Verwenden von CASE WHEN und SUM() zum Pivotieren einer Spalte in SQL
Die Datentransformation erfordert häufig die Umgestaltung von Tabellen und das Verschieben von Daten aus Zeilen in Spalten – ein Vorgang, der als Pivotieren bezeichnet wird. Dieses Beispiel zeigt, wie eine Spalte in SQL mit CASE WHEN
und SUM()
.
Betrachten wir eine Beispieltabelle mit dem Namen „Bank“:
Bank: name val amount John 1 2000 Peter 1 1999 Peter 2 1854 John 2 1888
Unser Ziel ist es, diese Tabelle in das folgende Format umzuwandeln:
name amountVal1 amountVal2 John 2000 1888 Peter 1999 1854
Warum ein einfacher CASE WHEN scheitert
Ein naiver Ansatz, der nur CASE WHEN
verwendet, könnte so aussehen:
SELECT name, CASE WHEN val = 1 THEN amount ELSE 0 END AS amountVal1, CASE WHEN val = 2 THEN amount ELSE 0 END AS amountVal2 FROM bank;
Dies führt zu einem falschen Ergebnis:
name amountVal1 amountVal2 John 2000 0 Peter 1999 0 John 0 1888 Peter 0 1854
Das Problem besteht darin, dass jede Zeile unabhängig behandelt wird. Wir müssen die Ergebnisse zusammenfassen.
Die richtige Lösung mit SUM()
Die Lösung besteht darin, die SUM()
-Aggregatfunktion zu verwenden, um die amount
-Werte für jede name
- und val
-Kombination zu summieren:
SELECT name, SUM(CASE WHEN val = 1 THEN amount ELSE 0 END) AS amountVal1, SUM(CASE WHEN val = 2 THEN amount ELSE 0 END) AS amountVal2 FROM bank GROUP BY name;
Diese Abfrage erzeugt korrekt die Pivot-Tabelle:
name amountVal1 amountVal2 John 2000 1888 Peter 1999 1854
Die GROUP BY name
-Klausel stellt sicher, dass die SUM()
-Funktion die Beträge für jeden eindeutigen Namen aggregiert. Die CASE WHEN
-Anweisungen weisen den entsprechenden Spalten (amountVal1
und amountVal2
) bedingt Beträge zu und behandeln Fälle, in denen ein bestimmtes val
für einen bestimmten Namen fehlt, indem sie 0 als Standardwert verwenden. Diese Technik bietet eine präzise und effiziente Möglichkeit, das Spalten-Pivotieren in SQL durchzuführen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich eine Spalte in SQL mit CASE WHEN und SUM() drehen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

In der Datenbankoptimierung sollten Indexierungsstrategien gemäß Abfrageanforderungen ausgewählt werden: 1. Wenn die Abfrage mehrere Spalten beinhaltet und die Reihenfolge der Bedingungen festgelegt ist, verwenden Sie zusammengesetzte Indizes. 2. Wenn die Abfrage mehrere Spalten beinhaltet, aber die Reihenfolge der Bedingungen nicht festgelegt ist, verwenden Sie mehrere einspaltige Indizes. Zusammengesetzte Indizes eignen sich zur Optimierung von Multi-Säulen-Abfragen, während Einspaltindizes für Einspalten-Abfragen geeignet sind.

Um die MySQL -Abfrage zu optimieren, müssen SlowQuerylog und Performance_Schema verwendet werden: 1. Aktivieren Sie SlowQuerylog und setzen Sie Schwellenwerte, um langsame Abfragen aufzuzeichnen; 2. Verwenden Sie Performance_Schema, um die Details zur Ausführung von Abfragen zu analysieren, Leistungs Engpässe zu finden und zu optimieren.

MySQL und SQL sind wesentliche Fähigkeiten für Entwickler. 1.MYSQL ist ein Open -Source -Relational Database Management -System, und SQL ist die Standardsprache, die zum Verwalten und Betrieb von Datenbanken verwendet wird. 2.MYSQL unterstützt mehrere Speichermotoren durch effiziente Datenspeicher- und Abruffunktionen, und SQL vervollständigt komplexe Datenoperationen durch einfache Aussagen. 3. Beispiele für die Nutzung sind grundlegende Abfragen und fortgeschrittene Abfragen wie Filterung und Sortierung nach Zustand. 4. Häufige Fehler umfassen Syntaxfehler und Leistungsprobleme, die durch Überprüfung von SQL -Anweisungen und Verwendung von Erklärungsbefehlen optimiert werden können. 5. Leistungsoptimierungstechniken umfassen die Verwendung von Indizes, die Vermeidung vollständiger Tabellenscanning, Optimierung von Join -Operationen und Verbesserung der Code -Lesbarkeit.

MySQL Asynchronous Master-Slave-Replikation ermöglicht die Datensynchronisation durch Binlog, die die Leseleistung und die hohe Verfügbarkeit verbessert. 1) Der Master -Server -Datensatz ändert sich am Binlog; 2) Der Slave -Server liest Binlog über E/A -Threads; 3) Der Server -SQL -Thread wendet BinLog an, um Daten zu synchronisieren.

MySQL ist ein Open Source Relational Database Management System. 1) Datenbank und Tabellen erstellen: Verwenden Sie die Befehle erstellte und creatEtable. 2) Grundlegende Vorgänge: Einfügen, aktualisieren, löschen und auswählen. 3) Fortgeschrittene Operationen: Join-, Unterabfrage- und Transaktionsverarbeitung. 4) Debugging -Fähigkeiten: Syntax, Datentyp und Berechtigungen überprüfen. 5) Optimierungsvorschläge: Verwenden Sie Indizes, vermeiden Sie ausgewählt* und verwenden Sie Transaktionen.

Die Installation und die grundlegenden Vorgänge von MySQL umfassen: 1. MySQL herunterladen und installieren, das Stammbenutzerkennwort festlegen. 2. Verwenden Sie SQL -Befehle, um Datenbanken und Tabellen zu erstellen, wie z. 3. Ausführen von CRUD -Operationen, verwenden Sie Einfügen, auswählen, aktualisieren, Befehle löschen; 4. Erstellen Sie Indizes und gespeicherte Verfahren, um die Leistung zu optimieren und komplexe Logik zu implementieren. Mit diesen Schritten können Sie MySQL -Datenbanken von Grund auf neu erstellen und verwalten.

InnoDbbufferpool verbessert die Leistung von MySQL -Datenbanken durch das Laden von Daten und Indexseiten in den Speicher. 1) Die Datenseite wird in das Bufferpool geladen, um die Festplatten -E/A zu reduzieren. 2) Schmutzige Seiten sind regelmäßig markiert und auf der Festplatte aktualisiert. 3) LRU -Algorithmusverwaltungsdatenseite Eliminierung. 4) Der Lese-Out-Mechanismus lädt die möglichen Datenseiten im Voraus.

MySQL ist für Anfänger geeignet, da es einfach zu installieren, leistungsfähig und einfach zu verwalten ist. 1. Einfache Installation und Konfiguration, geeignet für eine Vielzahl von Betriebssystemen. 2. Unterstützung grundlegender Vorgänge wie Erstellen von Datenbanken und Tabellen, Einfügen, Abfragen, Aktualisieren und Löschen von Daten. 3. Bereitstellung fortgeschrittener Funktionen wie Join Operations und Unterabfragen. 4. Die Leistung kann durch Indexierung, Abfrageoptimierung und Tabellenpartitionierung verbessert werden. 5. Backup-, Wiederherstellungs- und Sicherheitsmaßnahmen unterstützen, um die Datensicherheit und -konsistenz zu gewährleisten.


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