「CASE」または「IF」ステートメントを使用して MySQL でデータをピボットする方法?
GROUP BY を使用したピボット形式でのデータの表示
ここでのタスクには、個々のデータ ポイントを表す行を含むリレーショナル データベース テーブルを、データがタイムスタンプに基づいて列に編成され、値が特定の識別子によってグループ化されるピボット形式。
このピボット構造を実現するには、MySQL で CASE ステートメントを使用できます。このステートメントを使用すると、さまざまな条件に基づいて値を条件付きで割り当てることができます:
SELECT d.data_timestamp , SUM( CASE WHEN data_id = 1 THEN data_value ELSE 0 END ) AS 'input_1' , SUM( CASE WHEN data_id = 2 THEN data_value ELSE 0 END ) AS 'input_2' ... , SUM( CASE WHEN data_id = 20 THEN data_value ELSE 0 END ) AS 'input_20' FROM data GROUP BY data_timestamp ORDER BY data_timestamp ASC
このクエリでは、SUM 関数を使用して、個別の data_timestamp ごとに data_value を集計します。 CASE ステートメントは、data_id が特定の値 (1、2、または 20 など) に一致するかどうかをチェックします。一致する場合、対応する data_value がそれぞれの列 (input_1、input_2、input_20 など) の合計に含まれます。一致するものが見つからない場合、計算にはゼロが使用されます。これにより、data_timestamp が行識別子であるテーブルが作成され、各 data_id には、対応する集計された data_value を表示する専用の列があります。
同じ目的で CASE の代わりに IF ステートメントを使用することもできます。
SELECT d.data_timestamp , SUM( IF(data_id = 1, data_value, 0) ) AS 'input_1' , SUM( IF(data_id = 2, data_value, 0) ) AS 'input_2' ... , SUM( IF(data_id = 20, data_value, 0) ) AS 'input_20' FROM data GROUP BY data_timestamp ORDER BY data_timestamp ASC
CASE アプローチと IF アプローチの両方を使用すると、必要な列を動的に生成し、data_id と data_timestamp に基づいて値を集計し、最終的に目的のピボット形式でデータを表示できます。
以上が「CASE」または「IF」ステートメントを使用して MySQL でデータをピボットする方法?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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他のプログラミング言語と比較して、MySQLは主にデータの保存と管理に使用されますが、Python、Java、Cなどの他の言語は論理処理とアプリケーション開発に使用されます。 MySQLは、データ管理のニーズに適した高性能、スケーラビリティ、およびクロスプラットフォームサポートで知られていますが、他の言語は、データ分析、エンタープライズアプリケーション、システムプログラミングなどのそれぞれの分野で利点があります。

MySQLの基本操作には、データベース、テーブルの作成、およびSQLを使用してデータのCRUD操作を実行することが含まれます。 1.データベースの作成:createdatabasemy_first_db; 2。テーブルの作成:createTableBooks(idintauto_incrementprimarykey、titlevarchary(100)notnull、authorvarchar(100)notnull、published_yearint); 3.データの挿入:InsertIntoBooks(タイトル、著者、公開_year)VA

Innodbbufferpoolは、データをキャッシュしてページをインデックス作成することにより、ディスクI/Oを削減し、データベースのパフォーマンスを改善します。その作業原則には次のものが含まれます。1。データ読み取り:Bufferpoolのデータを読む。 2。データの書き込み:データを変更した後、bufferpoolに書き込み、定期的にディスクに更新します。 3.キャッシュ管理:LRUアルゴリズムを使用して、キャッシュページを管理します。 4.読みメカニズム:隣接するデータページを事前にロードします。 BufferPoolのサイジングと複数のインスタンスを使用することにより、データベースのパフォーマンスを最適化できます。

MySQLは、テーブル構造とSQLクエリを介して構造化されたデータを効率的に管理し、外部キーを介してテーブル間関係を実装します。 1.テーブルを作成するときにデータ形式と入力を定義します。 2。外部キーを使用して、テーブル間の関係を確立します。 3。インデックス作成とクエリの最適化により、パフォーマンスを改善します。 4.データベースを定期的にバックアップおよび監視して、データのセキュリティとパフォーマンスの最適化を確保します。

MySQLは、データストレージ、管理、分析に適した強力なオープンソースデータベース管理システムであるため、学習する価値があります。 1)MySQLは、SQLを使用してデータを操作するリレーショナルデータベースであり、構造化されたデータ管理に適しています。 2)SQL言語はMySQLと対話するための鍵であり、CRUD操作をサポートします。 3)MySQLの作業原則には、クライアント/サーバーアーキテクチャ、ストレージエンジン、クエリオプティマイザーが含まれます。 4)基本的な使用には、データベースとテーブルの作成が含まれ、高度な使用にはJoinを使用してテーブルの参加が含まれます。 5)一般的なエラーには、構文エラーと許可の問題が含まれ、デバッグスキルには、構文のチェックと説明コマンドの使用が含まれます。 6)パフォーマンスの最適化には、インデックスの使用、SQLステートメントの最適化、およびデータベースの定期的なメンテナンスが含まれます。

MySQLは、初心者がデータベーススキルを学ぶのに適しています。 1.MySQLサーバーとクライアントツールをインストールします。 2。selectなどの基本的なSQLクエリを理解します。 3。マスターデータ操作:テーブルを作成し、データを挿入、更新、削除します。 4.高度なスキルを学ぶ:サブクエリとウィンドウの関数。 5。デバッグと最適化:構文を確認し、インデックスを使用し、選択*を避け、制限を使用します。

MySQLでは、外部キーの機能は、テーブル間の関係を確立し、データの一貫性と整合性を確保することです。外部キーは、参照整合性チェックとカスケード操作を通じてデータの有効性を維持します。パフォーマンスの最適化に注意し、それらを使用するときに一般的なエラーを避けてください。
