個別レコードに対する PIVOT クエリでのデータ損失の回避
問題:
PIVOT クエリは再構築に役立ちますデータを使用して情報をより体系的に表示します。ただし、個別のレコードを処理する場合、MAX 集計関数によってゼロ値が省略され、データが不完全になる可能性があります。
解決策:
すべての個別のレコードを保持するには、値がゼロの場合は、ROW_NUMBER() 関数を PIVOT クエリに組み込むことができます。このアプローチでは、各レコードに行番号を割り当て、アクティビティとパーセンテージ間の関連付けを維持します。
;with cte as ( select *, ROW_NUMBER() over (partition by name order by percentage desc) ROWNUM from A ), cte2 as ( SELECT Id,Code,ROWNUM,James,James_,Sam,Sam_,Lisa,Lisa_ FROM cte PIVOT(MAX(activity) FOR name IN (James,Sam,Lisa)) AS PVTTable PIVOT ( MAX(percentage) FOR name1 IN (James_,Sam_,Lisa_)) AS PVTTable1 ) select Id, Code, MAX(James) James, MAX(James_) James_, MAX(Sam) Sam, MAX(Sam_) Sam_, MAX(Lisa) Lisa, MAX(Lisa_) Lisa_ from cte2 group by Id, Code, ROWNUM
例:
次の表を考えてみましょう:
Id | Code | percentage | name | name1 | activity |
---|---|---|---|---|---|
1 | Prashant | 43.43 | James | James_ | Running |
1 | Prashant | 70.43 | Sam | Sam_ | Cooking |
1 | Prashant | 90.34 | Lisa | Lisa_ | Walking |
1 | Prashant | 0.00 | James | James_ | Stealing |
1 | Prashant | 0.00 | James | James_ | Lacking |
1 | Prashant | 73 | Sam | Sam_ | Cooking 1 |
以前は、標準の PIVOT クエリは次のように生成されていました。 result:
Id | Code | James | James_ | Sam | Sam_ | Lisa | Lisa_ |
---|---|---|---|---|---|---|---|
1 | Prashant | Running | 43.43 | Cooking 1 | 73 | Walking | 90.34 |
1 | Prashant | Stealing | 0.0 | Cooking | 3.43 | NULL | NULL |
1 | Prashant | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL |
ただし、ROW_NUMBER() 関数を組み込むことにより、変更されたクエリはすべての個別のレコードを保持します:
Id | Code | James | James_ | Sam | Sam_ | Lisa | Lisa_ |
---|---|---|---|---|---|---|---|
1 | Prashant | Running | 43.43 | Cooking 1 | 73 | Walking | 90.34 |
1 | Prashant | Stealing | 0.00 | Cooking | 3.43 | NULL | NULL |
1 | Prashant | Lacking | 0.00 | NULL | NULL | NULL | NULL |
このアプローチにより、すべての個別のアクティビティが表示されます。パーセント値が 0 であるため、データがより正確に表現されます。
以上がゼロ値を持つ個別のレコードに対して PIVOT クエリを使用するときにデータ損失を回避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。

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。

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

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。

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

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

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。

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

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


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