SQL 的 TRANSFORM 函数如何提高 MS Access 中处理大型数据集的数据透视表性能？

在 MS Access 中转换数据以进行数据透视分析

在数据管理领域，数据透视表是用于汇总和分析数据的宝贵工具。多重视角。但是，在处理海量数据集时，Access 在处理数据透视表时可能会遇到限制。在这种情况下，必须考虑替代方法，例如 SQL 查询。

当尝试在较长时间内计算每个学生不同值（例如膳食类型）的出现次数时，会出现一个常见的挑战。一种简单的方法是创建一个查询，将学生 ID 与他们的膳食选择配对。然而，仅此方法就会产生冗余数据，从而使数据透视表计算不精确。

要克服此限制，请考虑利用 TRANSFORM 函数的强大功能，该函数可以重塑数据以适应数据透视表分析。以下是如何使用 TRANSFORM 查询来转换数据：

TRANSFORM COUNT(MenuItems.MealType)
SELECT April2013.SID, MenuItems.MealType
FROM April2013 
LEFT JOIN MenuItems 
  ON MenuItems.Item=April2013.Item
GROUP BY April2013.SID
PIVOT MenuItems.MealType;

此查询生成一个表格结构，其中学生 ID 作为主键，列代表每种膳食类型。 COUNT 函数汇总每个学生每种膳食类型的出现次数。结果将是一个简洁的数据透视数据集，可供在 Access 或任何其他兼容应用程序中进行数据透视表分析。

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