使用CASE和GROUP BY实现动态替代PIVOT
问题:
下表所示数据以行和列的形式组织。目标是将其转换为具有动态列数的表,其中每列代表按指定类别分组的值。
id | feh | bar |
---|---|---|
1 | 10 | A |
2 | 20 | A |
3 | 3 | B |
4 | 4 | B |
5 | 5 | C |
6 | 6 | D |
7 | 7 | D |
8 | 8 | D |
期望输出:
bar | val1 | val2 | val3 |
---|---|---|---|
A | 10 | 20 | |
B | 3 | 4 | |
C | 5 | ||
D | 6 | 7 | 8 |
原始查询:
以下查询使用CASE表达式和GROUP BY来实现所需结果:
SELECT bar, MAX(CASE WHEN abc."row" = 1 THEN feh ELSE NULL END) AS "val1", MAX(CASE WHEN abc."row" = 2 THEN feh ELSE NULL END) AS "val2", MAX(CASE WHEN abc."row" = 3 THEN feh ELSE NULL END) AS "val3" FROM ( SELECT bar, feh, row_number() OVER (partition by bar) as row FROM "Foo" ) abc GROUP BY bar
高效的交叉表替代方案:
为了提高效率和可读性,可以使用tablefunc模块中的crosstab函数来实现动态解决方案。以下是一个示例:
SELECT * FROM crosstab( 'SELECT bar, 1 AS cat, feh FROM tbl_org ORDER BY bar, feh') AS ct (bar text, val1 int, val2 int, val3 int); -- 更多列?
处理多个值:
对于同一类别下有多个值的场景,可以将crosstab函数扩展为以下形式:
SELECT * FROM crosstab( 'SELECT bar, val, feh FROM tbl_org ORDER BY 1, 2') AS ct (bar text, val1 int, val2 int, val3 int); -- 更多列?
内置交叉表函数:
tablefunc模块还为特定列数提供了预定义的crosstab函数:
SELECT * FROM crosstab3('SELECT row_name, attrib, val FROM tbl ORDER BY 1,2');
这些函数使调用更简单,并默认处理文本数据。
动态返回类型:
虽然tablefunc简化了流程,但在处理动态返回类型方面存在局限性。为了解决这个问题,可以考虑其他方法,例如使用PL/pgSQL函数或创建动态SQL语句。
以上是如何在SQL中高效地执行交叉表查询?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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