


Bagaimana untuk Mencipta Pertanyaan Crosstab MySQL untuk Menggitar Data daripada Baris ke Lajur?
Pertanyaan Pangsi/Crosstab MySQL: Mengubah Data untuk Paparan Dipertingkat
Pertanyaan tab silang atau pangsi dalam MySQL membolehkan anda mengubah data, biasanya daripada struktur berorientasikan baris kepada yang berorientasikan lajur, memudahkan analisis dan pembentangan yang lebih mudah. Untuk memahami cara menggunakan pertanyaan tab silang, mari kita mendalami contoh praktikal.
Contoh: Mengubah Data ke Format Berorientasikan Lajur
Pertimbangkan jadual dengan struktur berikut:
app_id transaction_id mobile_no node_id customer_attribute entered_value 100 111 9999999999 1 Q1 2 100 111 9999999999 2 Q2 1 100 111 9999999999 3 Q3 4 100 111 9999999999 4 Q4 3 100 111 9999999999 5 Q5 2 100 222 8888888888 4 Q4 1 100 222 8888888888 3 Q3 2 100 222 8888888888 2 Q2 1 100 222 8888888888 1 Q1 3 100 222 8888888888 5 Q5 4
Anda mahu memaparkan rekod ini dalam format berikut:
app_id transaction_id mobile Q1 Q2 Q3 Q4 | Q5 100 111 9999999999 2 1 4 3 2 100 222 8888888888 3 1 2 1 4
Untuk mencapai ini, anda boleh menggunakan pertanyaan tab silang. Walau bagaimanapun, dalam percubaan awal anda, anda mendapatkan semula berbilang baris untuk setiap titik data, yang bukan hasil yang diingini.
Pertanyaan Tab Silang Dibetulkan
Pertanyaan terlaras berikut akan memberikan hasil yang diingini:
SELECT app_id, transaction_id, mobile_no, MAX(CASE WHEN node_id = 1 THEN entered_value END) AS Q1, MAX(CASE WHEN node_id = 2 THEN entered_value END) AS Q2, MAX(CASE WHEN node_id = 3 THEN entered_value END) AS Q3, MAX(CASE WHEN node_id = 4 THEN entered_value END) AS Q4, MAX(CASE WHEN node_id = 5 THEN entered_value END) AS Q5 FROM trn_user_log GROUP BY app_id, transaction_id, mobile_no
Menggunakan Atribut Pelanggan sebagai Pengepala Lajur
Anda juga menyatakan hasrat untuk menggunakan nilai daripada lajur customer_attribute sebagai pengepala lajur. Walaupun fungsi NAME_CONST tidak sesuai untuk tujuan ini, anda boleh menggunakan teknik yang mungkin mencapai hasil yang diingini. Walau bagaimanapun, sila berikan penjelasan lanjut tentang hasil yang anda inginkan untuk membolehkan penyelesaian yang tepat.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Mencipta Pertanyaan Crosstab MySQL untuk Menggitar Data daripada Baris ke Lajur?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

InnoDB menggunakan redolog dan undologs untuk memastikan konsistensi dan kebolehpercayaan data. 1. Pengubahsuaian halaman data rekod untuk memastikan pemulihan kemalangan dan kegigihan transaksi. 2.UNDOLOGS merekodkan nilai data asal dan menyokong penggantian transaksi dan MVCC.

Metrik utama untuk menjelaskan arahan termasuk jenis, kunci, baris, dan tambahan. 1) Jenis mencerminkan jenis akses pertanyaan. Semakin tinggi nilai, semakin tinggi kecekapan, seperti const adalah lebih baik daripada semua. 2) Kunci memaparkan indeks yang digunakan, dan null menunjukkan tiada indeks. 3) Baris menganggarkan bilangan baris yang diimbas, yang mempengaruhi prestasi pertanyaan. 4) Tambahan memberikan maklumat tambahan, seperti menggunakanFilesort meminta bahawa ia perlu dioptimumkan.

