Wie kann ich in MySQL Zeilen in Spalten umwandeln?
Einführung
Die Datentabelle repräsentiert den Beobachtungswert und die Spalten in der Datentabelle, um die Daten des Attributs in eine Liste des Beobachtungswerts zu verwandeln. In diesem Artikel wird nach und nach erklären, wie diese Konvertierung in MySQL erreicht werden kann.
Schritt 1: Wählen Sie die Zielspalte
ausEs wird festgelegt, dass der y -Wert (Ergebniszeile) und X -Wert (Ergebnis Tabelle) in der Zielperspektivtabelle bestimmt werden. In diesem Beispiel wird "hostID" als Wert verwendet, und "itemName" wird als X -Wert verwendet.
Schritt 2: Erweitern Sie die grundlegende Tabelle, um zusätzliche
hinzuzufügenFügen Sie den Grundlagen für jeden X -Wert eine neue Liste hinzu. Anwendungsfallausdrücke, um diese Spalten basierend auf ElementName in den entsprechenden Artikelwert zu füllen.
Schritt 3: Die Paket- und Aggregationserweiterungstabelle
Die Erweiterungstabelle ist gemäß der Spalte von Y -Wert gepackt und die X -Wert -Spalte ist mit geeigneten Funktionen (z. B. Summe) aggregiert.
Schritt 4: verschönern (optional)
Ein Austausch eines beliebigen Nullwerts in der Polymerisationstabelle durch den ausgewählten neutralen Wert (z. B. 0), um ein klareres Ergebnis des visuellen Ergebniss zu erzielen.
Beispiel
Betrachten Sie die folgende Grundtabelle:Erstellen Sie eine Perspektiventabelle
hostid | itemname | itemvalue |
---|---|---|
1 | A | 10 |
1 | B | 3 |
2 | A | 9 |
2 | C | 40 |
Ergebnisse
-- 步骤 1:选择目标列 SELECT hostid, itemname, itemvalue FROM history; -- 步骤 2:扩展基础表添加额外列 CREATE VIEW history_extended AS SELECT history.*, CASE WHEN itemname = "A" THEN itemvalue END AS A, CASE WHEN itemname = "B" THEN itemvalue END AS B, CASE WHEN itemname = "C" THEN itemvalue END AS C FROM history; -- 步骤 3:分组和聚合扩展表 CREATE VIEW history_itemvalue_pivot AS SELECT hostid, SUM(A) AS A, SUM(B) AS B, SUM(C) AS C FROM history_extended GROUP BY hostid; -- 步骤 4:美化 CREATE VIEW history_itemvalue_pivot_pretty AS SELECT hostid, COALESCE(A, 0) AS A, COALESCE(B, 0) AS B, COALESCE(C, 0) AS C FROM history_itemvalue_pivot; -- 最终结果 SELECT * FROM history_itemvalue_pivot_pretty;
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich in MySQL Zeilen in Spalten umwandeln?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

AI Hentai Generator
Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Heiße Themen



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.

In dem Artikel werden mithilfe der Änderungstabelle von MySQL Tabellen, einschließlich Hinzufügen/Löschen von Spalten, Umbenennung von Tabellen/Spalten und Ändern der Spaltendatentypen, erläutert.

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.

In Artikel werden die Konfiguration der SSL/TLS -Verschlüsselung für MySQL, einschließlich der Erzeugung und Überprüfung von Zertifikaten, erläutert. Das Hauptproblem ist die Verwendung der Sicherheitsauswirkungen von selbstsignierten Zertifikaten. [Charakterzahl: 159]

In Artikel werden beliebte MySQL -GUI -Tools wie MySQL Workbench und PhpMyAdmin beschrieben, die ihre Funktionen und ihre Eignung für Anfänger und fortgeschrittene Benutzer vergleichen. [159 Charaktere]

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.

In Artikel werden Strategien zum Umgang mit großen Datensätzen in MySQL erörtert, einschließlich Partitionierung, Sharding, Indexierung und Abfrageoptimierung.
