


Spalten verketten und Daten mit SQL schwenken
Problem:
Sie haben eine Datenbank mit Spalten, die ID, Typ, Subtyp, Anzahl und Monat darstellen. Wie können Sie diese Daten in ein neues Format konvertieren, in dem Typ und Untertyp in neuen Spalten verkettet werden und die Anzahl für jede eindeutige Kombination aus ID und Monat summiert wird?
Lösung:
Um diese transformierte Ausgabe zu erreichen, können Sie den PIVOT-Operator in SQL Server 2005 verwenden. Mit dem PIVOT-Operator können Sie Zeilen dynamisch in transponieren Spalten.
Der folgende Codeausschnitt zeigt, wie Sie PIVOT verwenden, um das gewünschte Ergebnis zu erzielen:
DECLARE @sql AS varchar(max) DECLARE @pivot_list AS varchar(max) -- Leave NULL for COALESCE technique DECLARE @select_list AS varchar(max) -- Leave NULL for COALESCE technique SELECT @pivot_list = COALESCE(@pivot_list + ', ', '') + '[' + PIVOT_CODE + ']' ,@select_list = COALESCE(@select_list + ', ', '') + 'ISNULL([' + PIVOT_CODE + '], 0) AS [' + PIVOT_CODE + ']' FROM ( SELECT DISTINCT [TYPE] + '_' + SUBTYPE AS PIVOT_CODE FROM stackoverflow_159456 ) AS PIVOT_CODES SET @sql = ' ;WITH p AS ( SELECT ID, [MONTH], [TYPE] + ''_'' + SUBTYPE AS PIVOT_CODE, SUM([COUNT]) AS [COUNT] FROM stackoverflow_159456 GROUP BY ID, [MONTH], [TYPE] + ''_'' + SUBTYPE ) SELECT ID, [MONTH], ' + @select_list + ' FROM p PIVOT ( SUM([COUNT]) FOR PIVOT_CODE IN ( ' + @pivot_list + ' ) ) AS pvt ' EXEC (@sql)
Implementierungsdetails:
- Dynamische Pivot-Liste generieren: Der Code erstellt dynamisch eine Liste von Pivot-Spalten basierend auf den eindeutigen Kombinationen von Typ und Untertyp in der Originaltabelle.
- PIVOT-Abfrage erstellen: Die Haupt-PIVOT-Abfrage erstellt zunächst einen allgemeinen Tabellenausdruck (CTE) mit dem Namen „p“, der die Daten nach ID und Monat gruppiert und der verkettete Typ und Untertyp. Anschließend wird die Anzahl für jede Gruppe summiert.
- Zeilen in Spalten transponieren: Der PIVOT-Operator wird auf den CTE „p“ angewendet, um die Zeilen in Spalten zu transponieren. Die Pivot-Spaltenliste wird dynamisch mithilfe der @pivot_list-Variablen generiert.
- Umgang mit Nullwerten (optional): Durch Verwendung der COALESCE-Funktion kann die ISNULL()-Bedingung in der @select_list-Variablen geändert werden Wird verwendet, um Nullwerte in den Pivot-Spalten durch Nullen zu ersetzen.
Das Ausführen der @sql-Variablen gibt die gewünschte Tabelle zurück mit verketteten Spalten und summierten Zählungen. Diese Lösung ermöglicht eine effiziente und dynamische Aggregation komplexer Daten.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann SQL verwendet werden, um Spalten, Pivot-Daten und Summenzahlen für eindeutige ID- und Monatskombinationen zu verketten?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Speichernde Verfahren sind vorkompilierte SQL -Anweisungen in MySQL zur Verbesserung der Leistung und zur Vereinfachung komplexer Vorgänge. 1. Verbesserung der Leistung: Nach der ersten Zusammenstellung müssen nachfolgende Anrufe nicht neu kompiliert werden. 2. Die Sicherheit verbessern: Beschränken Sie den Zugriff auf die Datenentabelle durch Berechtigungssteuerung. 3. Vereinfachen Sie komplexe Operationen: Kombinieren Sie mehrere SQL -Anweisungen, um die Logik der Anwendungsschicht zu vereinfachen.

