


Wie erstelle ich in PostgreSQL eine Pivot-Tabelle mit den durchschnittlichen Hauspreisen nach Nachbarschaft und Schlafzimmeranzahl?
Erstellen einer Pivot-Tabelle in PostgreSQL, um durchschnittliche Hauspreise anzuzeigen
Problem: Wie können wir eine Übersichtstabelle mit den durchschnittlichen Hauspreisen, aufgeschlüsselt nach Stadtteil und Anzahl der Schlafzimmer, erstellen?
Lösung: Dies beinhaltet einen zweistufigen Prozess unter Verwendung der crosstab
-Funktion von PostgreSQL (aus der tablefunc
-Erweiterung).
- Durchschnittspreise nach Nachbarschaft und Schlafzimmeranzahl berechnen: Zuerst ermitteln wir den Durchschnittspreis für jede Kombination aus Nachbarschaft und Schlafzimmeranzahl.
SELECT neighborhood, bedrooms, AVG(price) AS average_price FROM listings GROUP BY neighborhood, bedrooms ORDER BY neighborhood, bedrooms;
- Verwenden Sie die Funktion
crosstab
: Als nächstes geben wir die Ergebnisse aus Schritt 1 in die Funktioncrosstab
ein. Diese Funktion wandelt die Daten in eine Pivot-Tabelle um. Das zweite Argument gibt die Anzahl der Schlafzimmer an, die wir als Spalten haben möchten. Beachten Sie, dass Sie die Erweiterungtablefunc
installieren müssen, falls Sie dies noch nicht getan haben (CREATE EXTENSION tablefunc;
).
SELECT * FROM crosstab( 'SELECT neighborhood, bedrooms, AVG(price)::int AS average_price FROM listings GROUP BY neighborhood, bedrooms ORDER BY neighborhood, bedrooms', $$SELECT unnest('{0,1,2,3}'::int[]) AS bedrooms$$ ) AS ct ("neighborhood" text, "0" int, "1" int, "2" int, "3" int);
Diese Abfrage erzeugt eine Pivot-Tabelle mit Nachbarschaften als Zeilen und dem Durchschnittspreis für 0, 1, 2 und 3 Schlafzimmer als Spalten. Denken Sie daran, das Array '{0,1,2,3}'
so anzupassen, dass es die tatsächliche Anzahl der Schlafzimmer in Ihrer Tabelle listings
widerspiegelt. Die ::int
-Umwandlung stellt sicher, dass der Durchschnittspreis als Ganzzahl behandelt wird; Möglicherweise müssen Sie dies basierend auf dem Datentyp Ihrer price
Spalte anpassen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie erstelle ich in PostgreSQL eine Pivot-Tabelle mit den durchschnittlichen Hauspreisen nach Nachbarschaft und Schlafzimmeranzahl?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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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.
