データを行から列にピボットする MySQL クロス集計クエリを作成する方法
MySQL ピボット/クロスタブ クエリ: 表示を強化するためのデータの変換
MySQL のクロス集計またはピボット クエリを使用すると、通常は行指向の構造からデータを変換できます。列指向であり、分析とプレゼンテーションが容易になります。クロス集計クエリの使用方法を理解するために、実際の例を詳しく見てみましょう。
例: データを列指向形式にピボットする
次の構造を持つテーブルについて考えてみましょう:
app_id transaction_id mobile_no node_id customer_attribute entered_value 100 111 9999999999 1 Q1 2 100 111 9999999999 2 Q2 1 100 111 9999999999 3 Q3 4 100 111 9999999999 4 Q4 3 100 111 9999999999 5 Q5 2 100 222 8888888888 4 Q4 1 100 222 8888888888 3 Q3 2 100 222 8888888888 2 Q2 1 100 222 8888888888 1 Q1 3 100 222 8888888888 5 Q5 4
これらのレコードを次のように表示したいとしますformat:
app_id transaction_id mobile Q1 Q2 Q3 Q4 | Q5 100 111 9999999999 2 1 4 3 2 100 222 8888888888 3 1 2 1 4
これを実現するには、クロス集計クエリを利用します。ただし、最初の試行では、データ ポイントごとに複数の行を取得しましたが、これは望ましい結果ではありません。
修正されたクロス集計クエリ
次の調整されたクエリにより、望ましい結果が得られます:
SELECT app_id, transaction_id, mobile_no, MAX(CASE WHEN node_id = 1 THEN entered_value END) AS Q1, MAX(CASE WHEN node_id = 2 THEN entered_value END) AS Q2, MAX(CASE WHEN node_id = 3 THEN entered_value END) AS Q3, MAX(CASE WHEN node_id = 4 THEN entered_value END) AS Q4, MAX(CASE WHEN node_id = 5 THEN entered_value END) AS Q5 FROM trn_user_log GROUP BY app_id, transaction_id, mobile_no
顧客属性を列ヘッダーとして使用する
値を使用したいという要望も表明しましたcustomer_attribute 列から列ヘッダーとして取得します。 NAME_CONST 関数はこの目的には適していませんが、望ましい結果を達成できる手法を利用できます。ただし、正確な解決策を可能にするために、希望する結果についてさらに明確にしてください。
以上がデータを行から列にピボットする MySQL クロス集計クエリを作成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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完全なテーブルスキャンは、MySQLでインデックスを使用するよりも速い場合があります。特定のケースには以下が含まれます。1)データボリュームは小さい。 2)クエリが大量のデータを返すとき。 3)インデックス列が高度に選択的でない場合。 4)複雑なクエリの場合。クエリプランを分析し、インデックスを最適化し、オーバーインデックスを回避し、テーブルを定期的にメンテナンスすることにより、実際のアプリケーションで最良の選択をすることができます。

はい、MySQLはWindows 7にインストールできます。MicrosoftはWindows 7のサポートを停止しましたが、MySQLは引き続き互換性があります。ただし、インストールプロセス中に次のポイントに注意する必要があります。WindowsのMySQLインストーラーをダウンロードしてください。 MySQL(コミュニティまたはエンタープライズ)の適切なバージョンを選択します。インストールプロセス中に適切なインストールディレクトリと文字セットを選択します。ルートユーザーパスワードを設定し、適切に保ちます。テストのためにデータベースに接続します。 Windows 7の互換性とセキュリティの問題に注意してください。サポートされているオペレーティングシステムにアップグレードすることをお勧めします。

INNODBのフルテキスト検索機能は非常に強力であり、データベースクエリの効率と大量のテキストデータを処理する能力を大幅に改善できます。 1)INNODBは、倒立インデックスを介してフルテキスト検索を実装し、基本的および高度な検索クエリをサポートします。 2)一致を使用してキーワードを使用して、ブールモードとフレーズ検索を検索、サポートします。 3)最適化方法には、単語セグメンテーションテクノロジーの使用、インデックスの定期的な再構築、およびパフォーマンスと精度を改善するためのキャッシュサイズの調整が含まれます。

クラスター化されたインデックスと非クラスター化されたインデックスの違いは次のとおりです。1。クラスター化されたインデックスは、インデックス構造にデータを保存します。これは、プライマリキーと範囲でクエリするのに適しています。 2.非クラスター化されたインデックスストアは、インデックスキー値とデータの行へのポインターであり、非プリマリーキー列クエリに適しています。

MySQLは、オープンソースのリレーショナルデータベース管理システムです。 1)データベースとテーブルの作成:createdatabaseおよびcreateTableコマンドを使用します。 2)基本操作:挿入、更新、削除、選択。 3)高度な操作:参加、サブクエリ、トランザクション処理。 4)デバッグスキル:構文、データ型、およびアクセス許可を確認します。 5)最適化の提案:インデックスを使用し、選択*を避け、トランザクションを使用します。

MySQLとMariaDBは共存できますが、注意して構成する必要があります。重要なのは、さまざまなポート番号とデータディレクトリを各データベースに割り当て、メモリ割り当てやキャッシュサイズなどのパラメーターを調整することです。接続プーリング、アプリケーションの構成、およびバージョンの違いも考慮する必要があり、落とし穴を避けるために慎重にテストして計画する必要があります。 2つのデータベースを同時に実行すると、リソースが制限されている状況でパフォーマンスの問題を引き起こす可能性があります。

MySQLデータベースでは、ユーザーとデータベースの関係は、アクセス許可と表によって定義されます。ユーザーには、データベースにアクセスするためのユーザー名とパスワードがあります。許可は助成金コマンドを通じて付与され、テーブルはCreate Tableコマンドによって作成されます。ユーザーとデータベースの関係を確立するには、データベースを作成し、ユーザーを作成してから許可を付与する必要があります。

データ統合の簡素化:AmazonrdsmysqlとRedshiftのゼロETL統合効率的なデータ統合は、データ駆動型組織の中心にあります。従来のETL(抽出、変換、負荷)プロセスは、特にデータベース(AmazonrdsmysQlなど)をデータウェアハウス(Redshiftなど)と統合する場合、複雑で時間がかかります。ただし、AWSは、この状況を完全に変えたゼロETL統合ソリューションを提供し、RDSMYSQLからRedshiftへのデータ移行のための簡略化されたほぼリアルタイムソリューションを提供します。この記事では、RDSMysQl Zero ETLのRedshiftとの統合に飛び込み、それがどのように機能するか、それがデータエンジニアと開発者にもたらす利点を説明します。
