MySQL でのピボット テーブルのシミュレーション: UNION ALL と集計関数の使用
ピボット テーブルはデータ分析とレポート生成において重要な役割を果たし、列データを行ベースのデータに変換して、よりコンパクトで洞察に満ちた視覚化を実現します。 MySQL は UNPIVOT 関数と PIVOT 関数を直接提供しませんが、UNION ALL
関数と集計関数を巧みに組み合わせて同様の関数を実現できます。
データのピボットを解除しています
ピボット テーブルの最初のステップは、データを拡張するか、より柔軟な形式に変換することです。これには、データの各列に複数の行を作成することが含まれます。各行は列とその対応する値を表します。これを実現するには、UNION ALL
演算子を使用できます。
SELECT id, month, col1 AS value, 'col1' AS descrip FROM yourTable UNION ALL SELECT id, month, col2 AS value, 'col2' AS descrip FROM yourTable UNION ALL SELECT id, month, col3 AS value, 'col3' AS descrip FROM yourTable UNION ALL SELECT id, month, col4 AS value, 'col4' AS descrip FROM yourTable;
このクエリは次の結果を生成します:
id | month | value | descrip |
---|---|---|---|
101 | Jan | A | col1 |
102 | Feb | C | col1 |
101 | Jan | B | col2 |
102 | Feb | A | col2 |
101 | Jan | NULL | col3 |
102 | Feb | G | col3 |
101 | Jan | B | col4 |
102 | Feb | E | col4 |
データのピボットの拡張
データが展開されたら、集計関数と CASE
ステートメントを使用してデータをピボットし、目的のレポート形式を作成できます。
SELECT descrip, MAX(CASE WHEN month = 'Jan' THEN value ELSE 0 END) AS jan, MAX(CASE WHEN month = 'Feb' THEN value ELSE 0 END) AS feb FROM ( SELECT id, month, col1 AS value, 'col1' AS descrip FROM yourTable UNION ALL SELECT id, month, col2 AS value, 'col2' AS descrip FROM yourTable UNION ALL SELECT id, month, col3 AS value, 'col3' AS descrip FROM yourTable UNION ALL SELECT id, month, col4 AS value, 'col4' AS descrip FROM yourTable ) AS src GROUP BY descrip;
上記のクエリは次の結果を生成します:
descrip | jan | feb |
---|---|---|
col1 | A | C |
col2 | B | A |
col3 | 0 | G |
col4 | B | E |
この結果は、必要なレポートの形式と一致します。これらのテクノロジーを通じて、MySQL にピボット テーブル関数を効果的に実装し、列ベースのデータを行ベースのレポートに簡単に変換できるため、より効率的な分析とレポートが可能になります。
以上がUNION ALL と集計を使用して MySQL でピボット テーブルをシミュレー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はオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムであり、主にデータを迅速かつ確実に保存および取得するために使用されます。その実用的な原則には、クライアントリクエスト、クエリ解像度、クエリの実行、返品結果が含まれます。使用法の例には、テーブルの作成、データの挿入とクエリ、および参加操作などの高度な機能が含まれます。一般的なエラーには、SQL構文、データ型、およびアクセス許可、および最適化の提案には、インデックスの使用、最適化されたクエリ、およびテーブルの分割が含まれます。

MySQLは、データストレージ、管理、クエリ、セキュリティに適したオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムです。 1.さまざまなオペレーティングシステムをサポートし、Webアプリケーションやその他のフィールドで広く使用されています。 2。クライアントサーバーアーキテクチャとさまざまなストレージエンジンを通じて、MySQLはデータを効率的に処理します。 3.基本的な使用には、データベースとテーブルの作成、挿入、クエリ、データの更新が含まれます。 4.高度な使用には、複雑なクエリとストアドプロシージャが含まれます。 5.一般的なエラーは、説明ステートメントを介してデバッグできます。 6.パフォーマンスの最適化には、インデックスの合理的な使用と最適化されたクエリステートメントが含まれます。

MySQLは、そのパフォーマンス、信頼性、使いやすさ、コミュニティサポートに選択されています。 1.MYSQLは、複数のデータ型と高度なクエリ操作をサポートし、効率的なデータストレージおよび検索機能を提供します。 2.クライアントサーバーアーキテクチャと複数のストレージエンジンを採用して、トランザクションとクエリの最適化をサポートします。 3.使いやすく、さまざまなオペレーティングシステムとプログラミング言語をサポートしています。 4.強力なコミュニティサポートを提供し、豊富なリソースとソリューションを提供します。

INNODBのロックメカニズムには、共有ロック、排他的ロック、意図ロック、レコードロック、ギャップロック、次のキーロックが含まれます。 1.共有ロックにより、トランザクションは他のトランザクションが読み取らないようにデータを読み取ることができます。 2.排他的ロックは、他のトランザクションがデータの読み取りと変更を防ぎます。 3.意図ロックは、ロック効率を最適化します。 4。ロックロックインデックスのレコードを記録します。 5。ギャップロックロックインデックス記録ギャップ。 6.次のキーロックは、データの一貫性を確保するためのレコードロックとギャップロックの組み合わせです。

MySQLクエリのパフォーマンスが低いことの主な理由には、インデックスの使用、クエリオプティマイザーによる誤った実行計画の選択、不合理なテーブルデザイン、過剰なデータボリューム、ロック競争などがあります。 1.インデックスがゆっくりとクエリを引き起こし、インデックスを追加するとパフォーマンスが大幅に向上する可能性があります。 2。説明コマンドを使用してクエリ計画を分析し、オプティマイザーエラーを見つけます。 3.テーブル構造の再構築と結合条件を最適化すると、テーブルの設計上の問題が改善されます。 4.データボリュームが大きい場合、パーティション化とテーブル分割戦略が採用されます。 5.高い並行性環境では、トランザクションの最適化とロック戦略は、ロック競争を減らすことができます。

データベースの最適化では、クエリ要件に従ってインデックス作成戦略を選択する必要があります。1。クエリに複数の列が含まれ、条件の順序が固定されている場合、複合インデックスを使用します。 2。クエリに複数の列が含まれているが、条件の順序が修正されていない場合、複数の単一列インデックスを使用します。複合インデックスは、マルチコラムクエリの最適化に適していますが、単一列インデックスは単一列クエリに適しています。

MySQLスロークエリを最適化するには、slowquerylogとperformance_schemaを使用する必要があります。1。LowerQueryLogを有効にし、しきい値を設定して、スロークエリを記録します。 2。performance_schemaを使用してクエリの実行の詳細を分析し、パフォーマンスのボトルネックを見つけて最適化します。

MySQLとSQLは、開発者にとって不可欠なスキルです。 1.MYSQLはオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムであり、SQLはデータベースの管理と操作に使用される標準言語です。 2.MYSQLは、効率的なデータストレージと検索機能を介して複数のストレージエンジンをサポートし、SQLは簡単なステートメントを通じて複雑なデータ操作を完了します。 3.使用の例には、条件によるフィルタリングやソートなどの基本的なクエリと高度なクエリが含まれます。 4.一般的なエラーには、SQLステートメントをチェックして説明コマンドを使用することで最適化できる構文エラーとパフォーマンスの問題が含まれます。 5.パフォーマンス最適化手法には、インデックスの使用、フルテーブルスキャンの回避、参加操作の最適化、コードの読み取り可能性の向上が含まれます。


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