问题描述
表 tb 可以看成一个交叉表：ID 与 PartNum 两个字段的组合是行头，EnteredOn、PickedTime、DeliveredTime 三个字段名是列头，格子里放的是时间点。行头的内容和数量都不固定。现在要把这张表翻过来：原来的格子（时间点）变成新表的行头，原来的行头（PartNum 与 ID 的组合）变成新表的列头，原来的三个列头换成字符串 ENTERED、PICKED、DELIVERED 填进格子里。
源数据
期望结果
列头是 PartNum 与 ID 拼成的组合，行头是时间点，格子里是动作名：
第一行 2024-03-28 08:59:13.727 落在 50A_100 这一列，值是 ENTERED，说明这是 ID=100、PartNum=50A 这条记录的进入时间。同一列往下还能看到 PICKED 和 DELIVERED 两行，分别是这条记录的取件时间和送达时间。也就是说，原来横着排在一行里的三个时间点，现在竖着排成了一列。
ID=171 和 ID=211 这两条记录只有进入时间，取件和送达是空的，所以结果里 50A_171 和 70B_211 这两列各只有一个 ENTERED，没有 PICKED 和 DELIVERED。空值必须先滤掉，否则会在新表里多出两行没有意义的时间点。
新表的列数等于源数据里 "行头组合" 的个数（本例 4 个），行数等于三个时间列里非空值的总条数（本例 6 加 2 共 8 条），两个方向都不固定，所以这道题不能用写死列名的办法做。
SQLazy 分步实现
这道题的本质是旋转两次。第一次把三个时间列旋转成行，让每个时间点单独占一行，同时记下这个时间点属于哪个动作；第二次把行再旋转成列，用 PartNum 与 ID 拼出来的组合当新列名。两次旋转都用旋转功能，第一次用它的逆向模式（列转行），第二次用默认模式（行转列）。中间还要做两件小事：滤掉空的时间点，把动作的字段名换成题目要求的短名。
下面逐一解释这些步骤。
第 1 步：把三个时间列转成行
pivot group ID, PartNum; name action_type; value t_stamp; inverse
这是本题的第一个关键动作。旋转功能默认是把行转成列，加上逆向参数就切换成列转行：ID 和 PartNum 两个分组列保持不动，其余三个时间列被展开成行，原来的列名 EnteredOn、PickedTime、DeliveredTime 变成新列 action_type 的值，原来的列值（时间点）变成新列 t_stamp 的值。
这一步之后，一行宽记录变成了三行长记录：ID=100 这条记录会变成三行，分别带着 EnteredOn、PickedTime、DeliveredTime 三个动作名和对应的时间点。行头组合有几个、列头有几个都不影响这个动作，所以行头数量不固定也不怕。
第 2 步：滤掉空的时间点
filter (t_stamp notnull)
源数据里 ID=171 和 ID=211 这两条记录只有进入时间，取件和送达是空的。列转行会把空值也展开成行，这些行没有实际意义，先滤掉。判断空值用的是非空函数，整个条件式写在筛选功能的括号里。
第 3 步：把动作名换成题目要求的短名
compute if(action_type = “EnteredOn” then “ENTERED”, action_type = “PickedTime” then “PICKED”, action_type = “DeliveredTime” then “DELIVERED”) as status
题目要求格子里的内容是 ENTERED、PICKED、DELIVERED，而列转行得到的是原始的列名，所以用计算列加条件函数做一次映射：动作名等于 EnteredOn 就换成 ENTERED，等于 PickedTime 就换成 PICKED，等于 DeliveredTime 就换成 DELIVERED，结果写入新列 status。条件函数可以依次判断多个条件并返回对应的值，正好适合这种多个等值分支的映射。
第 4 步：拼出新表的列名
compute concat(PartNum, “_”, ID) as col_name
新表的列头是 PartNum 与 ID 用下划线拼起来的组合，比如 50A_100。用连接函数把两个字段和中间的下划线拼成一个字符串，写入新列 col_name。列名不是事先知道的，是数据算出来的，这也是这道题不能写死列名的原因。
第 5 步：只留需要的三列
derive t_stamp, col_name, status
