


Wie kann ich Daten mithilfe der Funktion „crosstab()' von SQL in mehreren Spalten positionieren?
Verwenden Sie Tablefunc, um einen mehrspaltigen Daten-Pivot zu implementieren
Die Funktion crosstab()
in SQL wird häufig verwendet, um Daten im Langformat in Daten im Breitformat zu konvertieren. Es wird jedoch im Allgemeinen davon ausgegangen, dass die Spalten mit Ausnahme der Spalten „Zeilenname“ und „Wert“ für jede Zeile mit demselben Zeilennamen gleich sind. Diese Einschränkung kann bei der Arbeit mit Datensätzen mit variablen Zusatzspalten zu Herausforderungen führen.
Eine Möglichkeit, mit multivariaten Pivots umzugehen, besteht darin, eine temporäre Tabelle mit einer Zeilennamenspalte und allen erforderlichen zusätzlichen Spalten zu erstellen. Verwenden Sie dann die Funktion crosstab()
zum Pivotieren der Daten, wobei Sie die Spalte mit dem Zeilennamen als primäre Gruppierungsspalte und die zusätzlichen Spalten als zusätzliche Gruppierungsspalten verwenden.
Betrachten Sie beispielsweise die folgenden Beispieldaten:
CREATE TEMP TABLE t4 ( timeof timestamp ,entity character ,status integer ,ct integer); INSERT INTO t4 VALUES ('2012-01-01', 'a', 1, 1) ,('2012-01-01', 'a', 0, 2) ,('2012-01-02', 'b', 1, 3) ,('2012-01-02', 'c', 0, 4);
Um diese Daten mithilfe mehrerer Variablen zu schwenken, können Sie die folgende Abfrage verwenden:
SELECT * FROM crosstab( 'SELECT entity, timeof, status, ct FROM t4 ORDER BY 1, 2, 3' ,$$VALUES (1), (0)$$) AS ct ("Attribute" character, "Section" timestamp, "status_1" int, "status_0" int);
Diese Abfrage gruppiert die Daten nach den Spalten entity
und timeof
und wendet dann die Spalten status
und ct
als zusätzliche Spalten an. Die generierte Tabelle hat das folgende Format:
<code>Section | Attribute | status_1 | status_0 2012-01-01 00:00:00 | a | 1 | 2 2012-01-02 00:00:00 | b | 3 | 2012-01-02 00:00:00 | c | | 4</code>
Wie wir sehen können, werden die zusätzlichen Spalten Attribute
jetzt als separate Spalten angezeigt, sodass wir die verschiedenen Messungen, die zu einem bestimmten Zeitpunkt an jeder Entität vorgenommen wurden, problemlos vergleichen können.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Verwendung der Funktion crosstab()
mit einer temporären Tabelle eine benutzerdefinierte und effiziente Methode zur multivariaten Pivotierung bieten kann. Indem wir die Reihenfolge der Spalten steuern, können wir bestimmen, welche Spalten als Zeilennamen, zusätzliche Spalten, Kategoriespalten und Wertspalten gelten.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich Daten mithilfe der Funktion „crosstab()' von SQL in mehreren Spalten positionieren?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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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.

Die Position von MySQL in Datenbanken und Programmierung ist sehr wichtig. Es handelt sich um ein Open -Source -Verwaltungssystem für relationale Datenbankverwaltung, das in verschiedenen Anwendungsszenarien häufig verwendet wird. 1) MySQL bietet effiziente Datenspeicher-, Organisations- und Abruffunktionen und unterstützt Systeme für Web-, Mobil- und Unternehmensebene. 2) Es verwendet eine Client-Server-Architektur, unterstützt mehrere Speichermotoren und Indexoptimierung. 3) Zu den grundlegenden Verwendungen gehören das Erstellen von Tabellen und das Einfügen von Daten, und erweiterte Verwendungen beinhalten Multi-Table-Verknüpfungen und komplexe Abfragen. 4) Häufig gestellte Fragen wie SQL -Syntaxfehler und Leistungsprobleme können durch den Befehl erklären und langsam abfragen. 5) Die Leistungsoptimierungsmethoden umfassen die rationale Verwendung von Indizes, eine optimierte Abfrage und die Verwendung von Caches. Zu den Best Practices gehört die Verwendung von Transaktionen und vorbereiteten Staten

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.

MySQL ist für kleine und große Unternehmen geeignet. 1) Kleinunternehmen können MySQL für das grundlegende Datenmanagement verwenden, z. B. das Speichern von Kundeninformationen. 2) Große Unternehmen können MySQL verwenden, um massive Daten und komplexe Geschäftslogik zu verarbeiten, um die Abfrageleistung und die Transaktionsverarbeitung zu optimieren.

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.
