


Comment faire pivoter plusieurs colonnes dans SQL Server pour une présentation optimale des données ?
Pivoter plusieurs colonnes dans SQL Server pour une présentation optimale des données
Lorsque vous travaillez avec des bases de données relationnelles, les tableaux croisés dynamiques peuvent être un moyen efficace de remodeler les données pour une analyse et une visualisation plus faciles. Dans SQL Server, cette technique peut être particulièrement utile lorsqu'il s'agit de tables comportant plusieurs colonnes que vous souhaitez afficher sous forme de lignes.
Énoncé du problème :
Considérez l'exemple suivant table :
Branch | Category | Sales | Stock | Target ------- | ******** | ----- | ----- | ------- Branch1 | Panel | 100 | 200 | 300 Branch1 | AC | 150 | 250 | 350 Branch1 | Ref | 200 | 300 | 400
L'objectif est de faire pivoter la colonne Catégorie et d'afficher les colonnes Ventes, Stock et Cible sous forme de lignes, ce qui donne ce qui suit sortie :
Branch | Panel | AC | Ref | ------- | ------ | -- | ---- | Branch1 | 100 | 150 | 200 |
Solution :
Pour obtenir le résultat souhaité, nous pouvons utiliser une série d'instructions pivot dans SQL Server. La clé est de renommer les colonnes dans les résultats du pivot intermédiaire pour préparer l'opération de pivot suivante.
Considérez le code suivant :
SELECT * FROM ( SELECT Branch, Category, Category+'1' As Category1, Category+'2' As Category2, Sales, Stock, Target FROM TblPivot ) AS P -- For Sales PIVOT ( SUM(Sales) FOR Category IN ([Panel], [AC], [Ref]) ) AS pv1 -- For Stock PIVOT ( SUM(Stock) FOR Category1 IN ([Panel1], [AC1], [Ref1]) ) AS pv2 -- For Target PIVOT ( SUM(Target) FOR Category2 IN ([Panel2], [AC2], [Ref2]) ) AS pv3 GO
Ce code exécute les étapes suivantes :
- Préparer les données : Il renomme la colonne Catégorie et ajoute deux colonnes supplémentaires, Catégorie1 et Catégorie2, pour faciliter les pivots ultérieurs.
- Pivot pour les ventes : La première instruction pivot crée le tableau pv1, qui additionne les ventes pour chaque catégorie.
- Pivot pour Stock : La deuxième instruction pivot crée le tableau pv2, qui résume le stock pour chaque catégorie.
- Pivot pour la cible : La troisième instruction pivot crée le tableau pv3, qui additionne la cible pour chaque catégorie.
Le tableau pv3 résultant contient la résultat souhaité, avec les catégories sous forme de lignes et les colonnes représentant les ventes, le stock et les valeurs cibles.
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Par rapport à d'autres langages de programmation, MySQL est principalement utilisé pour stocker et gérer les données, tandis que d'autres langages tels que Python, Java et C sont utilisés pour le traitement logique et le développement d'applications. MySQL est connu pour ses performances élevées, son évolutivité et son support multiplateforme, adapté aux besoins de gestion des données, tandis que d'autres langues présentent des avantages dans leurs domaines respectifs tels que l'analyse des données, les applications d'entreprise et la programmation système.

La cardinalité de l'index MySQL a un impact significatif sur les performances de la requête: 1. L'indice de cardinalité élevé peut réduire plus efficacement la plage de données et améliorer l'efficacité de la requête; 2. L'indice de cardinalité faible peut entraîner une analyse complète de la table et réduire les performances de la requête; 3. Dans l'indice conjoint, des séquences de cardinalité élevées doivent être placées devant pour optimiser la requête.

Les opérations de base de MySQL incluent la création de bases de données, les tables et l'utilisation de SQL pour effectuer des opérations CRUD sur les données. 1. Créez une base de données: CreatedAtAbaseMy_First_DB; 2. Créez un tableau: CreateTableBooks (idIntauto_inCmentPrimaryKey, TitleVarchar (100) notnull, AuthorVarchar (100) notnull, publied_yearint); 3. Données d'insertion: INSERTINTOBOOKS (titre, auteur, publié_year) VA

MySQL convient aux applications Web et aux systèmes de gestion de contenu et est populaire pour son open source, ses performances élevées et sa facilité d'utilisation. 1) Par rapport à PostgreSQL, MySQL fonctionne mieux dans les requêtes simples et les opérations de lecture simultanées élevées. 2) Par rapport à Oracle, MySQL est plus populaire parmi les petites et moyennes entreprises en raison de son open source et de son faible coût. 3) Par rapport à Microsoft SQL Server, MySQL est plus adapté aux applications multiplateformes. 4) Contrairement à MongoDB, MySQL est plus adapté aux données structurées et au traitement des transactions.

InnodBBufferPool réduit les E / S de disque en mettant en cache des données et des pages d'indexation, améliorant les performances de la base de données. Son principe de travail comprend: 1. La lecture des données: lire les données de BufferPool; 2. Écriture de données: Après avoir modifié les données, écrivez dans BufferPool et actualisez-les régulièrement sur le disque; 3. Gestion du cache: utilisez l'algorithme LRU pour gérer les pages de cache; 4. Mécanisme de lecture: Chargez à l'avance des pages de données adjacentes. En dimensionner le tampon et en utilisant plusieurs instances, les performances de la base de données peuvent être optimisées.

MySQL gère efficacement les données structurées par la structure de la table et la requête SQL, et met en œuvre des relations inter-tableaux à travers des clés étrangères. 1. Définissez le format de données et tapez lors de la création d'une table. 2. Utilisez des clés étrangères pour établir des relations entre les tables. 3. Améliorer les performances par l'indexation et l'optimisation des requêtes. 4. Bases de données régulièrement sauvegarde et surveillent régulièrement la sécurité des données et l'optimisation des performances.
