


Bagaimanakah saya Boleh Mengubah Data dengan Berkesan pada Berbilang Lajur Menggunakan tablefunc PostgreSQL?
Gunakan Tablefunc untuk data pangsi berbilang lajur
Apabila memproses data yang mengandungi berbilang atribut dan ukuran, mungkin perlu menukarnya daripada format panjang kepada lebar untuk analisis yang cekap. Fungsi tablefunc PostgreSQL menyediakan penyelesaian yang mudah untuk penukaran tersebut. Walau bagaimanapun, adalah penting untuk memahami batasannya apabila bekerja dengan berbilang lajur pangsi.
Dalam balasan kepada pertanyaan sebelumnya, seorang pengguna meminta panduan tentang menggunakan tablefunc untuk berputar tetapi menghadapi cabaran apabila bekerja dengan berbilang lajur pangsi. Memandangkan tablefunc menjangkakan lajur tambahan yang konsisten untuk setiap nama baris, pertanyaan asal menghasilkan data yang tidak lengkap.
Masalah Selesai
Untuk menyelesaikan isu ini, pastikan anda mematuhi perintah yang ditentukan oleh tablefunc:
- Nama Baris: Lajur ini mesti sentiasa didahulukan.
- Lajur tambahan (pilihan): Sebarang lajur tambahan hendaklah datang selepas lajur nama baris jika perlu.
- Kategori dan Nilai (dua lajur terakhir): Lajur Kategori Pivot dan Nilai mestilah dalam susunan ini sebagai dua lajur terakhir.
Pelaksanaan
Dalam contoh yang diberikan, output yang diingini memerlukan berputar pada dua lajur (entiti dan status). Untuk melakukan ini, pertanyaan telah diubah suai seperti berikut:
SELECT * FROM crosstab( 'SELECT entity, timeof, status, ct FROM t4 ORDER BY 1' , 'VALUES (1), (0)' ) AS ct ( "Attribute" character , "Section" timestamp , "status_1" int , "status_0" int );
Dengan menggunakan entiti sebagai nama baris dan menukar tertib masa dan entiti, pertanyaan berjaya berputar pada berbilang lajur.
Variasi dengan tetapan berbeza
Untuk persediaan yang disebut dalam respons, di mana data diisih mengikut localt dan entity , pertanyaan yang diubah suai adalah seperti berikut:
SELECT localt, entity , msrmnt01, msrmnt02, msrmnt03, msrmnt04, msrmnt05 -- , more? FROM crosstab( 'SELECT dense_rank() OVER (ORDER BY localt, entity)::int AS row_name , localt, entity -- additional columns , msrmnt, val FROM test -- WHERE ??? -- instead of LIMIT at the end ORDER BY localt, entity, msrmnt -- LIMIT ???' -- instead of LIMIT at the end , 'SELECT generate_series(1,5)' -- more? ) AS ct (row_name int, localt timestamp, entity int , msrmnt01 float8, msrmnt02 float8, msrmnt03 float8, msrmnt04 float8, msrmnt05 float8 -- , more? ) LIMIT 1000 -- ?!
Pertanyaan ini menggunakan dense_rank() untuk menjana nama baris proksi dan termasuk klausa WHERE pilihan untuk menapis data sebelum diproses. Selain itu, syarat LIMIT telah dialih keluar daripada subkueri untuk meningkatkan prestasi dengan hanya memproses baris yang diperlukan.
Kesimpulan
Dengan memahami pengehadan dan mengikut tertib yang ditentukan oleh tablefunc, anda boleh berputar dengan berkesan pada berbilang lajur, walaupun untuk set data yang besar. Ingat untuk mengoptimumkan pertanyaan dengan menggunakan klausa WHERE atau syarat LIMIT yang sesuai untuk mengelakkan pemprosesan yang tidak perlu.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah saya Boleh Mengubah Data dengan Berkesan pada Berbilang Lajur Menggunakan tablefunc PostgreSQL?. 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

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

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











Peranan utama MySQL dalam aplikasi web adalah untuk menyimpan dan mengurus data. 1.MYSQL dengan cekap memproses maklumat pengguna, katalog produk, rekod urus niaga dan data lain. 2. Melalui pertanyaan SQL, pemaju boleh mengekstrak maklumat dari pangkalan data untuk menghasilkan kandungan dinamik. 3.MYSQL berfungsi berdasarkan model klien-pelayan untuk memastikan kelajuan pertanyaan yang boleh diterima.

