


Wie konvertiere ich MySQL-Zeilen in Spalten basierend auf mehreren Spalten?
MySQL-Abfrage zum Konvertieren von Zeilen in Spalten basierend auf mehreren Spalten
Einführung:
Dynamisch Das Konvertieren von Zeilen in Spalten ist eine häufige Aufgabe bei der Datenbearbeitung. In diesem Artikel untersuchen wir eine Lösung, die eine MySQL-Abfrage verwendet und die Funktionen einer früheren Lösung erweitert, die eine Einzelspaltenkonvertierung abwickelte.
Problem:
Sie haben eine Tabelle mit mehreren Zeilen, die Daten und entsprechende Preise darstellen, geordnet nach Bestellung und Artikel. Das Ziel besteht darin, diese Daten in eine Tabelle umzuwandeln, in der jede Bestellung als Spalte und jeder Artikel als Zeile dargestellt wird, wobei die entsprechenden Preise angezeigt werden.
Lösung:
Um diese mehrspaltige Konvertierung zu erreichen, wenden wir einen zweistufigen Prozess an.
Schritt 1: Entpivotieren der Daten
Wir beginnen mit der Entpivotierung der Daten mithilfe von UNION ALL, um mehrere Zeilen für jede Kombination aus Bestellung und Artikel zu erstellen. Dies ermöglicht es uns, die Daten im nächsten Schritt einfacher zu manipulieren.
SELECT id, CONCAT('order', `order`) col, data value FROM tableA UNION ALL SELECT id, CONCAT('item', item) col, price value FROM tableA;
Schritt 2: Pivotieren der entpivotierten Daten
Sobald die Daten entpivotiert sind, führen wir eine Pivotierung durch es mithilfe von Aggregatfunktionen mit CASE-Anweisungen wieder in Spalten zurück. Dadurch werden die nicht geschwenkten Zeilen nach ID gruppiert und die entsprechenden Werte den entsprechenden Spalten zugewiesen.
SELECT id, MAX(CASE WHEN col = 'order1' THEN value END) ORDER1, MAX(CASE WHEN col = 'order2' THEN value END) ORDER2, MAX(CASE WHEN col = 'order3' THEN value END) ORDER3, MAX(CASE WHEN col = 'item1' THEN value END) ITEM1, MAX(CASE WHEN col = 'item2' THEN value END) ITEM2, MAX(CASE WHEN col = 'item3' THEN value END) ITEM3 FROM ( SELECT id, CONCAT('order', `order`) col, data value FROM tableA UNION ALL SELECT id, CONCAT('item', item) col, price value FROM tableA ) d GROUP BY id;
Dynamische Abfragegenerierung:
Um Tabellen mit unterschiedlicher Anzahl von Bestellungen zu verarbeiten und Elemente können wir die Abfrage mithilfe einer vorbereiteten Abfrage dynamisch generieren Anweisung.
SET @sql = NULL; SELECT GROUP_CONCAT(DISTINCT CONCAT( 'MAX(CASE WHEN col = ''', col, ''' THEN value END) AS `', col, '`') ) INTO @sql FROM ( SELECT CONCAT('order', `order`) col FROM tableA UNION ALL SELECT CONCAT('item', `item`) col FROM tableA )d; SET @sql = CONCAT('SELECT id, ', @sql, ' FROM ( SELECT id, CONCAT(''order'', `order`) col, data value FROM tableA UNION ALL SELECT id, CONCAT(''item'', item) col, price value FROM tableA ) d GROUP BY id'); PREPARE stmt FROM @sql; EXECUTE stmt; DEALLOCATE PREPARE stmt;
Ergebnis:
Die resultierende Tabelle bietet eine prägnante Darstellung der Daten, wobei jede Bestellung als Spalte und jedes Element als Zeile angezeigt wird die entsprechenden Preise.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie konvertiere ich MySQL-Zeilen in Spalten basierend auf mehreren Spalten?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Die Hauptaufgabe von MySQL in Webanwendungen besteht darin, Daten zu speichern und zu verwalten. 1.Mysql verarbeitet effizient Benutzerinformationen, Produktkataloge, Transaktionsunterlagen und andere Daten. 2. Durch die SQL -Abfrage können Entwickler Informationen aus der Datenbank extrahieren, um dynamische Inhalte zu generieren. 3.Mysql arbeitet basierend auf dem Client-Server-Modell, um eine akzeptable Abfragegeschwindigkeit sicherzustellen.