Das Arbeitsprinzip des MySQL -Abfrage -Cache besteht darin, die Ergebnisse der ausgewählten Abfrage zu speichern. Wenn dieselbe Abfrage erneut ausgeführt wird, werden die zwischengespeicherten Ergebnisse direkt zurückgegeben. 1) Abfrage -Cache verbessert die Leistung der Datenbank und findet zwischengespeicherte Ergebnisse durch Hash -Werte. 2) Einfache Konfiguration, setzen Sie in MySQL -Konfigurationsdatei query_cache_type und query_cache_size. 3) Verwenden Sie das Schlüsselwort SQL_NO_Cache, um den Cache spezifischer Abfragen zu deaktivieren. 4) In Hochfrequenz-Update-Umgebungen kann Abfrage-Cache Leistungs Engpässe verursachen und muss für die Verwendung durch Überwachung und Anpassung von Parametern optimiert werden.

Die Gründe, warum MySQL in verschiedenen Projekten häufig verwendet wird, umfassen: 1. Hochleistungs und Skalierbarkeit, die mehrere Speichermotoren unterstützen; 2. Einfach zu verwendende und pflegende, einfache Konfiguration und reichhaltige Werkzeuge; 3. Reiches Ökosystem, das eine große Anzahl von Community- und Drittanbietern anzieht; V.

Zu den Schritten für die Aktualisierung der MySQL -Datenbank gehören: 1. Sicherung der Datenbank, 2. Stoppen Sie den aktuellen MySQL -Dienst, 3. Installieren Sie die neue Version von MySQL, 14. Starten Sie die neue Version des MySQL -Dienstes, 5. Wiederherstellen Sie die Datenbank wieder her. Während des Upgrade -Prozesses sind Kompatibilitätsprobleme erforderlich, und erweiterte Tools wie Perconatoolkit können zum Testen und Optimieren verwendet werden.

Zu den MySQL-Backup-Richtlinien gehören logische Sicherungen, physische Sicherungen, inkrementelle Sicherungen, replikationsbasierte Backups und Cloud-Backups. 1. Logical Backup verwendet MySQldump, um die Datenbankstruktur und -daten zu exportieren, die für kleine Datenbanken und Versionsmigrationen geeignet sind. 2. Physische Sicherungen sind durch das Kopieren von Datendateien schnell und umfassend, erfordern jedoch eine Datenbankkonsistenz. 3. Incremental Backup verwendet eine binäre Protokollierung, um Änderungen aufzuzeichnen, was für große Datenbanken geeignet ist. V. 5. Cloud -Backups wie AmazonRDs bieten Automatisierungslösungen, aber Kosten und Kontrolle müssen berücksichtigt werden. Bei der Auswahl einer Richtlinie sollten Datenbankgröße, Ausfallzeittoleranz, Wiederherstellungszeit und Wiederherstellungspunktziele berücksichtigt werden.

MysqlclusteringenhancesDatabaserObustnessandScalabilityBydiTributingDataacrossmultiPlenodes

Das Optimieren von Datenbankschema -Design in MySQL kann die Leistung in den folgenden Schritten verbessern: 1. Indexoptimierung: Erstellen Sie Indizes für gemeinsame Abfragespalten, Ausgleich des Aufwand der Abfragen und Einfügen von Aktualisierungen. 2. Tabellenstrukturoptimierung: Redundieren Sie die Datenreduktion durch Normalisierung oder Anti-Normalisierung und verbessern Sie die Zugangseffizienz. 3. Datentypauswahl: Verwenden Sie geeignete Datentypen, z. B. int anstelle von VARCHAR, um den Speicherplatz zu reduzieren. 4. Partitionierung und Untertisch: Verwenden Sie für große Datenvolumina die Partitionierung und Untertabelle, um Daten zu dispergieren, um die Abfrage- und Wartungseffizienz zu verbessern.

TooptimizeMySQLperformance,followthesesteps:1)Implementproperindexingtospeedupqueries,2)UseEXPLAINtoanalyzeandoptimizequeryperformance,3)Adjustserverconfigurationsettingslikeinnodb_buffer_pool_sizeandmax_connections,4)Usepartitioningforlargetablestoi


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