


Bagaimana untuk Mengagregat Nilai Dipisahkan Koma Menggunakan SQL Server GROUP BY Klausa?
Menggunakan SQL Server GROUP BY untuk Menggabungkan Nilai Dipisahkan Koma
KlausaSQL Server GROUP BY
sangat berharga untuk mengagregat data berdasarkan atribut yang dikongsi. Walau bagaimanapun, menggabungkan berbilang nilai ke dalam rentetan yang dipisahkan koma memerlukan pendekatan yang lebih maju sedikit. Di sinilah fungsi STUFF
terbukti berguna.
Begini cara anda boleh mencapai pengagregatan dipisahkan koma menggunakan GROUP BY
dan STUFF
:
SELECT ReportId, Email = STUFF((SELECT ', ' + Email FROM your_table b WHERE b.ReportId = a.ReportId FOR XML PATH('')), 1, 2, '') FROM your_table a GROUP BY ReportId
Mari kita rungkai pertanyaan ini:
-
Luar
SELECT
: Ini mendapatkan semulaReportId
dan rentetanEmail
agregat.
Fungsi -
STUFF
: Ini menggabungkan e-mel dengan bijak, memasukkan koma dan ruang antara setiap e-mel. -
Dalam
SELECT
: Subkueri ini mendapatkan semula semua e-mel yang dikaitkan denganReportId
tertentu. -
FOR XML PATH('')
: Ini menukar set keputusan pertanyaan dalaman kepada rentetan XML, menyediakan format yang mudah untuk penggabungan. -
WHERE
klausa: Ini memastikan pertanyaan dalaman hanya memilih e-mel yang sepadan denganReportId
daripada pertanyaan luar.
Menggunakan pertanyaan ini pada sampel data akan menghasilkan hasil berikut:
ReportId | |
---|---|
1 | [email protected], [email protected] |
2 | [email protected] |
3 | [email protected], [email protected] |
Teknik ini dengan cekap menjana senarai dipisahkan koma, memudahkan pengendalian data agregat.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Mengagregat Nilai Dipisahkan Koma Menggunakan SQL Server GROUP BY Klausa?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Artikel ini membincangkan menggunakan pernyataan jadual Alter MySQL untuk mengubah suai jadual, termasuk menambah/menjatuhkan lajur, menamakan semula jadual/lajur, dan menukar jenis data lajur.

Keupayaan carian teks penuh InnoDB sangat kuat, yang dapat meningkatkan kecekapan pertanyaan pangkalan data dan keupayaan untuk memproses sejumlah besar data teks. 1) InnoDB melaksanakan carian teks penuh melalui pengindeksan terbalik, menyokong pertanyaan carian asas dan maju. 2) Gunakan perlawanan dan terhadap kata kunci untuk mencari, menyokong mod boolean dan carian frasa. 3) Kaedah pengoptimuman termasuk menggunakan teknologi segmentasi perkataan, membina semula indeks dan menyesuaikan saiz cache untuk meningkatkan prestasi dan ketepatan.

Artikel membincangkan mengkonfigurasi penyulitan SSL/TLS untuk MySQL, termasuk penjanaan sijil dan pengesahan. Isu utama menggunakan implikasi keselamatan sijil yang ditandatangani sendiri. [Kira-kira aksara: 159]

Artikel membincangkan alat MySQL GUI yang popular seperti MySQL Workbench dan PHPMyAdmin, membandingkan ciri dan kesesuaian mereka untuk pemula dan pengguna maju. [159 aksara]

Artikel membincangkan strategi untuk mengendalikan dataset besar di MySQL, termasuk pembahagian, sharding, pengindeksan, dan pengoptimuman pertanyaan.

Perbezaan antara indeks clustered dan indeks bukan cluster adalah: 1. Klustered Index menyimpan baris data dalam struktur indeks, yang sesuai untuk pertanyaan oleh kunci dan julat utama. 2. Indeks Indeks yang tidak berkumpul indeks nilai utama dan penunjuk kepada baris data, dan sesuai untuk pertanyaan lajur utama bukan utama.

Artikel ini membincangkan jadual menjatuhkan di MySQL menggunakan pernyataan Jadual Drop, menekankan langkah berjaga -jaga dan risiko. Ia menyoroti bahawa tindakan itu tidak dapat dipulihkan tanpa sandaran, memperincikan kaedah pemulihan dan bahaya persekitaran pengeluaran yang berpotensi.

Artikel ini membincangkan membuat indeks pada lajur JSON dalam pelbagai pangkalan data seperti PostgreSQL, MySQL, dan MongoDB untuk meningkatkan prestasi pertanyaan. Ia menerangkan sintaks dan faedah mengindeks laluan JSON tertentu, dan menyenaraikan sistem pangkalan data yang disokong.
