


Comment convertir des lignes en colonnes dans SQL Server à l'aide de PIVOT ?
Utilisation de la fonction PIVOT de SQL Server pour restructurer les données
La puissante fonction PIVOT
de SQL Server offre un moyen simplifié de transformer les données d'une structure basée sur des lignes en une structure basée sur des colonnes. Ceci est particulièrement utile pour créer des rapports tabulaires plus facilement lisibles et analysés.
Imaginez un tableau avec des numéros de magasin, des numéros de semaine et une valeur (appelons-le xCount
). L'objectif est de réorganiser ces données afin que les numéros de magasin soient répertoriés verticalement (lignes) et les numéros de semaines horizontalement (colonnes).
PIVOT statique (numéros de semaine connus) :
Si vous connaissez déjà les numéros de semaine spécifiques dont vous avez besoin, une requête PIVOT
simple peut être utilisée :
SELECT * FROM ( SELECT store, week, xCount FROM yt ) src PIVOT (SUM(xcount) FOR week IN ([1], [2], [3])) piv;
Cette requête additionne les valeurs xCount
pour chaque magasin et chaque semaine. La clause IN
précise les semaines ([1], [2], [3] dans cet exemple).
PIVOT dynamique (numéros de semaine inconnus) :
Lorsque les numéros de semaines sont dynamiques (non connus à l'avance), une approche plus flexible s'impose :
DECLARE @cols AS NVARCHAR(MAX), @query AS NVARCHAR(MAX) SELECT @cols = STUFF((SELECT ',' + QUOTENAME(Week) FROM yt GROUP BY Week ORDER BY Week FOR XML PATH(''), TYPE ).value('.', 'NVARCHAR(MAX)') ,1,1,'') SET @query = 'SELECT store,' + @cols + ' FROM ( SELECT store, week, xCount FROM yt ) x PIVOT ( SUM(xCount) FOR week IN (' + @cols + ') ) p ' EXECUTE(@query);
Cette requête dynamique crée d'abord une liste de numéros de semaine uniques, séparés par des virgules, à partir de la table yt
. Cette liste est ensuite incorporée dans une requête plus large qui utilise la fonction PIVOT
pour créer la sortie souhaitée basée sur les colonnes. Le résultat est un tableau croisé dynamique affichant les magasins sous forme de lignes et les semaines sous forme de colonnes, avec les valeurs xCount
correspondantes. Cette méthode s'adapte à n'importe quel nombre de semaines présentes dans les données.
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.

TOOPTIMIZEMYSQLPERFORMANCE, SuivreTheSestets: 1) Implémentation de PROPERIDEXINGTOSPEEDUPQUERIES, 2) Utiliser la manière dont la gamme ajustée en ligne


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