1739,4078 6
2 2003 1935,5166 6 NULL NULL 668,4861 2979,34
2 2003 3905,2547 73
2 2003 4537,8484 7 NULL 6651,036 3718,7804 NULL
2 2004 4053,9506 8 NULL NULL 19439,2466 10900,03
2 2004 908,3199 47
3 2004 17051,8292 9 NULL 320,6283 11401,5975 5282,8652
3 2004 34873,5257 10 NULL 96701,7401 291472,2172 204525,96
34
11 40350,4474 24300,4254 NULL NULL
Esto es especialmente útil cuando es imposible mediante
12
3
NULL 117419,735 191505,7911 29091,765
14 NULL NULL 7348,0162 1446,684
una sentencia el rescatar toda la información que el usuario
8
requiere, como por ejemplo en una factura del servicio
telefónico que está sujeta a promociones, tipos de cliente,
tipos de llamadas, localidades, horarios pico y no pico, etc.

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