


Comment générer dynamiquement des colonnes pour le pivot de ligne à colonne dans MySQL?
Génération dynamique de colonnes MySQL ligne à colonne
Supposons qu'il y ait trois tables MySQL :
- table des produits : stocke les informations sur le produit (identifiant, nom).
- table des partenaires : stocke les informations sur les partenaires (identifiant, nom).
- table des ventes : enregistre les transactions de vente (partners_id, products_id).
Notre objectif est de convertir les données de ventes en un tableau avec les partenaires répertoriés sous forme de lignes et les produits sous forme de colonnes dynamiques.
Résultats de pré-agrégation
À l'aide d'une simple requête, nous pouvons obtenir un tableau avec le nom du partenaire et le nom du produit sous forme de colonnes, ainsi que le nombre d'occurrences :
SELECT partners.name AS partner_name, products.name AS product_name, COUNT(*) FROM sales JOIN products ON sales.products_id = products.id JOIN partners ON sales.partners_id = partners.id GROUP BY sales.partners_id, sales.products_id
Cependant, cette approche manque de génération dynamique de colonnes pour des quantités de produits variables.
Pivotement dynamique à l'aide de CASE et de fonctions d'agrégation
MySQL n'a pas de fonction PIVOT dédiée, nous devons donc utiliser l'instruction CASE pour les requêtes agrégées :
SELECT pt.partner_name, COUNT(CASE WHEN pd.product_name = 'Product A' THEN 1 END) AS ProductA, COUNT(CASE WHEN pd.product_name = 'Product B' THEN 1 END) AS ProductB, COUNT(CASE WHEN pd.product_name = 'Product C' THEN 1 END) AS ProductC, COUNT(CASE WHEN pd.product_name = 'Product D' THEN 1 END) AS ProductD, COUNT(CASE WHEN pd.product_name = 'Product E' THEN 1 END) AS ProductE FROM partners pt LEFT JOIN sales s ON pt.part_id = s.partner_id LEFT JOIN products pd ON s.product_id = pd.prod_id GROUP BY pt.partner_name
Cette méthode permet de compter dynamiquement le nombre d'occurrences de chaque nom de produit pour chaque partenaire.
Perspective dynamique utilisant des déclarations préparées
Pour un tableau croisé dynamique véritablement dynamique, nous pouvons utiliser des instructions préparées pour générer des chaînes de requête SQL basées sur le nombre de produits :
SET @sql = NULL; SELECT GROUP_CONCAT(DISTINCT CONCAT( 'COUNT(CASE WHEN Product_Name = ''', Product_Name, ''' THEN 1 END) AS ', REPLACE(Product_Name, ' ', '') ) ) INTO @sql FROM products; SET @sql = CONCAT('SELECT pt.partner_name, ', @sql, ' FROM partners pt LEFT JOIN sales s ON pt.part_id = s.partner_id LEFT JOIN products pd ON s.product_id = pd.prod_id GROUP BY pt.partner_name'); PREPARE stmt FROM @sql; EXECUTE stmt; DEALLOCATE PREPARE stmt;
Cette méthode nous permet de générer dynamiquement des noms de colonnes et des décomptes agrégés pour chaque produit. N'oubliez pas d'ajuster la limite de taille de GROUP_CONCAT si nécessaire.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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La numérisation complète de la table peut être plus rapide dans MySQL que l'utilisation d'index. Les cas spécifiques comprennent: 1) le volume de données est petit; 2) Lorsque la requête renvoie une grande quantité de données; 3) Lorsque la colonne d'index n'est pas très sélective; 4) Lorsque la requête complexe. En analysant les plans de requête, en optimisant les index, en évitant le sur-index et en maintenant régulièrement des tables, vous pouvez faire les meilleurs choix dans les applications pratiques.

Oui, MySQL peut être installé sur Windows 7, et bien que Microsoft ait cessé de prendre en charge Windows 7, MySQL est toujours compatible avec lui. Cependant, les points suivants doivent être notés lors du processus d'installation: téléchargez le programme d'installation MySQL pour Windows. Sélectionnez la version appropriée de MySQL (communauté ou entreprise). Sélectionnez le répertoire d'installation et le jeu de caractères appropriés pendant le processus d'installation. Définissez le mot de passe de l'utilisateur racine et gardez-le correctement. Connectez-vous à la base de données pour les tests. Notez les problèmes de compatibilité et de sécurité sur Windows 7, et il est recommandé de passer à un système d'exploitation pris en charge.

Les capacités de recherche en texte intégral d'InNODB sont très puissantes, ce qui peut considérablement améliorer l'efficacité de la requête de la base de données et la capacité de traiter de grandes quantités de données de texte. 1) INNODB implémente la recherche de texte intégral via l'indexation inversée, prenant en charge les requêtes de recherche de base et avancées. 2) Utilisez la correspondance et contre les mots clés pour rechercher, prendre en charge le mode booléen et la recherche de phrases. 3) Les méthodes d'optimisation incluent l'utilisation de la technologie de segmentation des mots, la reconstruction périodique des index et l'ajustement de la taille du cache pour améliorer les performances et la précision.

La différence entre l'index cluster et l'index non cluster est: 1. Index en cluster stocke les lignes de données dans la structure d'index, ce qui convient à la requête par clé et plage primaire. 2. L'index non clumpant stocke les valeurs de clé d'index et les pointeurs vers les lignes de données, et convient aux requêtes de colonne de clés non primaires.

MySQL est un système de gestion de base de données relationnel open source. 1) Créez une base de données et des tables: utilisez les commandes CreateDatabase et CreateTable. 2) Opérations de base: insérer, mettre à jour, supprimer et sélectionner. 3) Opérations avancées: jointure, sous-requête et traitement des transactions. 4) Compétences de débogage: vérifiez la syntaxe, le type de données et les autorisations. 5) Suggestions d'optimisation: utilisez des index, évitez de sélectionner * et utilisez les transactions.

MySQL et MARIADB peuvent coexister, mais doivent être configurés avec prudence. La clé consiste à allouer différents numéros de port et répertoires de données à chaque base de données et ajuster les paramètres tels que l'allocation de mémoire et la taille du cache. La mise en commun de la connexion, la configuration des applications et les différences de version doivent également être prises en compte et doivent être soigneusement testées et planifiées pour éviter les pièges. L'exécution de deux bases de données simultanément peut entraîner des problèmes de performances dans les situations où les ressources sont limitées.

Dans la base de données MySQL, la relation entre l'utilisateur et la base de données est définie par les autorisations et les tables. L'utilisateur a un nom d'utilisateur et un mot de passe pour accéder à la base de données. Les autorisations sont accordées par la commande Grant, tandis que le tableau est créé par la commande Create Table. Pour établir une relation entre un utilisateur et une base de données, vous devez créer une base de données, créer un utilisateur, puis accorder des autorisations.

Simplification de l'intégration des données: AmazonrDSMysQL et l'intégration Zero ETL de Redshift, l'intégration des données est au cœur d'une organisation basée sur les données. Les processus traditionnels ETL (extrait, converti, charge) sont complexes et prennent du temps, en particulier lors de l'intégration de bases de données (telles que AmazonrDSMysQL) avec des entrepôts de données (tels que Redshift). Cependant, AWS fournit des solutions d'intégration ETL Zero qui ont complètement changé cette situation, fournissant une solution simplifiée et à temps proche pour la migration des données de RDSMySQL à Redshift. Cet article plongera dans l'intégration RDSMYSQL ZERO ETL avec Redshift, expliquant comment il fonctionne et les avantages qu'il apporte aux ingénieurs de données et aux développeurs.