InnoDB menggunakan redolog dan undologs untuk memastikan konsistensi dan kebolehpercayaan data. 1. Pengubahsuaian halaman data rekod untuk memastikan pemulihan kemalangan dan kegigihan transaksi. 2.UNDOLOGS merekodkan nilai data asal dan menyokong penggantian transaksi dan MVCC.

Berbanding dengan bahasa pengaturcaraan lain, MySQL digunakan terutamanya untuk menyimpan dan mengurus data, manakala bahasa lain seperti Python, Java, dan C digunakan untuk pemprosesan logik dan pembangunan aplikasi. MySQL terkenal dengan prestasi tinggi, skalabilitas dan sokongan silang platform, sesuai untuk keperluan pengurusan data, sementara bahasa lain mempunyai kelebihan dalam bidang masing-masing seperti analisis data, aplikasi perusahaan, dan pengaturcaraan sistem.

Operasi asas MySQL termasuk membuat pangkalan data, jadual, dan menggunakan SQL untuk melakukan operasi CRUD pada data. 1. Buat pangkalan data: createdatabasemy_first_db; 2. Buat Jadual: CreateTableBooks (Idintauto_IncrementPrimaryKey, Titlevarchar (100) NotNull, Authorvarchar (100) NotNull, Published_yearint); 3. Masukkan Data: InsertIntoBooks (Tajuk, Pengarang, Published_year) VA

MySQL sesuai untuk aplikasi web dan sistem pengurusan kandungan dan popular untuk sumber terbuka, prestasi tinggi dan kemudahan penggunaan. 1) Berbanding dengan PostgreSQL, MySQL melakukan lebih baik dalam pertanyaan mudah dan operasi membaca serentak yang tinggi. 2) Berbanding dengan Oracle, MySQL lebih popular di kalangan perusahaan kecil dan sederhana kerana sumber terbuka dan kos rendah. 3) Berbanding dengan Microsoft SQL Server, MySQL lebih sesuai untuk aplikasi silang platform. 4) Tidak seperti MongoDB, MySQL lebih sesuai untuk data berstruktur dan pemprosesan transaksi.

Innodbbufferpool mengurangkan cakera I/O dengan data caching dan halaman pengindeksan, meningkatkan prestasi pangkalan data. Prinsip kerjanya termasuk: 1. Bacaan Data: Baca data dari Bufferpool; 2. Penulisan Data: Selepas mengubah suai data, tulis kepada Bufferpool dan menyegarkannya ke cakera secara teratur; 3. Pengurusan cache: Gunakan algoritma LRU untuk menguruskan halaman cache; 4. Mekanisme Membaca: Muatkan halaman data bersebelahan terlebih dahulu. Dengan saiz bufferpool dan menggunakan pelbagai contoh, prestasi pangkalan data dapat dioptimumkan.

MySQL dengan cekap menguruskan data berstruktur melalui struktur jadual dan pertanyaan SQL, dan melaksanakan hubungan antara meja melalui kunci asing. 1. Tentukan format data dan taip apabila membuat jadual. 2. Gunakan kunci asing untuk mewujudkan hubungan antara jadual. 3. Meningkatkan prestasi melalui pengindeksan dan pengoptimuman pertanyaan. 4. Secara kerap sandaran dan memantau pangkalan data untuk memastikan pengoptimuman keselamatan data dan prestasi.

MySQL bernilai belajar kerana ia adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka yang sesuai untuk penyimpanan data, pengurusan dan analisis. 1) MySQL adalah pangkalan data relasi yang menggunakan SQL untuk mengendalikan data dan sesuai untuk pengurusan data berstruktur. 2) Bahasa SQL adalah kunci untuk berinteraksi dengan MySQL dan menyokong operasi CRUD. 3) Prinsip kerja MySQL termasuk seni bina klien/pelayan, enjin penyimpanan dan pengoptimum pertanyaan. 4) Penggunaan asas termasuk membuat pangkalan data dan jadual, dan penggunaan lanjutan melibatkan menyertai jadual menggunakan Join. 5) Kesilapan umum termasuk kesilapan sintaks dan isu kebenaran, dan kemahiran debugging termasuk menyemak sintaks dan menggunakan perintah menjelaskan. 6) Pengoptimuman prestasi melibatkan penggunaan indeks, pengoptimuman penyata SQL dan penyelenggaraan pangkalan data yang tetap.
