보고용 데이터를 재구성하기 위해 T-SQL에서 여러 열을 피벗하는 방법은 무엇입니까?
TSQL에서 여러 열 피벗
관계형 데이터베이스로 작업할 때 보고 목적으로 데이터를 재구성해야 하는 경우가 많습니다. 피벗(Pivoting)은 데이터를 행 중심 구조에서 열 중심 구조로 변환하는 데 사용할 수 있는 기술입니다. 이 문서에서는 관련 레이블을 모두 유지하면서 테이블의 여러 열을 피벗하는 방법을 보여줍니다.
과제
GRAND_TOTALS라는 이름의 다음 테이블을 고려해 보세요.
RATIO | RESULT | SCORE | GRADE |
---|---|---|---|
Current Ratio | 1.294 | 60 | Good |
Gearing Ratio | 0.3384 | 70 | Good |
Performance Ratio | 0.0427 | 50 | Satisfactory |
TOTAL | NULL | 180 | Good |
목표는 RESULT, SCORE 및 GRADE 열을 피벗하여 다음과 같은 테이블을 만드는 것입니다. 형식:
RATIO | Current Ratio | Gearing Ratio | Performance Ratio | TOTAL |
---|---|---|---|---|
Result | 1.294 | 0.3384 | 0.0427 | NULL |
Score | 60 | 70 | 50 | 180 |
Grade | Good | Good | Satisfactory | Good |
해결책
여러 열을 효과적으로 피벗하려면 다음 단계를 고려하세요.
-
결과, 점수 및 성적 피벗 해제 열:
피벗 해제에는 여러 열 변환이 포함됩니다. 원래 열 이름을 추적하면서 단일 열로 묶습니다. 이는 UNPIVOT 절을 사용하여 달성할 수 있습니다. 아래 구문은 열 피벗을 해제하는 방법을 보여줍니다.
select ratio, col, value from GRAND_TOTALS cross apply ( select 'result', cast(result as varchar(10)) union all select 'score', cast(score as varchar(10)) union all select 'grade', grade ) c(col, value)
로그인 후 복사이 쿼리는 RATIO, COL 및 VALUE 열이 있는 새 테이블을 생성합니다. 여기서 COL은 원래 열 이름(결과, 점수 또는 등급)을 나타냅니다. ) 및 VALUE에는 해당 값이 포함됩니다.
-
PIVOT 적용 기능:
데이터 피벗이 해제되면 PIVOT 기능을 적용하여 데이터를 원하는 형식으로 변환할 수 있습니다. 피벗 구문은 다음과 같습니다.
select ratio = col, [current ratio], [gearing ratio], [performance ratio], total from ( select ratio, col, value from GRAND_TOTALS cross apply ( select 'result', cast(result as varchar(10)) union all select 'score', cast(score as varchar(10)) union all select 'grade', grade ) c(col, value) ) d pivot ( max(value) for ratio in ([current ratio], [gearing ratio], [performance ratio], total) ) piv;
로그인 후 복사이 쿼리에서 PIVOT 함수는 RATIO 열을 기준으로 행을 그룹화하고 COL 값을 열 머리글로 사용하여 데이터를 피벗합니다. MAX 집계 함수는 각 행의 최신 값을 검색하는 데 사용됩니다.
결과
위 쿼리를 실행하면 원하는 피벗 테이블이 생성됩니다. :
RATIO | Current Ratio | Gearing Ratio | Performance Ratio | TOTAL |
---|---|---|---|---|
grade | Good | Good | Satisfactory | Good |
result | 1.29400 | 0.33840 | 0.04270 | NULL |
score | 60.00000 | 70.00000 | 50.00000 | 180.00000 |
이 테이블은 필요한 모든 레이블을 유지하고 원하는 열을 성공적으로 피벗합니다.
위 내용은 보고용 데이터를 재구성하기 위해 T-SQL에서 여러 열을 피벗하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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innodbbufferpool은 데이터와 인덱싱 페이지를 캐싱하여 디스크 I/O를 줄여 데이터베이스 성능을 향상시킵니다. 작업 원칙에는 다음이 포함됩니다. 1. 데이터 읽기 : BufferPool의 데이터 읽기; 2. 데이터 작성 : 데이터 수정 후 BufferPool에 쓰고 정기적으로 디스크로 새로 고치십시오. 3. 캐시 관리 : LRU 알고리즘을 사용하여 캐시 페이지를 관리합니다. 4. 읽기 메커니즘 : 인접한 데이터 페이지를 미리로드합니다. Bufferpool을 크기를 조정하고 여러 인스턴스를 사용하여 데이터베이스 성능을 최적화 할 수 있습니다.

MySQL은 웹 응용 프로그램 및 컨텐츠 관리 시스템에 적합하며 오픈 소스, 고성능 및 사용 편의성에 인기가 있습니다. 1) PostgreSQL과 비교하여 MySQL은 간단한 쿼리 및 높은 동시 읽기 작업에서 더 잘 수행합니다. 2) Oracle과 비교할 때 MySQL은 오픈 소스와 저렴한 비용으로 인해 중소 기업에서 더 인기가 있습니다. 3) Microsoft SQL Server와 비교하여 MySQL은 크로스 플랫폼 응용 프로그램에 더 적합합니다. 4) MongoDB와 달리 MySQL은 구조화 된 데이터 및 트랜잭션 처리에 더 적합합니다.

MySQL은 테이블 구조 및 SQL 쿼리를 통해 구조화 된 데이터를 효율적으로 관리하고 외래 키를 통해 테이블 간 관계를 구현합니다. 1. 테이블을 만들 때 데이터 형식을 정의하고 입력하십시오. 2. 외래 키를 사용하여 테이블 간의 관계를 설정하십시오. 3. 인덱싱 및 쿼리 최적화를 통해 성능을 향상시킵니다. 4. 데이터 보안 및 성능 최적화를 보장하기 위해 데이터베이스를 정기적으로 백업 및 모니터링합니다.

MySQL은 데이터 저장, 관리 및 분석에 적합한 강력한 오픈 소스 데이터베이스 관리 시스템이기 때문에 학습 할 가치가 있습니다. 1) MySQL은 SQL을 사용하여 데이터를 작동하고 구조화 된 데이터 관리에 적합한 관계형 데이터베이스입니다. 2) SQL 언어는 MySQL과 상호 작용하는 열쇠이며 CRUD 작업을 지원합니다. 3) MySQL의 작동 원리에는 클라이언트/서버 아키텍처, 스토리지 엔진 및 쿼리 최적화가 포함됩니다. 4) 기본 사용에는 데이터베이스 및 테이블 작성이 포함되며 고급 사용량은 Join을 사용하여 테이블을 결합하는 것과 관련이 있습니다. 5) 일반적인 오류에는 구문 오류 및 권한 문제가 포함되며 디버깅 기술에는 구문 확인 및 설명 명령 사용이 포함됩니다. 6) 성능 최적화에는 인덱스 사용, SQL 문의 최적화 및 데이터베이스의 정기 유지 보수가 포함됩니다.
