Rumah pangkalan data tutorial mysql Bagaimana untuk Mencipta Jadual Pangsi dalam PostgreSQL untuk Merumuskan Purata Harga Perumahan mengikut Kejiranan dan Bilangan Bilik Tidur?

Bagaimana untuk Mencipta Jadual Pangsi dalam PostgreSQL untuk Merumuskan Purata Harga Perumahan mengikut Kejiranan dan Bilangan Bilik Tidur?

Jan 13, 2025 am 06:47 AM

How to Create a Pivot Table in PostgreSQL to Summarize Average Housing Prices by Neighborhood and Number of Bedrooms?

Menjana Jadual Pangsi dalam PostgreSQL untuk Menganalisis Harga Perumahan

PostgreSQL menawarkan keupayaan hebat untuk ringkasan data, termasuk penciptaan jadual pangsi. Contoh ini menunjukkan cara menjana jadual pangsi yang menunjukkan purata harga perumahan yang dikumpulkan mengikut kejiranan dan bilangan bilik tidur.

Langkah 1: Kira Harga Purata setiap Kiraan Kejiranan dan Bilik Tidur

Pertama, kami mengira harga purata untuk setiap gabungan unik kiraan kejiranan dan bilik tidur:

SELECT neighborhood, bedrooms, AVG(price) AS avg_price
FROM listings
GROUP BY neighborhood, bedrooms
ORDER BY neighborhood, bedrooms;
Salin selepas log masuk

Pertanyaan ini mengumpulkan listings data jadual mengikut neighborhood dan bedrooms, mengira purata price untuk setiap kumpulan. Hasilnya kemudian dipesan untuk kejelasan.

Langkah 2: Pivot Data Menggunakan crosstab()

Untuk mengubah data agregat menjadi format jadual pangsi, kami menggunakan fungsi crosstab():

SELECT *
FROM crosstab(
  'SELECT neighborhood, bedrooms, avg_price
   FROM (
     SELECT neighborhood, bedrooms, AVG(price) AS avg_price
     FROM listings
     GROUP BY neighborhood, bedrooms
     ORDER BY neighborhood, bedrooms
   )',
  $$SELECT unnest('{0,1,2,3}'::int[])::text$$
) AS ct ("neighborhood" text, "0" int, "1" int, "2" int, "3" int);
Salin selepas log masuk

Fungsi crosstab() mengambil dua hujah: pertanyaan SQL yang menyediakan data agregat (bersarang dalam kes ini untuk kejelasan) dan pertanyaan mentakrifkan kategori untuk lajur jadual pangsi (di sini, mewakili bilangan bilik tidur: 0, 1, 2, dan 3). Alias ​​jadual yang terhasil ct diberikan nama lajur sewajarnya.

Langkah 3: Mentafsir Keputusan

Jadual pangsi output akan menyerupai ini:

<code>neighborhood  | 0       | 1       | 2       | 3
----------------+---------+---------+---------+---------
downtown      | 189000  | 325000  | NULL     | 450000
riverview     | 250000  | 300000  | 350000  | NULL</code>
Salin selepas log masuk

Setiap baris mewakili kejiranan dan setiap lajur mewakili kiraan bilik tidur. Nilai mewakili harga purata untuk gabungan kejiranan dan bilik tidur tertentu itu. NULL menunjukkan tiada penyenaraian ditemui untuk gabungan tertentu itu. Ini memberikan ringkasan yang jelas dan ringkas tentang harga purata perumahan. Ingat untuk melaraskan kategori bilik tidur dalam fungsi unnest jika data anda termasuk julat bilangan bilik tidur yang berbeza.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Mencipta Jadual Pangsi dalam PostgreSQL untuk Merumuskan Purata Harga Perumahan mengikut Kejiranan dan Bilangan Bilik Tidur?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Bilakah imbasan jadual penuh lebih cepat daripada menggunakan indeks di MySQL? Bilakah imbasan jadual penuh lebih cepat daripada menggunakan indeks di MySQL? Apr 09, 2025 am 12:05 AM

Pengimbasan jadual penuh mungkin lebih cepat dalam MySQL daripada menggunakan indeks. Kes -kes tertentu termasuk: 1) jumlah data adalah kecil; 2) apabila pertanyaan mengembalikan sejumlah besar data; 3) Apabila lajur indeks tidak selektif; 4) Apabila pertanyaan kompleks. Dengan menganalisis rancangan pertanyaan, mengoptimumkan indeks, mengelakkan lebih banyak indeks dan tetap mengekalkan jadual, anda boleh membuat pilihan terbaik dalam aplikasi praktikal.

