


Pivot des données avec SQL Server 2000
La nécessité de transformer les données dans un format pivoté, où les valeurs sont placées dans des colonnes au lieu de lignes, se pose souvent lors de l’analyse des données. SQL Server 2000 fournit une solution simple pour cette tâche.
Description du problème
Considérez deux tableaux : Produits et Méta produit. La table Products contient les attributs du produit, tandis que la table Product Meta stocke les métadonnées liées à chaque produit. L'objectif est de générer un ensemble de résultats qui fait pivoter les données, affichant les noms de produits sous forme de lignes et les valeurs de métadonnées sous forme de colonnes.
Solution
Pour y parvenir, suivez ces étapes :
- Créez une instruction GROUP BY : Regroupez les données par ProductId et Name colonnes. Cette étape garantit que seules les lignes de produits uniques sont représentées dans l'ensemble de résultats.
- Agréger les valeurs des métadonnées : Pour chaque ligne groupée, agrégez les valeurs des métadonnées à l'aide de la fonction MIN() ou MAX() , en fonction du comportement souhaité. Dans ce cas, MIN() est utilisé pour sélectionner la valeur minimale pour chaque clé de métadonnées.
- Fonctions d'agrégation d'alias : Attribuez des alias significatifs aux fonctions d'agrégation pour représenter les en-têtes de colonnes dans le tableau croisé dynamique. ensemble de résultats. Par exemple, si les clés de métadonnées étaient « A », « B » et « C », les fonctions d'agrégation pourraient être respectivement alias « A », « B » et « C ».
La requête résultante ressemblerait à ce qui suit :
SELECT P.ProductId, P.Name , MIN(CASE WHEN PM.MetaKey = 'A' THEN PM.MetaValue END) AS A , MIN(CASE WHEN PM.MetaKey = 'B' THEN PM.MetaValue END) AS B , MIN(CASE WHEN PM.MetaKey = 'C' THEN PM.MetaValue END) AS C FROM Products AS P JOIN ProductMeta AS PM ON PM.ProductId = P.ProductId GROUP BY P.ProductId, P.Name
Cette requête produira l'ensemble de résultats croisés souhaité, où chaque ligne représente un produit et chaque colonne affiche le valeur de métadonnées correspondante.
En suivant ces étapes, vous pouvez efficacement faire pivoter les données à l'aide de SQL Server 2000, vous permettant ainsi d'obtenir des informations sur vos données dans un format plus structuré et plus convivial.
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!

MysqlStringTypeSimpactStorageAndPerformanceSfollows: 1) Charisfixed-Length, AlwaysusingTheSameStoragespace, qui, de manière morépace-efficace sans espace.

MysqlstringTypeSincludevarchar, text, char, énum, andset.1) varcharinsversatileforvariable-LengthstringSuptoSpecifiedImmit.2)

MysqloffersvariousStringDatatypes: 1) Charforfixed-LengthStrings, 2) varcharforvariable-LengthText, 3) binaryandvarbinaryforbinarydata, 4) blobandtextforlatedata, and5) enumandsetfor.

TOGRANTERMISSIMESTESTERSWMYSQLUSERS, SuivreTheSesteps: 1) AccessMysqlasauserwithSufficientPrivileges, 2) CreateEnewUserwithThereAserercommand, 3) UsethegrantCommandTospecifyPerMissionsLikEselect, insert, mise à jour, OrallegandSonSpecificaCificdataStAtAnSorables, et4), 4).

ToaddUsersInmysqleffecativement et en résultant, suivez-vous: 1) UsethCreateAsTatement à AddanEwUser, spécifiant le dossier d'astron.

ToaddanewUserwithComplexPermisessionsInmysql, suivi destiné: 1) Création sword ';. 2) GRANTREADACCESSTOALLTABLESSIn'MYDATABASE'WithGrantsElectonMyDatabase.To'newuser' @ 'LocalHost';. 3) GRANTWRITEACESSTO '

Les types de données de chaîne dans MySQL incluent Char, Varchar, Binary, Varbinary, Blob et Text. Les collations déterminent la comparaison et le tri des chaînes. 1. Char convient aux chaînes de longueur fixe, Varchar convient aux chaînes de longueur variable. 2.Binara et varbinaire sont utilisés pour les données binaires, et Blob et le texte sont utilisés pour les données de grandes objets. 3. Les règles de tri telles que UTF8MB4_UNICODE_CI ignorent les caractéristiques supérieures et inférieures et conviennent aux noms d'utilisateurs; UTF8MB4_BIN est sensible à la casse et convient aux champs qui nécessitent une comparaison précise.

La meilleure sélection de la longueur de la colonne MySqlvarchar doit être basée sur l'analyse des données, considérer la croissance future, évaluer les impacts des performances et les exigences des ensembles de caractères. 1) Analyser les données pour déterminer les longueurs typiques; 2) Réserver l'espace d'expansion future; 3) Faites attention à l'impact de grandes longueurs sur les performances; 4) Considérez l'impact des ensembles de caractères sur le stockage. Grâce à ces étapes, l'efficacité et l'évolutivité de la base de données peuvent être optimisées.


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