Wie konvertiere ich Spalten in Zeilen in SQL Server (T-SQL)?
Mehrere Methoden zum Konvertieren von Spalten in Zeilen in SQL Server
In diesem Artikel wird beschrieben, wie Sie Spaltendaten in einer SQL Server-Tabelle in Zeilendaten konvertieren. Angenommen, Ihre Tabellenstruktur sieht wie folgt aus:
[ID] [EntityID] [Indicator1] [Indicator2] [Indicator3] ... [Indicator150]
Ziel ist es, die Daten in die folgende Struktur umzuwandeln:
[ID] [EntityId] [IndicatorName] [IndicatorValue]
Beispiel für Zielergebnisse:
<code>1 1 'Indicator1' 'Indicator 1 的值' 2 1 'Indicator2' 'Indicator 2 的值' 3 1 'Indicator3' 'Indicator 3 的值' 4 2 'Indicator1' 'Indicator 1 的值'</code>
Lösung:
Die folgenden Methoden können eine Konvertierung von Spalte in Zeile erreichen:
1. Verwenden Sie die UNPIVOT-Funktion
Die UNPIVOT-Funktion wandelt Spalten effizient in Zeilen um:
SELECT id, entityId, indicatorname, indicatorvalue FROM yourtable UNPIVOT ( indicatorvalue FOR indicatorname IN (Indicator1, Indicator2, Indicator3) ) unpiv;
Bitte stellen Sie sicher, dass die Datentypen der an der Konvertierung beteiligten Spalten konsistent sind.
2. Verwenden Sie CROSS APPLY und UNION ALL
Eine andere Möglichkeit ist die Verwendung von CROSS APPLY und UNION ALL:
SELECT id, entityid, indicatorname, indicatorvalue FROM yourtable CROSS APPLY ( SELECT 'Indicator1', Indicator1 UNION ALL SELECT 'Indicator2', Indicator2 UNION ALL SELECT 'Indicator3', Indicator3 UNION ALL SELECT 'Indicator4', Indicator4 ) c (indicatorname, indicatorvalue);
3. Verwenden Sie CROSS APPLY und VALUES (gilt für neuere Versionen von SQL Server)
In neueren SQL Server-Versionen können Sie die Klauseln CROSS APPLY und VALUES verwenden:
SELECT id, entityid, indicatorname, indicatorvalue FROM yourtable CROSS APPLY ( VALUES ('Indicator1', Indicator1), ('Indicator2', Indicator2), ('Indicator3', Indicator3), ('Indicator4', Indicator4) ) c (indicatorname, indicatorvalue);
4. Verwenden Sie dynamisches SQL (geeignet für eine große Anzahl von Indikatorspalten)
Für große Tabellen mit einer großen Anzahl von Indikatorspalten können Sie dynamisches SQL verwenden, um automatisch Abfragen zu generieren:
DECLARE @colsUnpivot AS NVARCHAR(MAX), @query AS NVARCHAR(MAX); SELECT @colsUnpivot = STUFF((SELECT ',' + QUOTENAME(C.column_name) FROM information_schema.columns AS C WHERE C.table_name = 'yourtable' AND C.column_name LIKE 'Indicator%' FOR XML PATH(''), TYPE).value('.', 'NVARCHAR(MAX)'), 1, 1, ''); SET @query = 'SELECT id, entityId, indicatorname, indicatorvalue FROM yourtable UNPIVOT ( indicatorvalue FOR indicatorname IN (' + @colsUnpivot + ') ) u'; EXEC sp_executesql @query;
Welche Methode Sie wählen, hängt von der Größe Ihrer Tabelle und Ihrer SQL Server-Version ab. Für weniger Spalten reichen die ersten drei Methoden aus; für Tabellen mit einer großen Anzahl von Indicator
-Spalten ist die dynamische SQL-Methode effizienter. Denken Sie daran, yourtable
durch Ihren tatsächlichen Tabellennamen zu ersetzen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie konvertiere ich Spalten in Zeilen in SQL Server (T-SQL)?. 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.
