BigQuery で行を列に転置する: ピボットの実装
行を列に転置する (ピボットとも呼ばれる) と、キーと値のペアを新しいテーブルに変換できます。ここで、キーは列名になり、値は対応するセルに配置されます。 BigQuery はピボット関数をネイティブにサポートしていませんが、簡単なアプローチを使用してこれを実現できます。
入力テーブルの構造
まず、入力テーブルに次の列があることを確認します。
- Key: それぞれのカテゴリを指定する列row.
- Value: key に対応する値。
さらに、単一に結合する必要がある行をグループ化する列が必要になります。
ステップ 1: 入力データを転置されたクエリに変換するString
ステップ 1 では、実行時に転置されたクエリを生成するクエリ文字列を作成します。次のクエリを実行します。
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 )
ステップ 2: 転置クエリの実行
ステップ 1 の結果をコピーし、通常のクエリとして実行します。これにより、転置されたデータを含むテーブルが生成されます。
SELECT id, MAX(IF(key = "channel_id", value, NULL)) AS [channel_id], MAX(IF(key = "channel_title", value, NULL)) AS [channel_title], MAX(IF(key = "examId", value, NULL)) AS [examId], MAX(IF(key = "postId", value, NULL)) AS [postId], MAX(IF(key = "youtube_id", value, NULL)) AS [youtube_id] FROM yourTable GROUP BY id ORDER BY id
結果のテーブルは次の構造になります。
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 |
注
テーブルのサイズが大きい場合は、列の数が少ない場合は、転置クエリを手動で作成することでステップ 1 をスキップできます。ただし、ステップ 1 では、クエリを動的に生成するための迅速かつ便利な方法が提供されます。
以上がBigQuery で行を列に転置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。

tograntpermissionstonewmysqlusers、フォローステープ:1)Accessmysqlasauserwithsufthiveerprivileges、2)createanewuser withthecreateusercommand、3)usethegrantcommandtospecifypermissionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionselect、挿入、挿入、挿入、更新、4)

toadduusersinmysqucrectivally andcurally、soflowthesteps:1)usethecreateuserstatementtoaddanewuser、指定するhostandastrongpassword.2)補助金を使用して、補助金を使用して、補助すること、

toaddanewuserwithpermissionsinmysql、followthesesteps:1)createtheuserwithcreateuser'newuser '@' localhost'identifiedifiedifiedifiedby'pa ssword ';。2)grantreadacestoalltablesin'mydatabase'withgrantselectonmydatabase.to'newuser'@'localhost';。3)grantwriteaccessto '

MySQLの文字列データ型には、CHAR、VARCHAR、バイナリ、Varbinary、BLOB、およびテキストが含まれます。照合は、文字列の比較とソートを決定します。 1.Charは固定長の文字列に適しており、Varcharは可変長文字列に適しています。 2.バイナリとVarbinaryはバイナリデータに使用され、BLOBとテキストは大規模なオブジェクトデータに使用されます。 3. UTF8MB4_UNICODE_CIなどのルールのソートは、高度と小文字を無視し、ユーザー名に適しています。 UTF8MB4_BINは症例に敏感であり、正確な比較が必要なフィールドに適しています。

最適なMySQLVarcharの列の長さの選択は、データ分析に基づいており、将来の成長を検討し、パフォーマンスの影響を評価し、文字セットの要件を評価する必要があります。 1)データを分析して、典型的な長さを決定します。 2)将来の拡張スペースを予約します。 3)パフォーマンスに対する大きな長さの影響に注意してください。 4)ストレージに対する文字セットの影響を考慮します。これらの手順を通じて、データベースの効率とスケーラビリティを最適化できます。

mysqlblobshavelimits:tinyblob(255bytes)、blob(65,535bytes)、mediumblob(16,777,215bytes)、andlongblob(4,294,967,295bytes).tousebl難易度:1)PROFFORMANCESANDSTORERGEBLOBSEXTERNALLY;

MySQLでユーザーの作成を自動化するための最良のツールとテクノロジーには、次のものがあります。1。MySQLWorkBench、中小サイズの環境に適した、使いやすいがリソース消費量が高い。 2。アンシブル、マルチサーバー環境に適した、シンプルだが急な学習曲線。 3.カスタムPythonスクリプト、柔軟性がありますが、スクリプトセキュリティを確保する必要があります。 4。大規模な環境に適した人形とシェフ、複雑ですがスケーラブル。選択する際には、スケール、学習曲線、統合のニーズを考慮する必要があります。

はい、youcansearchinsideablobinmysqlusingspecifictechniques.1)converttheblobtoautf-8stringwithconvert function andsearchusinglike.2)


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