SQL을 사용하여 테이블 형식 데이터를 피벗 테이블로 변환: 열 연결
데이터베이스 관리에서 테이블을 피벗하려면 열 중심 형식에서 데이터를 변환해야 합니다. 행 기반 형식으로 변환하여 테이블을 효과적으로 "뒤집습니다". 이 문서에서는 여러 열이 있는 테이블을 원래 열의 값이 연결된 단일 열로 피벗하려는 시나리오에 대해 설명합니다.
ID, TYPE, SUBTYPE, COUNT 및 MONTH, 다음과 같이 정렬:
ID TYPE SUBTYPE COUNT MONTH 1 A Z 1 7/1/2008 1 A Z 3 7/1/2008 2 B C 2 7/2/2008 1 A Z 3 7/2/2008
이 데이터를 TYPE 및 SUBTYPE 열이 있는 피벗 테이블로 변환하는 것이 목표입니다. 새 열로 연결되고 ID와 MONTH의 각 고유 조합에 대해 COUNT 값이 합산됩니다. 예상되는 결과는 다음과 같습니다.
ID A_Z B_C MONTH 1 4 0 7/1/2008 2 0 2 7/2/2008 1 0 3 7/2/2008
SQL Server PIVOT 솔루션
SQL Server 2005는 데이터 피벗을 단순화하는 강력한 PIVOT 및 UNPIVOT 연산자를 제공합니다. 다음 코드 예는 PIVOT 기술을 보여줍니다.
DECLARE @sql AS varchar(max) DECLARE @pivot_list AS varchar(max) DECLARE @select_list AS varchar(max) SELECT @pivot_list = COALESCE(@pivot_list + ', ', '') + '[' + PIVOT_CODE + ']' ,@select_list = COALESCE(@select_list + ', ', '') + 'ISNULL([' + PIVOT_CODE + '], 0) AS [' + PIVOT_CODE + ']' FROM ( SELECT DISTINCT [TYPE] + '_' + SUBTYPE AS PIVOT_CODE FROM stackoverflow_159456 ) AS PIVOT_CODES SET @sql = ' ;WITH p AS ( SELECT ID, [MONTH], [TYPE] + ''_'' + SUBTYPE AS PIVOT_CODE, SUM([COUNT]) AS [COUNT] FROM stackoverflow_159456 GROUP BY ID, [MONTH], [TYPE] + ''_'' + SUBTYPE ) SELECT ID, [MONTH], ' + @select_list + ' FROM p PIVOT ( SUM([COUNT]) FOR PIVOT_CODE IN ( ' + @pivot_list + ' ) ) AS pvt ' EXEC (@sql)
이 코드에 사용된 동적 SQL 기술은 TYPE 및 SUBTYPE 값의 고유한 조합을 기반으로 PIVOT 문을 자동으로 생성하여 하드 코딩을 피하고 코드를 작성합니다. 유지 관리가 필요 없습니다.
위 내용은 열을 연결하고 값을 합산하여 SQL에서 표 형식 데이터를 피벗하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

mysqlofferSeightStringDatatatypes : char, varchar, binary, varbinary, blob, text, enum and set.1) charisfix-length, 2) varcharisvariable-length, 효율적 인 datalikenames.3) binaryandvarbinary-binary Binary Binary Binary Binary Binary Binary Binary-Binary

Toaddauserinmysql, usethecreateuserstatement.1) usecreateuser'newuser '@'localhost'Identifiedby'Password '; 2) enforcestongpasspoliciesswithvalidate_passwordpluginsettings

저장된 절차는 성능을 향상시키고 복잡한 작업을 단순화하기 위해 MySQL에서 사전 컴파일 된 SQL 문입니다. 1. 성능 향상 : 첫 번째 편집 후 후속 통화를 다시 컴파일 할 필요가 없습니다. 2. 보안 향상 : 권한 제어를 통해 데이터 테이블 액세스를 제한합니다. 3. 복잡한 작업 단순화 : 여러 SQL 문을 결합하여 응용 프로그램 계층 로직을 단순화합니다.

MySQL 쿼리 캐시의 작동 원리는 선택 쿼리 결과를 저장하는 것이며 동일한 쿼리가 다시 실행되면 캐시 된 결과가 직접 반환됩니다. 1) 쿼리 캐시는 데이터베이스 읽기 성능을 향상시키고 해시 값을 통해 캐시 된 결과를 찾습니다. 2) MySQL 구성 파일에서 간단한 구성, query_cache_type 및 query_cache_size를 설정합니다. 3) SQL_NO_CACHE 키워드를 사용하여 특정 쿼리의 캐시를 비활성화하십시오. 4) 고주파 업데이트 환경에서 쿼리 캐시는 성능 병목 현상을 유발할 수 있으며 매개 변수의 모니터링 및 조정을 통해 사용하기 위해 최적화해야합니다.

MySQL이 다양한 프로젝트에서 널리 사용되는 이유에는 다음이 포함됩니다. 1. 고성능 및 확장 성, 여러 스토리지 엔진을 지원합니다. 2. 사용 및 유지 관리, 간단한 구성 및 풍부한 도구; 3. 많은 지역 사회 및 타사 도구 지원을 유치하는 풍부한 생태계; 4. 여러 운영 체제에 적합한 크로스 플랫폼 지원.

MySQL 데이터베이스를 업그레이드하는 단계에는 다음이 포함됩니다. 1. 데이터베이스 백업, 2. 현재 MySQL 서비스 중지, 3. 새 버전의 MySQL 설치, 4. 새 버전의 MySQL 서비스 시작, 5. 데이터베이스 복구. 업그레이드 프로세스 중에 호환성 문제가 필요하며 Perconatoolkit과 같은 고급 도구를 테스트 및 최적화에 사용할 수 있습니다.

MySQL 백업 정책에는 논리 백업, 물리적 백업, 증분 백업, 복제 기반 백업 및 클라우드 백업이 포함됩니다. 1. 논리 백업은 MySQLDump를 사용하여 데이터베이스 구조 및 데이터를 내보내며 소규모 데이터베이스 및 버전 마이그레이션에 적합합니다. 2. 물리적 백업은 데이터 파일을 복사하여 빠르고 포괄적이지만 데이터베이스 일관성이 필요합니다. 3. 증분 백업은 이진 로깅을 사용하여 변경 사항을 기록합니다. 이는 큰 데이터베이스에 적합합니다. 4. 복제 기반 백업은 서버에서 백업하여 생산 시스템에 미치는 영향을 줄입니다. 5. AmazonRDS와 같은 클라우드 백업은 자동화 솔루션을 제공하지만 비용과 제어를 고려해야합니다. 정책을 선택할 때 데이터베이스 크기, 가동 중지 시간 허용 오차, 복구 시간 및 복구 지점 목표를 고려해야합니다.

mysqlclusteringenhancesdatabaserobustness andscalabilitydaturedingdataacrossmultiplenodes.itusesthendbenginefordatareplicationandfaulttolerance, highavailability를 보장합니다


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