将 MySQL 数据透视表列数据显示为行
将表的列数据转换为行可能是一项具有挑战性的任务,尤其是对于多维数据集。在 MySQL 中,此操作通常称为“透视”。
问题:
提供的数据集由三个表组成:
- 问题:商店问题标题。
- 结果: 记录用户对特定职位 ID 的响应。
- 答案: 包含每个问题和结果组合的答案。
目标是重组数据以将问题答案显示为每个结果的列set.
解决方案:
要实现此目的,我们可以利用 MySQL 查询,该查询将 MAX() 聚合函数与 CASE 语句结合使用。下面的查询有效地将列数据转换为行:
SELECT a.ID, a.user_ID, a.job_id, MAX(CASE WHEN c.question = 'Is it this?' THEN b.answer END) 'Is it this?', MAX(CASE WHEN c.question = 'Or this?' THEN b.answer END) 'Or this?', MAX(CASE WHEN c.question = 'Or that? ' THEN b.answer END) 'Or that? ' FROM Results a INNER JOIN Answers b ON a.id = b.fk_result_id INNER JOIN Question c ON b.fk_question_id = c.ID GROUP BY a.ID, a.user_ID, a.job_id
解释:
- 查询从 Results (a) 表中选择各个字段,包括结果 ID、用户 ID 和作业 ID。
- 然后使用 INNER JOIN 从答案 (b) 表。
- 另一个 INNER JOIN 链接到问题 (c) 表,以识别每个答案的实际问题。
- MAX() 函数在 CASE 语句中应用聚合每个结果和问题组合的答案。
- 最后,结果按结果 ID、用户 ID 和作业 ID 分组以创建所需的行结构。
此查询产生以下输出:
result_id | user_id | job_id | Is it this? | Or this? | Or that? |
---|---|---|---|---|---|
1 | 1 | 1 | Yes | No | Maybe |
2 | 1 | 3 | Maybe | No | Maybe |
3 | 2 | 3 | Yes | Yes | No |
动态版本:
如果您有未知数量的问题(例如,1000),动态版本的查询更合适。这可以使用动态 SQL 和变量串联来实现:
SET @sql = NULL; SELECT GROUP_CONCAT(DISTINCT CONCAT( 'MAX(CASE WHEN c.question = ''', question, ''' then b.answer end) AS ', CONCAT('`',question,'`') ) ) INTO @sql FROM Question; SET @sql = CONCAT('SELECT a.ID, a.user_ID, a.job_id, ', @sql, ' FROM Results a INNER JOIN Answers b ON a.id = b.fk_result_id INNER JOIN Question c ON b.fk_question_id = c.ID GROUP BY a.ID, a.user_ID, a.job_id'); PREPARE stmt FROM @sql; EXECUTE stmt; DEALLOCATE PREPARE stmt;
此动态查询使用变量串联根据 Question 表的内容动态构建 SQL 语句。结果是一个更灵活的查询,可以处理任意数量的问题。
以上是如何使用 MAX() 和 CASE 语句将 MySQL 列数据转换为行?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

存储过程是MySQL中的预编译SQL语句集合,用于提高性能和简化复杂操作。1.提高性能:首次编译后,后续调用无需重新编译。2.提高安全性:通过权限控制限制数据表访问。3.简化复杂操作:将多条SQL语句组合,简化应用层逻辑。

MySQL查询缓存的工作原理是通过存储SELECT查询的结果,当相同查询再次执行时,直接返回缓存结果。1)查询缓存提高数据库读取性能,通过哈希值查找缓存结果。2)配置简单,在MySQL配置文件中设置query_cache_type和query_cache_size。3)使用SQL_NO_CACHE关键字可以禁用特定查询的缓存。4)在高频更新环境中,查询缓存可能导致性能瓶颈,需通过监控和调整参数优化使用。

MySQL被广泛应用于各种项目中的原因包括:1.高性能与可扩展性,支持多种存储引擎;2.易于使用和维护,配置简单且工具丰富;3.丰富的生态系统,吸引大量社区和第三方工具支持;4.跨平台支持,适用于多种操作系统。

MySQL数据库升级的步骤包括:1.备份数据库,2.停止当前MySQL服务,3.安装新版本MySQL,4.启动新版本MySQL服务,5.恢复数据库。升级过程需注意兼容性问题,并可使用高级工具如PerconaToolkit进行测试和优化。

MySQL备份策略包括逻辑备份、物理备份、增量备份、基于复制的备份和云备份。1.逻辑备份使用mysqldump导出数据库结构和数据,适合小型数据库和版本迁移。2.物理备份通过复制数据文件,速度快且全面,但需数据库一致性。3.增量备份利用二进制日志记录变化,适用于大型数据库。4.基于复制的备份通过从服务器备份,减少对生产系统的影响。5.云备份如AmazonRDS提供自动化解决方案,但成本和控制需考虑。选择策略时应考虑数据库大小、停机容忍度、恢复时间和恢复点目标。

MySQLclusteringenhancesdatabaserobustnessandscalabilitybydistributingdataacrossmultiplenodes.ItusestheNDBenginefordatareplicationandfaulttolerance,ensuringhighavailability.Setupinvolvesconfiguringmanagement,data,andSQLnodes,withcarefulmonitoringandpe

在MySQL中优化数据库模式设计可通过以下步骤提升性能:1.索引优化:在常用查询列上创建索引,平衡查询和插入更新的开销。2.表结构优化:通过规范化或反规范化减少数据冗余,提高访问效率。3.数据类型选择:使用合适的数据类型,如INT替代VARCHAR,减少存储空间。4.分区和分表:对于大数据量,使用分区和分表分散数据,提升查询和维护效率。

tooptimizemysqlperformance,lofterTheSeSteps:1)inasemproperIndexingTospeedUpqueries,2)使用ExplaintplaintoAnalyzeandoptimizequeryPerformance,3)ActiveServerConfigurationStersLikeTlikeTlikeTlikeIkeLikeIkeIkeLikeIkeLikeIkeLikeIkeLikeNodb_buffer_pool_sizizeandmax_connections,4)


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