Wie kann ich eine Spalte in SQL mit CASE WHEN und SUM() drehen?
Verwenden von CASE WHEN und SUM() zum Pivotieren einer Spalte in SQL
Die Datentransformation erfordert häufig die Umgestaltung von Tabellen und das Verschieben von Daten aus Zeilen in Spalten – ein Vorgang, der als Pivotieren bezeichnet wird. Dieses Beispiel zeigt, wie eine Spalte in SQL mit CASE WHEN
und SUM()
.
Betrachten wir eine Beispieltabelle mit dem Namen „Bank“:
Bank: name val amount John 1 2000 Peter 1 1999 Peter 2 1854 John 2 1888
Unser Ziel ist es, diese Tabelle in das folgende Format umzuwandeln:
name amountVal1 amountVal2 John 2000 1888 Peter 1999 1854
Warum ein einfacher CASE WHEN scheitert
Ein naiver Ansatz, der nur CASE WHEN
verwendet, könnte so aussehen:
SELECT name, CASE WHEN val = 1 THEN amount ELSE 0 END AS amountVal1, CASE WHEN val = 2 THEN amount ELSE 0 END AS amountVal2 FROM bank;
Dies führt zu einem falschen Ergebnis:
name amountVal1 amountVal2 John 2000 0 Peter 1999 0 John 0 1888 Peter 0 1854
Das Problem besteht darin, dass jede Zeile unabhängig behandelt wird. Wir müssen die Ergebnisse zusammenfassen.
Die richtige Lösung mit SUM()
Die Lösung besteht darin, die SUM()
-Aggregatfunktion zu verwenden, um die amount
-Werte für jede name
- und val
-Kombination zu summieren:
SELECT name, SUM(CASE WHEN val = 1 THEN amount ELSE 0 END) AS amountVal1, SUM(CASE WHEN val = 2 THEN amount ELSE 0 END) AS amountVal2 FROM bank GROUP BY name;
Diese Abfrage erzeugt korrekt die Pivot-Tabelle:
name amountVal1 amountVal2 John 2000 1888 Peter 1999 1854
Die GROUP BY name
-Klausel stellt sicher, dass die SUM()
-Funktion die Beträge für jeden eindeutigen Namen aggregiert. Die CASE WHEN
-Anweisungen weisen den entsprechenden Spalten (amountVal1
und amountVal2
) bedingt Beträge zu und behandeln Fälle, in denen ein bestimmtes val
für einen bestimmten Namen fehlt, indem sie 0 als Standardwert verwenden. Diese Technik bietet eine präzise und effiziente Möglichkeit, das Spalten-Pivotieren in SQL durchzuführen.
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Die volle Tabellenscannung kann in MySQL schneller sein als die Verwendung von Indizes. Zu den spezifischen Fällen gehören: 1) das Datenvolumen ist gering; 2) Wenn die Abfrage eine große Datenmenge zurückgibt; 3) wenn die Indexspalte nicht sehr selektiv ist; 4) Wenn die komplexe Abfrage. Durch Analyse von Abfrageplänen, Optimierung von Indizes, Vermeidung von Überindex und regelmäßiger Wartung von Tabellen können Sie in praktischen Anwendungen die besten Auswahlmöglichkeiten treffen.

Ja, MySQL kann unter Windows 7 installiert werden, und obwohl Microsoft Windows 7 nicht mehr unterstützt hat, ist MySQL dennoch kompatibel damit. Während des Installationsprozesses sollten jedoch folgende Punkte festgestellt werden: Laden Sie das MySQL -Installationsprogramm für Windows herunter. Wählen Sie die entsprechende Version von MySQL (Community oder Enterprise) aus. Wählen Sie während des Installationsprozesses das entsprechende Installationsverzeichnis und das Zeichen fest. Stellen Sie das Stammbenutzerkennwort ein und behalten Sie es ordnungsgemäß. Stellen Sie zum Testen eine Verbindung zur Datenbank her. Beachten Sie die Kompatibilitäts- und Sicherheitsprobleme unter Windows 7, und es wird empfohlen, auf ein unterstütztes Betriebssystem zu aktualisieren.

