検索
ホームページデータベースmysql チュートリアルBigQuery でデータのピボットを解除するにはどうすればよいですか?

How to Unpivot Data in BigQuery?

BigQuery でデータをピボットされた構造からピボットされていない構造に変換する方法

BigQuery では、データを変換するという課題が提示されます。ピボットされたテーブルをピボットされていない形式に変換します。これには、データをより表形式の表現に転置することが含まれます。これを実現するには、次の手順を検討してください。

UNPIVOT 演算子の使用 (推奨)

BigQuery では、この変換を簡素化する専用の UNPIVOT 演算子が提供されるようになりました。この演算子を使用すると、回転するピボット列 (Q1、Q2、Q3、Q4 など) とその結果の列 (売上、四半期など) を指定できます。

SQL 構文:

SELECT product, UNPIVOT(value FOR quarter IN (Q1, Q2, Q3, Q4)) AS sales_quarter
FROM pivoted_table

ネストされたオブジェクトの使用クエリ

UNPIVOT 演算子の導入前は、BigQuery ユーザーはネストされたクエリを使用してアンピボットを実現できました。

SQL 構文:

SELECT product,
  (SELECT value FROM UNNEST(SAFE_CAST(STRUCT(NULL AS name, Q1 AS "value") AS STRUCT<name string value>))) AS Q1,
  (SELECT value FROM UNNEST(SAFE_CAST(STRUCT(NULL AS name, Q2 AS "value") AS STRUCT<name string value>))) AS Q2,
  (SELECT value FROM UNNEST(SAFE_CAST(STRUCT(NULL AS name, Q3 AS "value") AS STRUCT<name string value>))) AS Q3,
  (SELECT value FROM UNNEST(SAFE_CAST(STRUCT(NULL AS name, Q4 AS "value") AS STRUCT<name string value>))) AS Q4
FROM pivoted_table</name></name></name></name>

データ例変換

次の例では、ピボットされたテーブル

product | Q1 | Q2 | Q3 | Q4
-------------------------------
Kale    | 51 | 23 | 45 | 3
Apple   | 77 | 0  | 25 | 2

をピボットされていないテーブル

product | sales | quarter
-------------------------------
Kale    | 51    | Q1
Kale    | 23    | Q2
Kale    | 45    | Q3
Kale    | 3     | Q4
Apple   | 77    | Q1
Apple   | 0     | Q2
Apple   | 25    | Q3
Apple   | 2     | Q4
に変換します。

以上がBigQuery でデータのピボットを解除するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

声明
この記事の内容はネチズンが自主的に寄稿したものであり、著作権は原著者に帰属します。このサイトは、それに相当する法的責任を負いません。盗作または侵害の疑いのあるコンテンツを見つけた場合は、admin@php.cn までご連絡ください。
MySQLにユーザーを追加:完全なチュートリアルMySQLにユーザーを追加:完全なチュートリアルMay 12, 2025 am 12:14 AM

MySQLユーザーを追加する方法を習得することは、データベース管理者と開発者にとって重要です。これは、データベースのセキュリティとアクセス制御を保証するためです。 1)CreateUserコマンドを使用して新しいユーザーを作成し、2)付与コマンドを介してアクセス許可を割り当て、3)FlushPrivilegesを使用してアクセス許可を有効にすることを確認します。

MySQL文字列データ型のマスター:Varchar vs. Text vs. CharMySQL文字列データ型のマスター:Varchar vs. Text vs. CharMay 12, 2025 am 12:12 AM

choosecharforfixed-lengthdata、varcharforvariable-lengthdata、andtextforlargetextfields.1)chariseffienceforconsistent-lengthdatalikecodes.2)varcharsuitsvariaible-lengthdatalikenames、balancingflexibilityandperformance.3)Textisidealforforforforforforforforforforforidex

MySQL:文字列データ型とインデックス:ベストプラクティスMySQL:文字列データ型とインデックス:ベストプラクティスMay 12, 2025 am 12:11 AM

MySQLの文字列データ型とインデックスを処理するためのベストプラクティスには、次のものが含まれます。1)固定長のchar、可変長さのvarchar、大規模なテキストのテキストなどの適切な文字列タイプを選択します。 2)インデックス作成に慎重になり、インデックスを避け、一般的なクエリのインデックスを作成します。 3)プレフィックスインデックスとフルテキストインデックスを使用して、長い文字列検索を最適化します。 4)インデックスを定期的に監視および最適化して、インデックスを小さく効率的に保つ。これらの方法により、読み取りと書き込みのパフォーマンスをバランスさせ、データベースの効率を改善できます。

MySQL:リモートでユーザーを追加する方法MySQL:リモートでユーザーを追加する方法May 12, 2025 am 12:10 AM

toaddauserremotelytomysql、フォローステープ:1)connecttomysqlasroot、2)createanewuserwithremoteaccess、3)grantniverayprivileges、and4)flushprivileges.

