SQL の列と行の転置を簡単に実装
SQL では、多くの場合、行と列を交換する必要があります。 PIVOT は適切なツールのように見えますが、過度に複雑に見える状況もあります。幸いなことに、この変換を実現するためのより簡単な代替手段がいくつかあります。
UNION ALL、集計関数、CASE ステートメントを使用する
PIVOT が難しいと思われる場合は、UNION ALL を集計関数および CASE ステートメントと組み合わせて使用して、その機能を複製できます。
select name, sum(case when color = 'Red' then value else 0 end) Red, sum(case when color = 'Green' then value else 0 end) Green, sum(case when color = 'Blue' then value else 0 end) Blue from ( select color, Paul value, 'Paul' name from yourTable union all select color, John value, 'John' name from yourTable union all select color, Tim value, 'Tim' name from yourTable union all select color, Eric value, 'Eric' name from yourTable ) src group by name
静的な値を使用した UNPIVOT と PIVOT
変換したい特定の列と色がわかっている場合は、静的実行用にハードコーディングできます。
select name, [Red], [Green], [Blue] from ( select color, name, value from yourtable unpivot ( value for name in (Paul, John, Tim, Eric) ) unpiv ) src pivot ( sum(value) for color in ([Red], [Green], [Blue]) ) piv
動的 UNPIVOT と PIVOT を使用して不明な値を処理します
列と色の数が不明な場合は、動的 SQL を使用して必要なリストを生成できます。
DECLARE @colsUnpivot AS NVARCHAR(MAX), @query AS NVARCHAR(MAX), @colsPivot as NVARCHAR(MAX) select @colsUnpivot = stuff((select ','+quotename(C.name) from sys.columns as C where C.object_id = object_id('yourtable') and C.name <> 'color' for xml path('')), 1, 1, '') select @colsPivot = STUFF((SELECT ',' + quotename(color) from yourtable t FOR XML PATH(''), TYPE ).value('.', 'NVARCHAR(MAX)') ,1,1,'') set @query = 'select name, '+@colsPivot+' from ( select color, name, value from yourtable unpivot ( value for name in ('+@colsUnpivot+') ) unpiv ) src pivot ( sum(value) for color in ('+@colsPivot+') ) piv' exec(@query)
どの方法を選択しても、結果は同じです:
| グリーン |
| 3 | 5 |
| ジョン | 4 |
| ポール | 8 |
| ティム | 3 |
以上がSQL で列と行を簡単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。

MySQLインデックスのカーディナリティは、クエリパフォーマンスに大きな影響を及ぼします。1。高いカーディナリティインデックスは、データ範囲をより効果的に狭め、クエリ効率を向上させることができます。 2。低カーディナリティインデックスは、完全なテーブルスキャンにつながり、クエリのパフォーマンスを削減する可能性があります。 3。ジョイントインデックスでは、クエリを最適化するために、高いカーディナリティシーケンスを前に配置する必要があります。

MySQL学習パスには、基本的な知識、コアの概念、使用例、最適化手法が含まれます。 1)テーブル、行、列、SQLクエリなどの基本概念を理解します。 2)MySQLの定義、作業原則、および利点を学びます。 3)インデックスやストアドプロシージャなどの基本的なCRUD操作と高度な使用法をマスターします。 4)インデックスの合理的な使用や最適化クエリなど、一般的なエラーのデバッグとパフォーマンス最適化の提案に精通しています。これらの手順を通じて、MySQLの使用と最適化を完全に把握できます。

MySQLの実際のアプリケーションには、基本的なデータベース設計と複雑なクエリの最適化が含まれます。 1)基本的な使用法:ユーザー情報の挿入、クエリ、更新、削除など、ユーザーデータの保存と管理に使用されます。 2)高度な使用法:eコマースプラットフォームの注文や在庫管理など、複雑なビジネスロジックを処理します。 3)パフォーマンスの最適化:インデックス、パーティションテーブル、クエリキャッシュを使用して合理的にパフォーマンスを向上させます。

MySQLのSQLコマンドは、DDL、DML、DQL、DCLなどのカテゴリに分割でき、データベースとテーブルの作成、変更、削除、データの挿入、更新、削除、複雑なクエリ操作の実行に使用できます。 1.基本的な使用には、作成可能な作成テーブル、INSERTINTO INSERTデータ、クエリデータの選択が含まれます。 2。高度な使用法には、テーブル結合、サブQueries、およびデータ集約のためのグループに参加します。 3.構文エラー、データ型の不一致、許可の問題などの一般的なエラーは、構文チェック、データ型変換、許可管理を介してデバッグできます。 4.パフォーマンス最適化の提案には、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、およびデータの一貫性を確保するためのトランザクションの使用が含まれます。

INNODBは、ロックメカニズムとMVCCを通じて、非論的、一貫性、および分離を通じて原子性を達成し、レッドログを介した持続性を達成します。 1)原子性:Undologを使用して元のデータを記録して、トランザクションをロールバックできることを確認します。 2)一貫性:行レベルのロックとMVCCを介してデータの一貫性を確保します。 3)分離:複数の分離レベルをサポートし、デフォルトでrepeatable -readが使用されます。 4)持続性:Redologを使用して修正を記録し、データが長時間保存されるようにします。

データベースとプログラミングにおけるMySQLの位置は非常に重要です。これは、さまざまなアプリケーションシナリオで広く使用されている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)MySQLは、効率的なデータストレージ、組織、および検索機能を提供し、Web、モバイル、およびエンタープライズレベルのシステムをサポートします。 2)クライアントサーバーアーキテクチャを使用し、複数のストレージエンジンとインデックスの最適化をサポートします。 3)基本的な使用には、テーブルの作成とデータの挿入が含まれ、高度な使用法にはマルチテーブル結合と複雑なクエリが含まれます。 4)SQL構文エラーやパフォーマンスの問題などのよくある質問は、説明コマンドとスロークエリログを介してデバッグできます。 5)パフォーマンス最適化方法には、インデックスの合理的な使用、最適化されたクエリ、およびキャッシュの使用が含まれます。ベストプラクティスには、トランザクションと準備された星の使用が含まれます

MySQLは、中小企業に適しています。 1)中小企業は、顧客情報の保存など、基本的なデータ管理にMySQLを使用できます。 2)大企業はMySQLを使用して、大規模なデータと複雑なビジネスロジックを処理して、クエリのパフォーマンスとトランザクション処理を最適化できます。

INNODBは、次のキーロックメカニズムを通じてファントムの読み取りを効果的に防止します。 1)Next-KeyLockingは、Row LockとGap Lockを組み合わせてレコードとギャップをロックして、新しいレコードが挿入されないようにします。 2)実際のアプリケーションでは、クエリを最適化して分離レベルを調整することにより、ロック競争を削減し、並行性パフォーマンスを改善できます。


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