MenggunakanTemary menunjukkan bahawa keperluan untuk membuat jadual sementara dalam pertanyaan MySQL, yang biasanya dijumpai di Orderby menggunakan lajur yang berbeza, GroupBy, atau tidak diindeks. Anda boleh mengelakkan berlakunya indeks dan menulis semula pertanyaan dan meningkatkan prestasi pertanyaan. Khususnya, apabila menggunakan pembelian muncul dalam menjelaskan output, ini bermakna MySQL perlu membuat jadual sementara untuk mengendalikan pertanyaan. Ini biasanya berlaku apabila: 1) deduplikasi atau pengelompokan apabila menggunakan yang berbeza atau kumpulan; 2) Susun apabila Orderby mengandungi lajur bukan indeks; 3) Gunakan subquery kompleks atau menyertai operasi. Kaedah Pengoptimuman termasuk: 1) Orderby dan GroupB

MySQL/InnoDB menyokong empat tahap pengasingan transaksi: ReadUncommitted, ReadCommitted, RepeatableRead dan Serializable. 1. ReadoMuncommitted membolehkan membaca data yang tidak komited, yang boleh menyebabkan bacaan kotor. 2. 3.RepeatableRead adalah tahap lalai, mengelakkan bacaan kotor dan bacaan yang tidak boleh diulang, tetapi bacaan hantu mungkin berlaku. 4. Serializable mengelakkan semua masalah konkurensi tetapi mengurangkan kesesuaian. Memilih tahap pengasingan yang sesuai memerlukan keseimbangan data konsistensi dan keperluan prestasi.

MySQL sesuai untuk aplikasi web dan sistem pengurusan kandungan dan popular untuk sumber terbuka, prestasi tinggi dan kemudahan penggunaan. 1) Berbanding dengan PostgreSQL, MySQL melakukan lebih baik dalam pertanyaan mudah dan operasi membaca serentak yang tinggi. 2) Berbanding dengan Oracle, MySQL lebih popular di kalangan perusahaan kecil dan sederhana kerana sumber terbuka dan kos rendah. 3) Berbanding dengan Microsoft SQL Server, MySQL lebih sesuai untuk aplikasi silang platform. 4) Tidak seperti MongoDB, MySQL lebih sesuai untuk data berstruktur dan pemprosesan transaksi.

Cardinality Indeks MySQL mempunyai kesan yang signifikan terhadap prestasi pertanyaan: 1. Indeks kardinaliti yang tinggi dapat lebih berkesan menyempitkan julat data dan meningkatkan kecekapan pertanyaan; 2. Indeks kardinaliti yang rendah boleh membawa kepada pengimbasan jadual penuh dan mengurangkan prestasi pertanyaan; 3. Dalam indeks bersama, urutan kardinaliti yang tinggi harus diletakkan di depan untuk mengoptimumkan pertanyaan.

Laluan pembelajaran MySQL termasuk pengetahuan asas, konsep teras, contoh penggunaan, dan teknik pengoptimuman. 1) Memahami konsep asas seperti jadual, baris, lajur, dan pertanyaan SQL. 2) Ketahui definisi, prinsip kerja dan kelebihan MySQL. 3) menguasai operasi CRUD asas dan penggunaan lanjutan, seperti indeks dan prosedur yang disimpan. 4) Biasa dengan debugging kesilapan biasa dan cadangan pengoptimuman prestasi, seperti penggunaan rasional indeks dan pertanyaan pengoptimuman. Melalui langkah -langkah ini, anda akan memahami sepenuhnya penggunaan dan pengoptimuman MySQL.

Aplikasi dunia nyata MySQL termasuk reka bentuk pangkalan data asas dan pengoptimuman pertanyaan kompleks. 1) Penggunaan Asas: Digunakan untuk menyimpan dan mengurus data pengguna, seperti memasukkan, menanyakan, mengemas kini dan memadam maklumat pengguna. 2) Penggunaan lanjutan: Mengendalikan logik perniagaan yang kompleks, seperti perintah dan pengurusan inventori platform e-dagang. 3) Pengoptimuman Prestasi: Meningkatkan prestasi dengan menggunakan indeks, jadual partisi dan cache pertanyaan.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

PhpStorm versi Mac
Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows
Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.

VSCode Windows 64-bit Muat Turun
Editor IDE percuma dan berkuasa yang dilancarkan oleh Microsoft