


Pivoter efficacement des enregistrements distincts
Les requêtes pivot jouent un rôle crucial dans la transformation des données dans un format tabulaire, permettant une analyse facile des données. Cependant, lorsqu'il s'agit d'enregistrements distincts, le comportement par défaut des requêtes pivot peut devenir problématique.
Problème : ignorer les valeurs distinctes
Considérez le tableau suivant :
------------------------------------------------------ | Id Code percentage name name1 activity | ----------------------------------------------------- | 1 Prashant 43.43 James James_ Running | | 1 Prashant 70.43 Sam Sam_ Cooking | | 1 Prashant 90.34 Lisa Lisa_ Walking | | 1 Prashant 0.00 James James_ Stealing | | 1 Prashant 0.00 James James_ Lacking | | 1 Prashant 73 Sam Sam_ Cooking 1 | ------------------------------------------------------
Une requête pivot traditionnelle, telle que :
SELECT Id,Code, MAX(CASE WHEN name = 'James' THEN activity END) AS James, MAX(CASE WHEN name1 = 'James_' THEN percentage END) AS James_, MAX(CASE WHEN name = 'Sam' THEN activity END) AS Sam, MAX(CASE WHEN name1 = 'Sam_' THEN percentage END) AS Sam_, MAX(CASE WHEN name = 'Lisa' THEN activity END) AS Lisa, MAX(CASE WHEN name1 = 'Lisa_' THEN percentage END) AS Lisa_ FROM A GROUP BY Id, Code
entraînerait ce qui suit table :
------------------------------------------------------------------- Id Code James James_ Sam Sam_ Lisa Lisa_ ------------------------------------------------------------------- 1 Prashant Running 43.43 Cooking 3.43 Walking 90.34 1 Prashant Stealing 0.0 NULL NULL NULL NULL -------------------------------------------------------------------
Le problème ici est que la requête pivot ignore les valeurs distinctes pour nom1 lorsque nom est répété et que le pourcentage est de 0. Dans ce cas, l'activité « Manque » pour James est perdue.
Solution : Utiliser ROW_NUMBER() pour la précision
Pour résoudre ce problème, nous pouvons introduire ROW_NUMBER() :
;with cte as ( select *, ROW_NUMBER() over (partition by name order by percentage desc) ROWNUM from A ) ...
En utilisant ROW_NUMBER(), nous partitionnons les données en fonction du nom et attribuons à chaque ligne un numéro unique dans cette partition. Cela nous permet de conserver l'association entre les activités et les pourcentages, même lorsque le nom est répété.
Le tableau résultant sera :
---------------------------------------------------------- | Id Code James James_ Sam Sam_ Lisa Lisa_ ---------------------------------------------------------- | 1 Prashant Running 43.43 Cooking 1 73 Walking 90.34 | 1 Prashant Stealing 0.00 Cooking 3.43 NULL NULL | 1 Prashant Lacking 0.00 NULL NULL NULL NULL ----------------------------------------------------------
Toutes les activités, y compris "Manquant" pour James , sont désormais représentés dans le tableau croisé dynamique. Cette technique garantit que des valeurs distinctes sont préservées, fournissant des données précises pour l'analyse.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Les procédures stockées sont des instructions SQL précompilées dans MySQL pour améliorer les performances et simplifier les opérations complexes. 1. Améliorer les performances: après la première compilation, les appels ultérieurs n'ont pas besoin d'être recompilés. 2. Améliorez la sécurité: restreignez l'accès à la table de données grâce au contrôle de l'autorisation. 3. Simplifier les opérations complexes: combinez plusieurs instructions SQL pour simplifier la logique de la couche d'application.

Le principe de travail du cache de requête MySQL consiste à stocker les résultats de la requête sélectionnée, et lorsque la même requête est à nouveau exécutée, les résultats mis en cache sont directement renvoyés. 1) Le cache de requête améliore les performances de lecture de la base de données et trouve des résultats mis en cache grâce aux valeurs de hachage. 2) Configuration simple, définissez query_cache_type et query_cache_size dans le fichier de configuration mysql. 3) Utilisez le mot-clé SQL_NO_CACH pour désactiver le cache de requêtes spécifiques. 4) Dans les environnements de mise à jour à haute fréquence, le cache de requête peut provoquer des goulots d'étranglement des performances et doit être optimisé pour une utilisation par la surveillance et l'ajustement des paramètres.

Les raisons pour lesquelles MySQL sont largement utilisées dans divers projets comprennent: 1. Haute performances et évolutivité, en prenant en charge plusieurs moteurs de stockage; 2. Facile à utiliser et à maintenir, configuration simple et outils riches; 3. Écosystème riche, attirant un grand nombre de supports d'outils communautaires et tiers; 4. Prise en charge multiplateforme, adaptée à plusieurs systèmes d'exploitation.

Les étapes de mise à niveau de la base de données MySQL incluent: 1. Sauvegarder la base de données, 2. Arrêtez le service MySQL actuel, 3. Installez la nouvelle version de MySQL, 4. Démarrez la nouvelle version du service MySQL, 5. Récupérez la base de données. Des problèmes de compatibilité sont nécessaires pendant le processus de mise à niveau, et des outils avancés tels que Perconatoolkit peuvent être utilisés pour les tests et l'optimisation.

Les politiques de sauvegarde MySQL incluent une sauvegarde logique, une sauvegarde physique, une sauvegarde incrémentielle, une sauvegarde basée sur la réplication et une sauvegarde cloud. 1. Logical Backup utilise MySQLDump pour exporter la structure et les données de la base de données, ce qui convient aux petites bases de données et aux migrations de versions. 2. Les sauvegardes physiques sont rapides et complètes en copie les fichiers de données, mais nécessitent la cohérence de la base de données. 3. La sauvegarde incrémentielle utilise la journalisation binaire pour enregistrer les modifications, ce qui convient aux grandes bases de données. 4. La sauvegarde basée sur la réplication réduit l'impact sur le système de production en sauvegarde du serveur. 5. Les sauvegardes cloud telles que Amazonrds fournissent des solutions d'automatisation, mais les coûts et le contrôle doivent être pris en compte. Lors de la sélection d'une politique, de la taille de la base de données, de la tolérance aux temps d'arrêt, du temps de récupération et des objectifs de points de récupération doit être pris en compte.

MysqlclusteringenhancesdatabaserobustnessandscalabilityByDistritingDataacRossMultiplenodes.itUsEsthendBenginefordataReplication andfaultToleance, assurant la manière

L'optimisation de la conception du schéma de la base de données dans MySQL peut améliorer les performances par les étapes suivantes: 1. Optimisation d'index: Créer des index sur les colonnes de requête communes, équilibrant la surcharge de la requête et insertion des mises à jour. 2. Optimisation de la structure du tableau: Réduisez la redondance des données par normalisation ou anti-normalisation et améliorez l'efficacité d'accès. 3. Sélection du type de données: utilisez des types de données appropriés, tels que INT au lieu de Varchar, pour réduire l'espace de stockage. 4. Partionnement et sous-table: Pour les volumes de données importants, utilisez le partitionnement et la sous-table pour disperser les données pour améliorer l'efficacité de la requête et de la maintenance.

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