SQL での複数の行と列の動的なグループ化とマージ
表形式のデータを操作する場合、多くの場合、1 つ以上の列に基づいてレコードをグループ化し、その結果を複数の列を含む 1 つの行に結合する必要があります。これは、各グループに関連付けられた複数の値を扱う場合に特に便利です。
テスト結果を含むテーブルがあり、各行が特定のテスト タイプとそれに対応する結果を表すとします。たとえば、「結果」テーブルには次のスキーマが含まれる場合があります:
CREATE TABLE Result( WorkOrder varchar(10), TestType varchar(20), Result decimal(10,2) );
および次のデータ:
INSERT INTO Result (WorkOrder, TestType, Result) VALUES ('HP19002316','VitaminA', 10.3), ('HP19002316','VitaminA', 11.3), ('HP19002316','VitaminA', 12.3), ('HP19002316','VitaminB', 13.4), ('HP19002316','VitaminB', 14.4), ('HP19002316','VitaminC', 15.5), ('HP19002316','VitaminD', 17.0)
これらの結果を「TestType」でグループ化し、結果ごとに複数の列を含む新しい行を作成するには、「クロスタブ」または「ピボット」操作を使用できます。 1 つの方法は、「ROW_NUMBER」関数を使用してグループ内の各結果にシーケンス番号を割り当て、条件付き集計を使用して必要な値を抽出することです。
WITH RNs AS( SELECT WorkOrder, TestType, Result, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY WorkOrder, TestType ORDER BY (SELECT NULL)) AS RN FROM dbo.Result) SELECT WorkOrder, TestType, MAX(CASE RN WHEN 1 THEN Result END) AS Result1, MAX(CASE RN WHEN 2 THEN Result END) AS Result2, MAX(CASE RN WHEN 3 THEN Result END) AS Result3 FROM RNs R GROUP BY WorkOrder, TestType;
このクエリは次の出力を生成します:
<code>WorkOrder TestType Result1 Result2 Result3 ========================================================== HP19002316 VitaminA 10.3 11.3 12.3 HP19002316 VitaminB 13.4 14.4 NULL HP19002316 VitaminC 15.5 NULL NULL HP19002316 VitaminD 17.0 NULL NULL</code>
ただし、この方法は結果の固定数に制限されます。任意の数の結果に対応できる動的なソリューションを作成するには、「相互適用計数テーブル」と呼ばれる手法を使用できます。
DECLARE @SQL nvarchar(MAX), @CRLF nchar(2) = NCHAR(13) + NCHAR(10), @MaxTally int; SELECT @MaxTally = MAX(C) FROM (SELECT COUNT(*) AS C FROM dbo.Result GROUP BY WorkOrder, TestType) R; WITH N AS( SELECT N FROM (VALUES(NULL),(NULL),(NULL),(NULL),(NULL),(NULL),(NULL),(NULL),(NULL))N(N)), Tally AS( SELECT TOP (@MaxTally) ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY (SELECT NULL)) AS I FROM N N1, N N2) SELECT @SQL = N'WITH RNs AS(' + @CRLF + N' SELECT WorkOrder,' + @CRLF + N' TestType,' + @CRLF + N' Result,' + @CRLF + N' ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY WorkOrder, TestType ORDER BY (SELECT NULL)) AS RN --ORDER BY 应为您的 ID/始终递增列' + @CRLF + N' FROM dbo.Result)' + @CRLF + N'SELECT WorkOrder,' + @CRLF + N' TestType,' + @CRLF + --由于不知道 SQL Server 版本,因此使用 FOR XML PATH STUFF((SELECT N',' + @CRLF + CONCAT(N' MAX(CASE RN WHEN ',T.I,N' THEN Result END) AS Result',T.I) FROM Tally T ORDER BY T.I ASC FOR XML PATH(N''),TYPE).value('(./text())[1]','nvarchar(MAX)'),1,3,N'') + @CRLF + N'FROM RNs R' + @CRLF + N'GROUP BY WorkOrder,' + @CRLF + N' TestType;'; PRINT @SQL; --您的好朋友。 EXEC sys.sp_executesql @SQL;
このクエリは、「カウント テーブル」を使用して、テーブル内の結果の最大数に基づいて SQL ステートメントを動的に生成する一連の整数を作成します。この手法を使用すると、任意の数の結果を 1 つの行に結合できます。
これらのメソッドを使用すると、表形式のデータを効果的にグループ化し、より構造化された意味のある形式に結合して、データの分析と視覚化を簡素化できます。
以上がSQL で複数の列を持つ複数の行を動的にグループ化してマージ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データベースをアップグレードする手順には次のものがあります。1。データベースをバックアップします。2。現在のMySQLサービスを停止します。3。MySQLの新しいバージョンをインストールします。アップグレードプロセス中に互換性の問題が必要であり、Perconatoolkitなどの高度なツールをテストと最適化に使用できます。

