Explication détaillée de la conversion des lignes et des colonnes du tableau de données MySQL
Présentation
Convertir les données d'un tableau de données dans lequel les lignes représentent les valeurs observées et les colonnes représentent les attributs en un tableau dans lequel les valeurs observées deviennent des colonnes est une technique de manipulation de données très utile. Cet article vous expliquera comment implémenter cette conversion dans MySQL.
Étape 1 : Sélectionnez la colonne cible
Identifiez les colonnes qui seront les valeurs y (lignes du tableau des résultats) et les valeurs x (colonnes du tableau des résultats) dans le tableau croisé dynamique cible. Dans cet exemple, "hostid" sera la valeur y et "itemname" sera la valeur x.
Étape 2 : étendre la table de base pour ajouter des colonnes supplémentaires
Pour chaque valeur x, ajoutez une nouvelle colonne au tableau sous-jacent. Utilisez une expression CASE pour remplir ces colonnes avec la valeur d'élément correspondante basée sur le nom d'élément.
Étape 3 : Regrouper et agréger la table étendue
Regroupez la table étendue par la colonne de valeur y et agrégez la colonne de valeur x à l'aide d'une fonction appropriée (telle que SUM).
Étape 4 : Embellir (facultatif)
Remplacez toutes les valeurs NULL dans le tableau agrégé par une valeur neutre sélectionnée (par exemple 0) pour créer des résultats visuellement plus clairs.
Exemple
Considérez le tableau de base suivant :
hostid | itemname | itemvalue |
---|---|---|
1 | A | 10 |
1 | B | 3 |
2 | A | 9 |
2 | C | 40 |
Créer un tableau croisé dynamique
-- 步骤 1:选择目标列 SELECT hostid, itemname, itemvalue FROM history; -- 步骤 2:扩展基础表添加额外列 CREATE VIEW history_extended AS SELECT history.*, CASE WHEN itemname = "A" THEN itemvalue END AS A, CASE WHEN itemname = "B" THEN itemvalue END AS B, CASE WHEN itemname = "C" THEN itemvalue END AS C FROM history; -- 步骤 3:分组和聚合扩展表 CREATE VIEW history_itemvalue_pivot AS SELECT hostid, SUM(A) AS A, SUM(B) AS B, SUM(C) AS C FROM history_extended GROUP BY hostid; -- 步骤 4:美化 CREATE VIEW history_itemvalue_pivot_pretty AS SELECT hostid, COALESCE(A, 0) AS A, COALESCE(B, 0) AS B, COALESCE(C, 0) AS C FROM history_itemvalue_pivot; -- 最终结果 SELECT * FROM history_itemvalue_pivot_pretty;
Résultats
hostid | A | B | C |
---|---|---|---|
1 | 10 | 3 | 0 |
2 | 9 | 0 | 40 |
Cet exemple montre comment remodeler efficacement une table dans MySQL pour convertir des lignes en colonnes.
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!

INNODB utilise des redologues et des undologs pour assurer la cohérence et la fiabilité des données. 1. REDOLOGIE RÉCLABLIER MODIFICATION DE PAGE DES DONNÉES Pour assurer la récupération des accidents et la persistance des transactions. 2.Undologs Enregistre la valeur des données d'origine et prend en charge le Rollback de la transaction et MVCC.

Les métriques clés des commandes Explication incluent le type, la clé, les lignes et le supplément. 1) Le type reflète le type d'accès de la requête. Plus la valeur est élevée, plus l'efficacité est élevée, comme Const est meilleure que tous. 2) La clé affiche l'index utilisé et NULL n'indique pas d'index. 3) Les lignes estiment le nombre de lignes numérisées, affectant les performances de la requête. 4) Extra fournit des informations supplémentaires, telles que l'utilisation des invites de FilesOrt qu'elles doivent être optimisées.

