


MySQL-Abfrage zum Konvertieren von Zeilen in Spalten basierend auf mehreren Spalten
Einführung:
Dynamisch Das Konvertieren von Zeilen in Spalten ist eine häufige Aufgabe bei der Datenbearbeitung. In diesem Artikel untersuchen wir eine Lösung, die eine MySQL-Abfrage verwendet und die Funktionen einer früheren Lösung erweitert, die eine Einzelspaltenkonvertierung abwickelte.
Problem:
Sie haben eine Tabelle mit mehreren Zeilen, die Daten und entsprechende Preise darstellen, geordnet nach Bestellung und Artikel. Das Ziel besteht darin, diese Daten in eine Tabelle umzuwandeln, in der jede Bestellung als Spalte und jeder Artikel als Zeile dargestellt wird, wobei die entsprechenden Preise angezeigt werden.
Lösung:
Um diese mehrspaltige Konvertierung zu erreichen, wenden wir einen zweistufigen Prozess an.
Schritt 1: Entpivotieren der Daten
Wir beginnen mit der Entpivotierung der Daten mithilfe von UNION ALL, um mehrere Zeilen für jede Kombination aus Bestellung und Artikel zu erstellen. Dies ermöglicht es uns, die Daten im nächsten Schritt einfacher zu manipulieren.
SELECT id, CONCAT('order', `order`) col, data value FROM tableA UNION ALL SELECT id, CONCAT('item', item) col, price value FROM tableA;
Schritt 2: Pivotieren der entpivotierten Daten
Sobald die Daten entpivotiert sind, führen wir eine Pivotierung durch es mithilfe von Aggregatfunktionen mit CASE-Anweisungen wieder in Spalten zurück. Dadurch werden die nicht geschwenkten Zeilen nach ID gruppiert und die entsprechenden Werte den entsprechenden Spalten zugewiesen.
SELECT id, MAX(CASE WHEN col = 'order1' THEN value END) ORDER1, MAX(CASE WHEN col = 'order2' THEN value END) ORDER2, MAX(CASE WHEN col = 'order3' THEN value END) ORDER3, MAX(CASE WHEN col = 'item1' THEN value END) ITEM1, MAX(CASE WHEN col = 'item2' THEN value END) ITEM2, MAX(CASE WHEN col = 'item3' THEN value END) ITEM3 FROM ( SELECT id, CONCAT('order', `order`) col, data value FROM tableA UNION ALL SELECT id, CONCAT('item', item) col, price value FROM tableA ) d GROUP BY id;
Dynamische Abfragegenerierung:
Um Tabellen mit unterschiedlicher Anzahl von Bestellungen zu verarbeiten und Elemente können wir die Abfrage mithilfe einer vorbereiteten Abfrage dynamisch generieren Anweisung.
SET @sql = NULL; SELECT GROUP_CONCAT(DISTINCT CONCAT( 'MAX(CASE WHEN col = ''', col, ''' THEN value END) AS `', col, '`') ) INTO @sql FROM ( SELECT CONCAT('order', `order`) col FROM tableA UNION ALL SELECT CONCAT('item', `item`) col FROM tableA )d; SET @sql = CONCAT('SELECT id, ', @sql, ' FROM ( SELECT id, CONCAT(''order'', `order`) col, data value FROM tableA UNION ALL SELECT id, CONCAT(''item'', item) col, price value FROM tableA ) d GROUP BY id'); PREPARE stmt FROM @sql; EXECUTE stmt; DEALLOCATE PREPARE stmt;
Ergebnis:
Die resultierende Tabelle bietet eine prägnante Darstellung der Daten, wobei jede Bestellung als Spalte und jedes Element als Zeile angezeigt wird die entsprechenden Preise.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie konvertiere ich MySQL-Zeilen in Spalten basierend auf mehreren Spalten?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

MySQLstringtypesimpactstorageandperformanceasfollows:1)CHARisfixed-length,alwaysusingthesamestoragespace,whichcanbefasterbutlessspace-efficient.2)VARCHARisvariable-length,morespace-efficientbutpotentiallyslower.3)TEXTisforlargetext,storedoutsiderows,

Mysqlstringtypesincludevarchar, Text, char, enum, undset.1) varcharisversatileforVariable-LengthStringuptoaspecifiedLimit.2) TextissidealforlargetextStorageWithoutadefinedLimit.3) charisfixed-längen, geeigneter ForconsistentDatalikeCodecodes.4) EnumforcesDataTaTaTableConSconsistentDatalikaScodes.4)

MySqloffersVariousStringDatatypes: 1) Charforfixed-Länge-Strings, 2) varcharforvariable-Lengthtext, 3) Binary und VarbinaryforBinaryData, 4) BloBandtextForLargedata und 5) Enumandforcontrolledinput

TOGRANTREMMENTIONSTONEWMYSQLUSERS, folgt der THESESTEPS: 1) AccessMysqlasauser withSuffePrivileges, 2) CreateeNewuserwiththecreateuserCommand, 3) UsetheGrantcommandtospecifificpermissionSlikesSelect, Einfügung, orallprivileSontespezifizierungen, und orallprivileSonegierungen, und orallprivileSonegierungen, und orallprivileSonegierungen, und 4), orallprivileSONSONSONSONSONSORTIONALS, und4) und 4), und 4), und 4)), und 4), orallprivileSoneger

Toaddusersinmysqleffektiv und secury, folge theSesteps: 1) UseTheCreatErStatementToaddanewuser, spezifizieren derHostandastrongPassword.2) GrantNeornyprivileGeSusingTheGrantstatement, AdheringTothprincipleastprivilege.3) implementssecurityMectoNityMeaSualslyLection

ToaddanewuserwithComplexPermissionssinmysql, folge theSeSteps: 1) CreateThEserWithCreatUser'newuser '@' localhost'IdentifiedBy'pa ssword ';. 2) GranTeadaccessToAlltablesin'myDatabase'withGrantSelectonMyDatabase.to'newuser'@'localhost';.

Die String -Datentypen in MySQL umfassen Zeichen, Varchar, Binär, Varbarin, Blob und Text. Die Kollationen bestimmen den Vergleich und die Sortierung von Saiten. 1.Ch ist für Zeichenfolgen mit fester Länge geeignet. Varchar ist für Zeichenfolgen variabler Länge geeignet. 2. Für Binärdaten werden immer wieder variäarisch verwendet, und Blob und Text werden für große Objektdaten verwendet. 3.. Sortierregeln wie UTF8MB4_unicode_ci ignoriert den oberen und unteren Fall und eignet sich für Benutzernamen. UTF8MB4_BIN ist fallempfindlich und für Felder geeignet, die einen genauen Vergleich erfordern.

Die beste Auswahl der MySQLVarchar -Spaltenlänge sollte auf der Datenanalyse basieren, zukünftiges Wachstum berücksichtigen, die Leistungsauswirkungen bewerten und die Anforderungen an den Charaktersatz bewerten. 1) Analyse der Daten, um typische Längen zu bestimmen; 2) zukünftige Expansionsraum reservieren; 3) Auf die Auswirkungen großer Länge auf die Leistung achten; 4) Betrachten Sie die Auswirkungen von Zeichensätzen auf die Speicherung. Durch diese Schritte können die Effizienz und Skalierbarkeit der Datenbank optimiert werden.


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