MySQLバックアップポリシーには、論理バックアップ、物理バックアップ、増分バックアップ、レプリケーションベースのバックアップ、クラウドバックアップが含まれます。 1. Logical BackupはMySqldumpを使用してデータベースの構造とデータをエクスポートします。これは、小さなデータベースとバージョンの移行に適しています。 2.物理バックアップは、データファイルをコピーすることで高速かつ包括的ですが、データベースの一貫性が必要です。 3.インクリメンタルバックアップは、バイナリロギングを使用して変更を記録します。これは、大規模なデータベースに適しています。 4.レプリケーションベースのバックアップは、サーバーからバックアップすることにより、生産システムへの影響を減らします。 5. Amazonrdsなどのクラウドバックアップは自動化ソリューションを提供しますが、コストと制御を考慮する必要があります。ポリシーを選択するときは、データベースサイズ、ダウンタイム許容度、回復時間、および回復ポイントの目標を考慮する必要があります。

mysqlclusteringenhancesdatabaserobustnessnessnessnessnessnistandistributiondistributingdataacrossmultiplenodes.itesthendbenginefordatareplication andfaulttolerance、保証highavailability.setupinvolvesconfiguringmanagement、data、ssqlnodes、carefulmonitoringringandpe

MySQLのデータベーススキーマ設計の最適化は、次の手順を通じてパフォーマンスを改善できます。1。インデックス最適化:一般的なクエリ列にインデックスを作成し、クエリのオーバーヘッドのバランスをとり、更新を挿入します。 2。テーブル構造の最適化:正規化または反通常化によりデータ冗長性を削減し、アクセス効率を改善します。 3。データ型の選択:Varcharの代わりにINTなどの適切なデータ型を使用して、ストレージスペースを削減します。 4。パーティション化とサブテーブル:大量のデータボリュームの場合、パーティション化とサブテーブルを使用してデータを分散させてクエリとメンテナンスの効率を改善します。

tooptimizemysqlperformance、soflowthesesteps:1)properindexingtospeedupqueries、2)useexplaintoanalyzeandoptimize Queryperformance、3)AductServerContingSettingStingsinginginnodb_buffer_pool_sizeandmax_connections、4)

MySQL関数は、データ処理と計算に使用できます。 1.基本的な使用には、文字列処理、日付計算、数学操作が含まれます。 2。高度な使用法には、複数の関数を組み合わせて複雑な操作を実装することが含まれます。 3.パフォーマンスの最適化では、Where句での機能の使用を回避し、GroupByおよび一時テーブルを使用する必要があります。

MySQLでデータを挿入するための効率的な方法には、次のものが含まれます。1。insertInto ...値構文、2。LoadDatainFileコマンドの使用、3。トランザクション処理の使用、4。バッチサイズの調整、5。Insurtignoreまたは挿入の使用...

MySQLでは、AlterTabletable_nameaddcolumnnew_columnvarchar(255)afterexisting_columnを使用してフィールドを追加し、andtabletable_namedopcolumncolumn_to_dropを使用してフィールドを削除します。フィールドを追加するときは、クエリのパフォーマンスとデータ構造を最適化する場所を指定する必要があります。フィールドを削除する前に、操作が不可逆的であることを確認する必要があります。オンラインDDL、バックアップデータ、テスト環境、および低負荷期間を使用したテーブル構造の変更は、パフォーマンスの最適化とベストプラクティスです。


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