Bolehkah saya memasang mysql pada windows 7 Bolehkah saya memasang mysql pada windows 7 Apr 08, 2025 pm 03:21 PM

Ya, MySQL boleh dipasang pada Windows 7, dan walaupun Microsoft telah berhenti menyokong Windows 7, MySQL masih serasi dengannya. Walau bagaimanapun, perkara berikut harus diperhatikan semasa proses pemasangan: Muat turun pemasang MySQL untuk Windows. Pilih versi MySQL yang sesuai (komuniti atau perusahaan). Pilih direktori pemasangan yang sesuai dan set aksara semasa proses pemasangan. Tetapkan kata laluan pengguna root dan simpan dengan betul. Sambung ke pangkalan data untuk ujian. Perhatikan isu keserasian dan keselamatan pada Windows 7, dan disyorkan untuk menaik taraf ke sistem operasi yang disokong.

Terangkan keupayaan carian teks penuh InnoDB. Terangkan keupayaan carian teks penuh InnoDB. Apr 02, 2025 pm 06:09 PM

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.

Perbezaan antara indeks kluster dan indeks bukan clustered (indeks sekunder) di InnoDB. Perbezaan antara indeks kluster dan indeks bukan clustered (indeks sekunder) di InnoDB. Apr 02, 2025 pm 06:25 PM

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.

Mysql: Konsep mudah untuk pembelajaran mudah Mysql: Konsep mudah untuk pembelajaran mudah Apr 10, 2025 am 09:29 AM

MySQL adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka. 1) Buat Pangkalan Data dan Jadual: Gunakan perintah Createdatabase dan Createtable. 2) Operasi Asas: Masukkan, Kemas kini, Padam dan Pilih. 3) Operasi lanjutan: Sertai, subquery dan pemprosesan transaksi. 4) Kemahiran Debugging: Semak sintaks, jenis data dan keizinan. 5) Cadangan Pengoptimuman: Gunakan indeks, elakkan pilih* dan gunakan transaksi.

Bolehkah Mysql dan Mariadb wujud bersama Bolehkah Mysql dan Mariadb wujud bersama Apr 08, 2025 pm 02:27 PM

MySQL dan Mariadb boleh wujud bersama, tetapi perlu dikonfigurasikan dengan berhati -hati. Kuncinya adalah untuk memperuntukkan nombor port dan direktori data yang berbeza untuk setiap pangkalan data, dan menyesuaikan parameter seperti peruntukan memori dan saiz cache. Konfigurasi sambungan, konfigurasi aplikasi, dan perbezaan versi juga perlu dipertimbangkan dan perlu diuji dengan teliti dan dirancang untuk mengelakkan perangkap. Menjalankan dua pangkalan data secara serentak boleh menyebabkan masalah prestasi dalam situasi di mana sumber terhad.

Hubungan antara pengguna dan pangkalan data MySQL Hubungan antara pengguna dan pangkalan data MySQL Apr 08, 2025 pm 07:15 PM

Dalam pangkalan data MySQL, hubungan antara pengguna dan pangkalan data ditakrifkan oleh kebenaran dan jadual. Pengguna mempunyai nama pengguna dan kata laluan untuk mengakses pangkalan data. Kebenaran diberikan melalui perintah geran, sementara jadual dibuat oleh perintah membuat jadual. Untuk mewujudkan hubungan antara pengguna dan pangkalan data, anda perlu membuat pangkalan data, membuat pengguna, dan kemudian memberikan kebenaran.

Integrasi RDS MySQL dengan Redshift Zero ETL Integrasi RDS MySQL dengan Redshift Zero ETL Apr 08, 2025 pm 07:06 PM

Penyederhanaan Integrasi Data: AmazonRDSMYSQL dan Integrasi Data Integrasi Zero ETL Redshift adalah di tengah-tengah organisasi yang didorong oleh data. Proses tradisional ETL (ekstrak, menukar, beban) adalah kompleks dan memakan masa, terutamanya apabila mengintegrasikan pangkalan data (seperti Amazonrdsmysql) dengan gudang data (seperti redshift). Walau bagaimanapun, AWS menyediakan penyelesaian integrasi ETL sifar yang telah mengubah keadaan ini sepenuhnya, menyediakan penyelesaian yang mudah, hampir-sebenar untuk penghijrahan data dari RDSMYSQL ke redshift. Artikel ini akan menyelam ke integrasi RDSMYSQL Zero ETL dengan redshift, menjelaskan bagaimana ia berfungsi dan kelebihan yang dibawa kepada jurutera dan pemaju data.

See all articles