InnoDB verwendet Redologs und undologische, um Datenkonsistenz und Zuverlässigkeit zu gewährleisten. 1.REDOLOogen zeichnen Datenseitenänderung auf, um die Wiederherstellung und die Durchführung der Crash -Wiederherstellung und der Transaktion sicherzustellen. 2.Strundologs zeichnet den ursprünglichen Datenwert auf und unterstützt Transaktionsrollback und MVCC.

Im Vergleich zu anderen Programmiersprachen wird MySQL hauptsächlich zum Speichern und Verwalten von Daten verwendet, während andere Sprachen wie Python, Java und C für die logische Verarbeitung und Anwendungsentwicklung verwendet werden. MySQL ist bekannt für seine hohe Leistung, Skalierbarkeit und plattformübergreifende Unterstützung, die für Datenverwaltungsanforderungen geeignet sind, während andere Sprachen in ihren jeweiligen Bereichen wie Datenanalysen, Unternehmensanwendungen und Systemprogramme Vorteile haben.

Die MySQL -Idium -Kardinalität hat einen signifikanten Einfluss auf die Abfrageleistung: 1. Hoher Kardinalitätsindex kann den Datenbereich effektiver einschränken und die Effizienz der Abfrage verbessern. 2. Niedriger Kardinalitätsindex kann zu einem vollständigen Tischscannen führen und die Abfrageleistung verringern. 3. Im gemeinsamen Index sollten hohe Kardinalitätssequenzen vorne platziert werden, um die Abfrage zu optimieren.

Zu den grundlegenden Operationen von MySQL gehört das Erstellen von Datenbanken, Tabellen und die Verwendung von SQL zur Durchführung von CRUD -Operationen für Daten. 1. Erstellen Sie eine Datenbank: createdatabasemy_first_db; 2. Erstellen Sie eine Tabelle: CreateTableBooks (IDINGAUTO_INCRECTIONPRIMARYKEY, Titelvarchar (100) Notnull, AuthorVarchar (100) Notnull, veröffentlicht_yearint); 3.. Daten einfügen: InsertIntoBooks (Titel, Autor, veröffentlicht_year) va

MySQL eignet sich für Webanwendungen und Content -Management -Systeme und ist beliebt für Open Source, hohe Leistung und Benutzerfreundlichkeit. 1) Im Vergleich zu Postgresql führt MySQL in einfachen Abfragen und hohen gleichzeitigen Lesevorgängen besser ab. 2) Im Vergleich zu Oracle ist MySQL aufgrund seiner Open Source und niedrigen Kosten bei kleinen und mittleren Unternehmen beliebter. 3) Im Vergleich zu Microsoft SQL Server eignet sich MySQL besser für plattformübergreifende Anwendungen. 4) Im Gegensatz zu MongoDB eignet sich MySQL besser für strukturierte Daten und Transaktionsverarbeitung.

InnoDbbufferpool reduziert die Scheiben -E/A durch Zwischenspeicherung von Daten und Indizieren von Seiten und Verbesserung der Datenbankleistung. Das Arbeitsprinzip umfasst: 1. Daten lesen: Daten von Bufferpool lesen; 2. Daten schreiben: Schreiben Sie nach der Änderung der Daten an Bufferpool und aktualisieren Sie sie regelmäßig auf Festplatte. 3. Cache -Management: Verwenden Sie den LRU -Algorithmus, um Cache -Seiten zu verwalten. 4. Lesemechanismus: Last benachbarte Datenseiten im Voraus. Durch die Größe des Bufferpool und die Verwendung mehrerer Instanzen kann die Datenbankleistung optimiert werden.

MySQL verwaltet strukturierte Daten effizient durch Tabellenstruktur und SQL-Abfrage und implementiert Inter-Tisch-Beziehungen durch Fremdschlüssel. 1. Definieren Sie beim Erstellen einer Tabelle das Datenformat und das Typ. 2. Verwenden Sie fremde Schlüssel, um Beziehungen zwischen Tabellen aufzubauen. 3.. Verbessern Sie die Leistung durch Indexierung und Abfrageoptimierung. 4. regelmäßig Sicherung und Überwachung von Datenbanken, um die Datensicherheit und die Leistungsoptimierung der Daten zu gewährleisten.