MySQL文字列データ型の究極のガイド:効率的なデータストレージMySQL文字列データ型の究極のガイド:効率的なデータストレージMay 12, 2025 am 12:05 AM

tostorestringseffiedlyinmysql、choosetherightdatatypebasedonyourneadss:1)usecharforfixed-lengthstringslikecountrycodes.2)usevarforvariable-lengthstringslikenames.3)usetextfor forlong-formtextcontent.4)useblobforborikedalikeimages

mysql blob vs.テキスト:大きなオブジェクトに適したデータ型を選択するmysql blob vs.テキスト:大きなオブジェクトに適したデータ型を選択するMay 11, 2025 am 12:13 AM

MySQLのBLOBおよびテキストデータ型を選択する場合、BLOBはバイナリデータの保存に適しており、テキストはテキストデータの保存に適しています。 1)BLOBは、写真やオーディオなどのバイナリデータに適しています。2)テキストは、記事やコメントなどのテキストデータに適しています。選択するときは、データプロパティとパフォーマンスの最適化を考慮する必要があります。

MySQL:製品にルートユーザーを使用する必要がありますか?MySQL:製品にルートユーザーを使用する必要がありますか?May 11, 2025 am 12:11 AM

いいえ、Youは、usotherootuserinmysqlforyourproduct.instead、createpificusers withlimitedprivilegestoenhancesecurityandperformance:1)createanewuserwithastrongpassword、2)grantonlynlyneversearpermissionStothisuser、3)正規環境筋肉筋周辺の環境

MySQL文字列データ型説明:データに適したタイプを選択するMySQL文字列データ型説明:データに適したタイプを選択するMay 11, 2025 am 12:10 AM

mysqlstringdatatypesshouldbechosenbadedatacharacteristicsandusecases:1)usecharforfixed-lengthstringslikecountrycodes.2)usevarforvariable-lengthstringslikenames.3)usebinaryorvarniaryforbinarydatalikecryptograpograpogrationckeys.4)使用

See all articles

ホットAIツール

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

脱衣画像を無料で

Clothoff.io

Clothoff.io

AI衣類リムーバー

Video Face Swap

Video Face Swap

完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。

ホットツール

SecLists

SecLists

SecLists は、セキュリティ テスターの究極の相棒です。これは、セキュリティ評価中に頻繁に使用されるさまざまな種類のリストを 1 か所にまとめたものです。 SecLists は、セキュリティ テスターが必要とする可能性のあるすべてのリストを便利に提供することで、セキュリティ テストをより効率的かつ生産的にするのに役立ちます。リストの種類には、ユーザー名、パスワード、URL、ファジング ペイロード、機密データ パターン、Web シェルなどが含まれます。テスターはこのリポジトリを新しいテスト マシンにプルするだけで、必要なあらゆる種類のリストにアクセスできるようになります。

ZendStudio 13.5.1 Mac

ZendStudio 13.5.1 Mac

強力な PHP 統合開発環境

MantisBT

MantisBT

Mantis は、製品の欠陥追跡を支援するために設計された、導入が簡単な Web ベースの欠陥追跡ツールです。 PHP、MySQL、Web サーバーが必要です。デモおよびホスティング サービスをチェックしてください。

MinGW - Minimalist GNU for Windows

MinGW - Minimalist GNU for Windows

このプロジェクトは osdn.net/projects/mingw に移行中です。引き続きそこでフォローしていただけます。 MinGW: GNU Compiler Collection (GCC) のネイティブ Windows ポートであり、ネイティブ Windows アプリケーションを構築するための自由に配布可能なインポート ライブラリとヘッダー ファイルであり、C99 機能をサポートする MSVC ランタイムの拡張機能が含まれています。すべての MinGW ソフトウェアは 64 ビット Windows プラットフォームで実行できます。

SublimeText3 Linux 新バージョン

SublimeText3 Linux 新バージョン

SublimeText3 Linux 最新バージョン