SQL의 TRANSFORM 함수는 대규모 데이터 세트가 있는 MS Access에서 어떻게 피벗 테이블 성능을 향상시킬 수 있습니까?

MS Access에서 피벗 분석을 위한 데이터 변환

데이터 관리 영역에서 피벗 테이블은 데이터를 요약하고 분석하는 데 매우 유용한 도구입니다. 다양한 관점. 그러나 대규모 데이터 세트를 처리할 때 Access에서는 피벗 테이블을 처리하는 데 제한이 있을 수 있습니다. 이러한 시나리오에서는 SQL 쿼리와 같은 대체 접근 방식을 고려하는 것이 필수적입니다.

장기간 동안 각 학생에 대해 서로 다른 값(예: 식사 유형)의 발생 횟수를 계산하려고 할 때 한 가지 일반적인 문제가 발생합니다. 간단한 접근 방식은 학생증과 선택한 식사를 연결하는 쿼리를 만드는 것입니다. 그러나 이 접근 방식만으로는 데이터가 중복되어 피벗 테이블 계산이 부정확해집니다.

이러한 한계를 극복하려면 피벗 분석에 맞게 데이터 형태를 재구성할 수 있는 TRANSFORM 기능을 활용하는 것이 좋습니다. TRANSFORM 쿼리를 사용하여 데이터를 피벗하는 방법은 다음과 같습니다.

TRANSFORM COUNT(MenuItems.MealType)
SELECT April2013.SID, MenuItems.MealType
FROM April2013 
LEFT JOIN MenuItems 
  ON MenuItems.Item=April2013.Item
GROUP BY April2013.SID
PIVOT MenuItems.MealType;

이 쿼리는 기본 키로 학생 ID와 각 식사 유형을 나타내는 열이 포함된 테이블 형식 구조를 생성합니다. COUNT 함수는 각 학생의 각 식사 유형 발생 횟수를 집계합니다. 그 결과 Access 또는 기타 호환 가능한 애플리케이션에서 피벗 테이블 분석에 사용할 수 있는 간결하고 피벗된 데이터세트가 생성됩니다.

위 내용은 SQL의 TRANSFORM 함수는 대규모 데이터 세트가 있는 MS Access에서 어떻게 피벗 테이블 성능을 향상시킬 수 있습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!