BigQuery で行を列に転置する (ピボット実装)
この BigQuery チュートリアルでは、データ変換の一般的なニーズに対処することを目的としています。キーと値のペアを維持しながら行を列に変換します。ピボットとして知られるこの手法は、データ分析とレポート作成で広く使用されています。ただし、ピボット操作をネイティブにサポートする従来のデータベース システムとは異なり、BigQuery には現在この機能がありません。
追加のグループ化列によるピボット
この制限を克服するために、入力データに追加の列を含める回避策。これは、出力で 1 つの行にマージする必要がある行をグループ化するのに役立ちます。このアプローチの仕組みは次のとおりです。
ステップ 1: ピボット クエリを構築する
まず、実際のピボット クエリを生成するクエリを作成します。このクエリは、入力データセットに基づいてピボット操作を実行するために必要なコードを動的に構築します。
SELECT 'SELECT id, ' + GROUP_CONCAT_UNQUOTED( 'MAX(IF(key = "' + key + '", value, NULL)) as [' + key + ']' ) + ' FROM yourTable GROUP BY id ORDER BY id' FROM ( SELECT key FROM yourTable GROUP BY key ORDER BY key )
このクエリは、入力データ内のすべての一意のキー値を識別し、別のクエリとして実行されるときに文字列を生成します。 、ピボット操作を実行します。
ステップ 2: 生成されたピボットを実行するQuery
最初のクエリの結果は、実際のピボット クエリを定義する文字列です。この文字列をコピーし、通常の BigQuery クエリとして実行するだけです。結果は、列名としてキー、列値として値を持つ転置されたデータセットになります。
入力と出力の例
次の入力テーブルを考えてみましょう:
id | Key | Value |
---|---|---|
1 | channel_title | Mahendra Guru |
1 | youtube_id | ugEGMG4-MdA |
1 | channel_id | UCiDKcjKocimAO1tV |
1 | examId | 72975611-4a5e-11e5 |
1 | postId | 1189e340-b08f |
2 | channel_title | Ab Live |
2 | youtube_id | 3TNbtTwLY0U |
2 | channel_id | UCODeKM_D6JLf8jJt |
2 | examId | 72975611-4a5e-11e5 |
2 | postId | 0c3e6590-afeb |
結果としてピボットされたデータセットは次のようになります:
id | channel_id | channel_title | examId | postId | youtube_id |
---|---|---|---|---|---|
1 | UCiDKcjKocimAO1tV | Mahendra Guru | 72975611-4a5e-11e5 | 1189e340-b08f | ugEGMG4-MdA |
2 | UCODeKM_D6JLf8jJt | Ab Live | 72975611-4a5e-11e5 | 0c3e6590-afeb | 3TNbtTwLY0U |
制限と代替手段
このアプローチはピボット動作を効果的に模倣していますが、制限もあります。最も注目すべき点は、BigQuery ではテーブルあたり 10,000 列の制限が課せられているため、多数の一意のキーを持つ大規模なデータセットのピボットが妨げられる可能性があります。このようなシナリオでは、Python または R を使用した外部ピボットや、ネイティブにピボットをサポートするデータベース システムを使用したフェデレーション クエリ アプローチの使用など、代替ソリューションを検討することを検討してください。
以上がネイティブのピボット機能を使用せずに BigQuery で行を列にピボットする方法の詳細内容です。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。

MySQLは、初心者がデータベーススキルを学ぶのに適しています。 1.MySQLサーバーとクライアントツールをインストールします。 2。selectなどの基本的なSQLクエリを理解します。 3。マスターデータ操作:テーブルを作成し、データを挿入、更新、削除します。 4.高度なスキルを学ぶ:サブクエリとウィンドウの関数。 5。デバッグと最適化:構文を確認し、インデックスを使用し、選択*を避け、制限を使用します。

MySQLは、テーブル構造とSQLクエリを介して構造化されたデータを効率的に管理し、外部キーを介してテーブル間関係を実装します。 1.テーブルを作成するときにデータ形式と入力を定義します。 2。外部キーを使用して、テーブル間の関係を確立します。 3。インデックス作成とクエリの最適化により、パフォーマンスを改善します。 4.データベースを定期的にバックアップおよび監視して、データのセキュリティとパフォーマンスの最適化を確保します。

MySQLは、Web開発で広く使用されているオープンソースリレーショナルデータベース管理システムです。その重要な機能には、次のものが含まれます。1。さまざまなシナリオに適したInnodbやMyisamなどの複数のストレージエンジンをサポートします。 2。ロードバランスとデータバックアップを容易にするために、マスタースレーブレプリケーション機能を提供します。 3.クエリの最適化とインデックスの使用により、クエリ効率を改善します。

SQLは、MySQLデータベースと対話して、データの追加、削除、変更、検査、データベース設計を実現するために使用されます。 1)SQLは、ステートメントの選択、挿入、更新、削除を介してデータ操作を実行します。 2)データベースの設計と管理に作成、変更、ドロップステートメントを使用します。 3)複雑なクエリとデータ分析は、ビジネス上の意思決定効率を改善するためにSQLを通じて実装されます。

MySQLの基本操作には、データベース、テーブルの作成、およびSQLを使用してデータのCRUD操作を実行することが含まれます。 1.データベースの作成:createdatabasemy_first_db; 2。テーブルの作成:createTableBooks(idintauto_incrementprimarykey、titlevarchary(100)notnull、authorvarchar(100)notnull、published_yearint); 3.データの挿入:InsertIntoBooks(タイトル、著者、公開_year)VA

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MySQLデータベースを構築する手順には次のものがあります。1。データベースとテーブルの作成、2。データの挿入、および3。クエリを実行します。まず、createdAtabaseおよびcreateTableステートメントを使用してデータベースとテーブルを作成し、InsertINTOステートメントを使用してデータを挿入し、最後にSelectステートメントを使用してデータを照会します。

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