使用 SQL Server 中的 PIVOT 函數將行轉換為列
問題
SQL Server 中的數據透視表提供了一種強大的方法,可以將數據從行轉置為列。但是,用戶在構建正確的查詢時可能會遇到挑戰。
解決方法
針對已知列值使用 PIVOT 函數:
對於預定義的列值(在本例中為周數),可以直接使用 PIVOT 函數:
select * from ( select store, week, xCount from yt ) src pivot ( sum(xcount) for week in ([1], [2], [3]) ) piv;
動態生成透視列值:
為了處理未知的列值(例如動態的周數),可以使用動態 SQL 和窗口函數的組合:
DECLARE @cols AS NVARCHAR(MAX), @query AS NVARCHAR(MAX) select @cols = STUFF((SELECT ',' + QUOTENAME(Week) from yt group by Week order by Week FOR XML PATH(''), TYPE ).value('.', 'NVARCHAR(MAX)') ,1,1,'') set @query = 'SELECT store,' + @cols + ' from ( select store, week, xCount from yt ) x pivot ( sum(xCount) for week in (' + @cols + ') ) p ' execute(@query);
結果:
兩種方法都產生相同的結果:
| 商店 | 1 | 2 | 3 |
| 101 | 138 | 282 | 220 |
| 102 | 96 | 212 | 123 |
| 105 | 37 | 78 | 60 |
| 109 | 59 | 97 | 87 |
以上是如何使用樞軸函數將行轉換為SQL Server中的列?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

InnoDB使用redologs和undologs確保數據一致性和可靠性。 1.redologs記錄數據頁修改,確保崩潰恢復和事務持久性。 2.undologs記錄數據原始值,支持事務回滾和MVCC。

EXPLAIN命令的關鍵指標包括type、key、rows和Extra。 1)type反映查詢的訪問類型,值越高效率越高,如const優於ALL。 2)key顯示使用的索引,NULL表示無索引。 3)rows預估掃描行數,影響查詢性能。 4)Extra提供額外信息,如Usingfilesort提示需要優化。

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MySQL/InnoDB支持四種事務隔離級別:ReadUncommitted、ReadCommitted、RepeatableRead和Serializable。 1.ReadUncommitted允許讀取未提交數據,可能導致臟讀。 2.ReadCommitted避免臟讀,但可能發生不可重複讀。 3.RepeatableRead是默認級別,避免臟讀和不可重複讀,但可能發生幻讀。 4.Serializable避免所有並發問題,但降低並發性。選擇合適的隔離級別需平衡數據一致性和性能需求。

MySQL適合Web應用和內容管理系統,因其開源、高性能和易用性而受歡迎。 1)與PostgreSQL相比,MySQL在簡單查詢和高並發讀操作上表現更好。 2)相較Oracle,MySQL因開源和低成本更受中小企業青睞。 3)對比MicrosoftSQLServer,MySQL更適合跨平台應用。 4)與MongoDB不同,MySQL更適用於結構化數據和事務處理。

MySQL索引基数对查询性能有显著影响:1.高基数索引能更有效地缩小数据范围,提高查询效率;2.低基数索引可能导致全表扫描,降低查询性能;3.在联合索引中,应将高基数列放在前面以优化查询。

MySQL學習路徑包括基礎知識、核心概念、使用示例和優化技巧。 1)了解表、行、列、SQL查詢等基礎概念。 2)學習MySQL的定義、工作原理和優勢。 3)掌握基本CRUD操作和高級用法,如索引和存儲過程。 4)熟悉常見錯誤調試和性能優化建議,如合理使用索引和優化查詢。通過這些步驟,你將全面掌握MySQL的使用和優化。

MySQL在現實世界的應用包括基礎數據庫設計和復雜查詢優化。 1)基本用法:用於存儲和管理用戶數據,如插入、查詢、更新和刪除用戶信息。 2)高級用法:處理複雜業務邏輯,如電子商務平台的訂單和庫存管理。 3)性能優化:通過合理使用索引、分區表和查詢緩存來提升性能。


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