前面的步骤留下了 ID、PartNum、action_type 等中间列，第二次旋转只需要时间点、列名、动作名三列，用导出表挑出来即可。
第 6 步：把行转成列
pivot group t_stamp; name col_name; value status
第二次旋转不写计算方法，用默认模式行转列：按 t_stamp 分组，col_name 的每个取值变成一个新列的列名，status 的值填进对应的格子。同一行同一列在数据里只会出现一次（一个时间点只属于一条记录的一个动作），所以不需要指定聚合算法，缺省的取组内第一条就够了。
这里不写逆向参数，与第 1 步正好相反：第 1 步是把列转成行，这一步是把行转成列，两次旋转合起来完成了整张表的翻转。
编译生成 SQL
确认上述 6 步逻辑后，SQLazy 编译器自动生成原生 SQL（这里是 MySQL 语法）：
WITH t1 AS (
SELECT ID, PartNum, 'EnteredOn' AS action_type, EnteredOn AS t_stamp
FROM tb
UNION ALL
SELECT ID, PartNum, 'PickedTime' AS action_type, PickedTime AS t_stamp
FROM tb
UNION ALL
SELECT ID, PartNum, 'DeliveredTime' AS action_type, DeliveredTime AS t_stamp
FROM tb
),
t2 AS (
SELECT ID, PartNum, EnteredOn, PickedTime, DeliveredTime
FROM t1
WHERE t_stamp IS NOT NULL
),
t4 AS (
SELECT ID, PartNum, action_type, t_stamp
, CASE
WHEN action_type = 'EnteredOn' THEN 'ENTERED'
WHEN action_type = 'PickedTime' THEN 'PICKED'
WHEN action_type = 'DeliveredTime' THEN 'DELIVERED'
ELSE NULL
END AS status
, concat_ws('', PartNum, '_', ID) AS col_name
FROM t2
),
t5 AS (
SELECT t_stamp, col_name, status
, FIRST_VALUE(status) OVER (PARTITION BY t_stamp, col_name ORDER BY NULL) AS FIRST_2
FROM t4
)
SELECT t_stamp
, MIN(CASE
WHEN col_name = '50A_100' THEN FIRST_2
END) AS `50A_100`
, MIN(CASE
WHEN col_name = '50A_171' THEN FIRST_2
END) AS `50A_171`
, MIN(CASE
WHEN col_name = '60B_125' THEN FIRST_2
END) AS `60B_125`
, MIN(CASE
WHEN col_name = '70B_211' THEN FIRST_2
END) AS `70B_211`
FROM t5
GROUP BY t_stamp
SQLazy 让你用业务语言描述逻辑，而不是用 SQL 语法写嵌套查询。这道题的两次翻转各用一句旋转语句就能表达：第一次用逆向模式把三个时间列展开成行，第二次用默认模式把行再转成列，读代码时一眼就能看出 "先列转行、再行转列" 这两步，不必在 SQL 里逐个手写 UNION ALL 和写死的 CASE 分支。
旋转功能的两种模式是这道题的关键。同一个功能，加不加逆向参数就切换了方向，而两个方向共用分组列、标题列、取值列这套说法，业务上说的 "哪个字段当新列名、哪个字段当新值" 可以直接照抄成参数，不需要先想清楚 SQL 里该用 CASE 还是该用 UNION。
新列名来自数据本身（PartNum 与 ID 拼接）时，SQL 只能把列名写死在语句里，数据一变就得改语句；SQLazy 把拼接列名也当成一步普通的计算列，列名随数据自动生成，行头和列头数量变化都不用改代码。
分步计算让每一步都能单独查看：第 1 步之后能看到展开后的长表，第 2 步之后能看到空值已经被滤掉，第 4 步之后能看到拼好的列名，出错时不必把整条语句跑完再猜哪一段不对。
