


Comment faire pivoter dynamiquement des données avec des colonnes inconnues dans SQL Server 2005 ?
Pivot dynamique SQL Server 2005
Dans SQL Server 2005, les opérations de pivot avec un nombre inconnu de colonnes peuvent être délicates. Cet article explore les solutions à ces problèmes.
Question :
Comment faire pivoter dynamiquement des données avec un nombre inconnu de colonnes dans SQL Server 2005 ? Le résultat souhaité doit ressembler à un tableau avec des étudiants uniques sous forme de lignes, des colonnes dynamiques représentant les devoirs et triés par date d'échéance. Si possible, la colonne « Total » doit apparaître en dernier.
Réponse :
En raison des limitations de SQL Server 2005, il peut être nécessaire d'utiliser du SQL dynamique pour implémenter des pivots dynamiques. Une solution possible consiste à exploiter les vues de gestion dynamique (DMV) et XML pour générer des instructions SQL dynamiques.
DECLARE @DynamicSQL NVARCHAR(MAX) = N''; -- 从表中获取不同的作业名称 SELECT DISTINCT AssignmentName INTO #AssignmentNames FROM TableName; -- 循环遍历作业名称 SELECT @DynamicSQL = @DynamicSQL + ' MAX(CASE WHEN AssignmentName = ''' + AssignmentName + ''' THEN Grade END) AS ' + AssignmentName + ',' FROM #AssignmentNames; -- 删除动态 SQL 语句末尾的逗号 SET @DynamicSQL = LEFT(@DynamicSQL, LEN(@DynamicSQL) - 1); -- 构造用于透视的最终动态 SQL 语句 SET @DynamicSQL = 'SELECT StudentName, ' + @DynamicSQL + ' FROM TableName GROUP BY StudentName;'; -- 执行动态 SQL 语句 EXEC sp_executesql @DynamicSQL;
Cette méthode génère une instruction SQL dynamique qui contient les colonnes requises pour pivoter en fonction des différents noms de tâches identifiés dans le tableau.
Remarque :
Bien que cette solution implique du SQL dynamique, elle n'est pas vulnérable aux attaques par injection car les instructions SQL sont construites à partir de données connues et fiables. Alternativement, si les données changent fréquemment, envisagez d'implémenter la génération de code pour créer des procédures stockées avec les instructions SQL requises.
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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.
