


Bagaimana untuk Menjana Lajur Secara Dinamik untuk Pivoting Baris ke Lajur dalam MySQL?
Penjanaan lajur dinamik baris ke lajur MySQL
Andaikan terdapat tiga jadual MySQL:
- jadual produk: menyimpan maklumat produk (id, nama).
- jadual rakan kongsi: menyimpan maklumat rakan kongsi (id, nama).
- jadual jualan: merekodkan urus niaga jualan (id_partners, products_id).
Matlamat kami adalah untuk menukar data jualan kepada jadual dengan rakan kongsi disenaraikan sebagai baris dan produk sebagai lajur dinamik.
Keputusan prapengumpulan
Menggunakan pertanyaan mudah, kita boleh mendapatkan jadual dengan nama rakan kongsi dan nama produk sebagai lajur, bersama-sama dengan bilangan kejadian:
SELECT partners.name AS partner_name, products.name AS product_name, COUNT(*) FROM sales JOIN products ON sales.products_id = products.id JOIN partners ON sales.partners_id = partners.id GROUP BY sales.partners_id, sales.products_id
Walau bagaimanapun, pendekatan ini tidak mempunyai penjanaan lajur dinamik untuk kuantiti produk yang berubah-ubah.
Pemusingan dinamik menggunakan CASE dan fungsi agregat
MySQL tidak mempunyai fungsi PIVOT khusus, jadi kita mesti menggunakan pernyataan CASE untuk pertanyaan agregat:
SELECT pt.partner_name, COUNT(CASE WHEN pd.product_name = 'Product A' THEN 1 END) AS ProductA, COUNT(CASE WHEN pd.product_name = 'Product B' THEN 1 END) AS ProductB, COUNT(CASE WHEN pd.product_name = 'Product C' THEN 1 END) AS ProductC, COUNT(CASE WHEN pd.product_name = 'Product D' THEN 1 END) AS ProductD, COUNT(CASE WHEN pd.product_name = 'Product E' THEN 1 END) AS ProductE FROM partners pt LEFT JOIN sales s ON pt.part_id = s.partner_id LEFT JOIN products pd ON s.product_id = pd.prod_id GROUP BY pt.partner_name
Kaedah ini boleh mengira bilangan kejadian setiap nama produk untuk setiap rakan kongsi secara dinamik.
Perspektif dinamik menggunakan pernyataan yang disediakan
Untuk jadual pangsi yang benar-benar dinamik, kami boleh menggunakan pernyataan yang disediakan untuk menjana rentetan pertanyaan SQL berdasarkan bilangan produk:
SET @sql = NULL; SELECT GROUP_CONCAT(DISTINCT CONCAT( 'COUNT(CASE WHEN Product_Name = ''', Product_Name, ''' THEN 1 END) AS ', REPLACE(Product_Name, ' ', '') ) ) INTO @sql FROM products; SET @sql = CONCAT('SELECT pt.partner_name, ', @sql, ' FROM partners pt LEFT JOIN sales s ON pt.part_id = s.partner_id LEFT JOIN products pd ON s.product_id = pd.prod_id GROUP BY pt.partner_name'); PREPARE stmt FROM @sql; EXECUTE stmt; DEALLOCATE PREPARE stmt;
Kaedah ini membolehkan kami menjana nama lajur dan kiraan agregat secara dinamik untuk setiap produk. Ingat untuk melaraskan had saiz GROUP_CONCAT jika perlu.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Menjana Lajur Secara Dinamik untuk Pivoting Baris ke Lajur dalam MySQL?. 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

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

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

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna