Wie kann ein Datenverlust vermieden werden, wenn PIVOT-Abfragen für eindeutige Datensätze mit Nullwerten verwendet werden?

Vermeidung von Datenverlust bei PIVOT-Abfragen für eindeutige Datensätze

Problem:
PIVOT-Abfragen sind nützlich für die Umstrukturierung Daten, um Informationen besser organisiert anzuzeigen. Bei der Verarbeitung eindeutiger Datensätze kann die MAX-Aggregationsfunktion jedoch dazu führen, dass Nullwerte weggelassen werden, was zu unvollständigen Daten führt.

Lösung:
Um alle eindeutigen Datensätze beizubehalten, auch diese Bei Nullwerten kann man die Funktion ROW_NUMBER() in die PIVOT-Abfrage integrieren. Dieser Ansatz weist jedem Datensatz eine Zeilennummer zu und behält so die Zuordnung zwischen Aktivitäten und Prozentsätzen bei.

;with cte as 
(
    select *, ROW_NUMBER() over (partition by name order by percentage desc) ROWNUM
    from A
),
cte2 as
(
    SELECT Id,Code,ROWNUM,James,James_,Sam,Sam_,Lisa,Lisa_
    FROM cte
    PIVOT(MAX(activity)
          FOR name IN (James,Sam,Lisa)) AS PVTTable PIVOT
          (
          MAX(percentage)
          FOR name1 IN (James_,Sam_,Lisa_)) AS PVTTable1
)
select Id, Code, MAX(James) James, MAX(James_) James_, MAX(Sam) Sam, MAX(Sam_) Sam_, MAX(Lisa) Lisa, MAX(Lisa_) Lisa_
from cte2
group by Id, Code, ROWNUM

Beispiel:

Betrachten Sie die folgende Tabelle:

Id	Code	percentage	name	name1	activity
1	Prashant	43.43	James	James_	Running
1	Prashant	70.43	Sam	Sam_	Cooking
1	Prashant	90.34	Lisa	Lisa_	Walking
1	Prashant	0.00	James	James_	Stealing
1	Prashant	0.00	James	James_	Lacking
1	Prashant	73	Sam	Sam_	Cooking 1

Früher hätte eine Standard-PIVOT-Abfrage Folgendes ergeben Ergebnis:

Id	Code	James	James_	Sam	Sam_	Lisa	Lisa_
1	Prashant	Running	43.43	Cooking 1	73	Walking	90.34
1	Prashant	Stealing	0.0	Cooking	3.43	NULL	NULL
1	Prashant	NULL	NULL	NULL	NULL	NULL	NULL

Durch die Einbindung der Funktion ROW_NUMBER() behält die geänderte Abfrage jedoch alle unterschiedlichen Datensätze bei:

Id	Code	James	James_	Sam	Sam_	Lisa	Lisa_
1	Prashant	Running	43.43	Cooking 1	73	Walking	90.34
1	Prashant	Stealing	0.00	Cooking	3.43	NULL	NULL
1	Prashant	Lacking	0.00	NULL	NULL	NULL	NULL

Dieser Ansatz stellt sicher, dass alle unterschiedlichen Aktivitäten angezeigt werden, auch diese mit Null-Prozentwerten, was eine genauere Darstellung der Daten ermöglicht.

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