Die Volltext-Suchfunktionen von InnoDB sind sehr leistungsfähig, was die Effizienz der Datenbankabfrage und die Fähigkeit, große Mengen von Textdaten zu verarbeiten, erheblich verbessern kann. 1) InnoDB implementiert die Volltext-Suche durch invertierte Indexierung und unterstützt grundlegende und erweiterte Suchabfragen. 2) Verwenden Sie die Übereinstimmung und gegen Schlüsselwörter, um den Booleschen Modus und die Phrasesuche zu unterstützen. 3) Die Optimierungsmethoden umfassen die Verwendung der Word -Segmentierungstechnologie, die regelmäßige Wiederaufbauung von Indizes und die Anpassung der Cache -Größe, um die Leistung und Genauigkeit zu verbessern.

Der Unterschied zwischen Clustered Index und nicht klusterer Index ist: 1. Clustered Index speichert Datenzeilen in der Indexstruktur, die für die Abfrage nach Primärschlüssel und Reichweite geeignet ist. 2. Der nicht klusterierte Index speichert Indexschlüsselwerte und -zeiger auf Datenzeilen und ist für nicht-primäre Schlüsselspaltenabfragen geeignet.

MySQL ist ein Open Source Relational Database Management System. 1) Datenbank und Tabellen erstellen: Verwenden Sie die Befehle erstellte und creatEtable. 2) Grundlegende Vorgänge: Einfügen, aktualisieren, löschen und auswählen. 3) Fortgeschrittene Operationen: Join-, Unterabfrage- und Transaktionsverarbeitung. 4) Debugging -Fähigkeiten: Syntax, Datentyp und Berechtigungen überprüfen. 5) Optimierungsvorschläge: Verwenden Sie Indizes, vermeiden Sie ausgewählt* und verwenden Sie Transaktionen.

MySQL und Mariadb können koexistieren, müssen jedoch mit Vorsicht konfiguriert werden. Der Schlüssel besteht darin, jeder Datenbank verschiedene Portnummern und Datenverzeichnisse zuzuordnen und Parameter wie Speicherzuweisung und Cache -Größe anzupassen. Verbindungspooling, Anwendungskonfiguration und Versionsunterschiede müssen ebenfalls berücksichtigt und sorgfältig getestet und geplant werden, um Fallstricke zu vermeiden. Das gleichzeitige Ausführen von zwei Datenbanken kann in Situationen, in denen die Ressourcen begrenzt sind, zu Leistungsproblemen führen.

In der MySQL -Datenbank wird die Beziehung zwischen dem Benutzer und der Datenbank durch Berechtigungen und Tabellen definiert. Der Benutzer verfügt über einen Benutzernamen und ein Passwort, um auf die Datenbank zuzugreifen. Die Berechtigungen werden über den Zuschussbefehl erteilt, während die Tabelle durch den Befehl create table erstellt wird. Um eine Beziehung zwischen einem Benutzer und einer Datenbank herzustellen, müssen Sie eine Datenbank erstellen, einen Benutzer erstellen und dann Berechtigungen erfüllen.

Vereinfachung der Datenintegration: AmazonRDSMYSQL und Redshifts Null ETL-Integration Die effiziente Datenintegration steht im Mittelpunkt einer datengesteuerten Organisation. Herkömmliche ETL-Prozesse (Extrakt, Konvertierung, Last) sind komplex und zeitaufwändig, insbesondere bei der Integration von Datenbanken (wie AmazonRDSMysQL) in Data Warehouses (wie Rotverschiebung). AWS bietet jedoch keine ETL-Integrationslösungen, die diese Situation vollständig verändert haben und eine vereinfachte Lösung für die Datenmigration von RDSMysQL zu Rotverschiebung bietet. Dieser Artikel wird in die Integration von RDSMYSQL Null ETL mit RedShift eintauchen und erklärt, wie es funktioniert und welche Vorteile es Dateningenieuren und Entwicklern bringt.
