SQL の TRANSFORM 関数は、大規模なデータセットを含む MS Access のピボット テーブルのパフォーマンスをどのように向上させることができますか?

MS Access でのピボット分析用のデータの変換

データ管理の分野では、ピボット テーブルは、データを要約して分析するための貴重なツールです。複数の視点。ただし、大規模なデータセットを扱う場合、Access ではピボット テーブルの処理に制限が発生する可能性があります。このようなシナリオでは、SQL クエリなどの代替アプローチを検討することが不可欠になります。

長期間にわたって生徒ごとに異なる値 (食事の種類など) の出現をカウントしようとするときに、共通の課題が 1 つ発生します。簡単なアプローチは、学生 ID と選択した食事とを組み合わせるクエリを作成することです。ただし、このアプローチだけではデータが冗長になり、ピボット テーブルの計算が不正確になります。

この制限を克服するには、ピボット分析に合わせてデータを再形成できる TRANSFORM 関数の機能を活用することを検討してください。 TRANSFORM クエリを使用してデータをピボットする方法は次のとおりです。

TRANSFORM COUNT(MenuItems.MealType)
SELECT April2013.SID, MenuItems.MealType
FROM April2013 
LEFT JOIN MenuItems 
  ON MenuItems.Item=April2013.Item
GROUP BY April2013.SID
PIVOT MenuItems.MealType;

このクエリは、学生 ID を主キーとし、各食事タイプを表す列を含む表構造を生成します。 COUNT 関数は、各生徒の各食事タイプの発生を集計します。結果は、簡潔でピボットされたデータセットとなり、Access またはその他の互換性のあるアプリケーションでピボット テーブル分析に使用できるようになります。

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