L'utilisation de Temporary indique que la nécessité de créer des tables temporaires dans les requêtes MySQL, qui se trouvent couramment dans l'ordre en utilisant des colonnes distinctes, groupby ou non indexées. Vous pouvez éviter la survenue d'index et réécrire les requêtes et améliorer les performances de la requête. Plus précisément, lorsque l'utilisation de Temporary apparaît dans Explication Sortie, cela signifie que MySQL doit créer des tables temporaires pour gérer les requêtes. Cela se produit généralement lorsque: 1) la déduplication ou le regroupement lors de l'utilisation distincte ou groupby; 2) Trier lorsque OrderBy contient des colonnes non d'index; 3) Utilisez des opérations de sous-requête complexe ou de jointure. Les méthodes d'optimisation incluent: 1) OrderBy et GroupB

MySQL / INNODB prend en charge quatre niveaux d'isolement des transactions: ReadUnCommitted, ReadCommit, RepeatableRead et Serializable. 1. Readuncommitted permet la lecture de données non engagées, ce qui peut provoquer une lecture sale. 2. Readcommite évite la lecture sale, mais une lecture non répétée peut se produire. 3.RepeatableReread est le niveau par défaut, en évitant la lecture sale et la lecture non répétée, mais la lecture fantôme peut se produire. 4. La sérialisable évite tous les problèmes de concurrence mais réduit la concurrence. Le choix du niveau d'isolement approprié nécessite d'équilibrer la cohérence des données et les exigences de performance.

MySQL convient aux applications Web et aux systèmes de gestion de contenu et est populaire pour son open source, ses performances élevées et sa facilité d'utilisation. 1) Par rapport à PostgreSQL, MySQL fonctionne mieux dans les requêtes simples et les opérations de lecture simultanées élevées. 2) Par rapport à Oracle, MySQL est plus populaire parmi les petites et moyennes entreprises en raison de son open source et de son faible coût. 3) Par rapport à Microsoft SQL Server, MySQL est plus adapté aux applications multiplateformes. 4) Contrairement à MongoDB, MySQL est plus adapté aux données structurées et au traitement des transactions.

La cardinalité de l'index MySQL a un impact significatif sur les performances de la requête: 1. L'indice de cardinalité élevé peut réduire plus efficacement la plage de données et améliorer l'efficacité de la requête; 2. L'indice de cardinalité faible peut entraîner une analyse complète de la table et réduire les performances de la requête; 3. Dans l'indice conjoint, des séquences de cardinalité élevées doivent être placées devant pour optimiser la requête.

Le chemin d'apprentissage MySQL comprend des connaissances de base, des concepts de base, des exemples d'utilisation et des techniques d'optimisation. 1) Comprendre les concepts de base tels que les tables, les lignes, les colonnes et les requêtes SQL. 2) Apprenez la définition, les principes de travail et les avantages de MySQL. 3) Master les opérations de base CRUD et l'utilisation avancée, telles que les index et les procédures stockées. 4) Familier avec les suggestions de débogage d'erreurs et d'optimisation des performances communes, telles que l'utilisation rationnelle des indices et les requêtes d'optimisation. Grâce à ces étapes, vous aurez une compréhension complète de l'utilisation et de l'optimisation de MySQL.

Les applications réelles de MySQL incluent la conception de base de données de base et l'optimisation des requêtes complexes. 1) Utilisation de base: utilisé pour stocker et gérer les données des utilisateurs, telles que l'insertion, l'interrogation, la mise à jour et la suppression des informations utilisateur. 2) Utilisation avancée: gérer la logique commerciale complexe, telle que la gestion de l'ordre et des stocks des plateformes de commerce électronique. 3) Optimisation des performances: améliorer les performances en utilisant rationnellement les index, les tables de partition et les caches de requête.


Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

AI Hentai Generator
Générez AI Hentai gratuitement.

Article chaud

Outils chauds

Dreamweaver Mac
Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version anglaise
Recommandé : version Win, prend en charge les invites de code !

Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

Télécharger la version Mac de l'éditeur Atom
L'éditeur open source le plus populaire

Adaptateur de serveur SAP NetWeaver pour Eclipse
Intégrez Eclipse au serveur d'applications SAP NetWeaver.