


Bagaimanakah Saya Boleh Mengubah Data Berorientasikan Baris Secara Dinamik kepada Data Berorientasikan Lajur dalam PostgreSQL?
Alternatif untuk menukar data baris secara dinamik kepada data lajur dalam PostgreSQL: CASE
dan GROUP BY
lwn. crosstab
fungsi
Dalam PostgreSQL, ramai pengguna perlu menukar jadual data baris kepada jadual data lajur untuk analisis dan pelaporan. Walaupun CASE
dan GROUP BY
ialah kaedah yang biasa digunakan, alternatif yang lebih dinamik dan cekap wujud.
Pernyataan Masalah
Sebagai contoh, pertimbangkan jadual berikut:
id | feh | bar |
---|---|---|
1 | 10 | A |
2 | 20 | A |
3 | 3 | B |
4 | 4 | B |
5 | 5 | C |
6 | 6 | D |
7 | 7 | D |
8 | 8 | D |
Output yang Diingini Tukarkan data ini kepada format berikut:
bar | val1 | val2 | val3 |
---|---|---|---|
A | 10 | 20 | NULL |
B | 3 | 4 | NULL |
C | 5 | NULL | NULL |
D | 6 | 7 | 8 |
Penyelesaian menggunakan CASE
dan GROUP BY
Satu cara untuk mencapai matlamat ini ialah menggunakan teknik CASE
dan GROUP BY
:
SELECT bar, MAX(CASE WHEN abc."row" = 1 THEN feh ELSE NULL END) AS "val1", MAX(CASE WHEN abc."row" = 2 THEN feh ELSE NULL END) AS "val2", MAX(CASE WHEN abc."row" = 3 THEN feh ELSE NULL END) AS "val3" FROM ( SELECT bar, feh, row_number() OVER (partition by bar) as row FROM "Foo" ) abc GROUP BY bar
Walaupun pendekatan ini berkesan, pendekatan ini mempunyai potensi had dari segi fleksibiliti dan prestasi.
crosstab
Fungsi: penyelesaian dinamik
Fungsi yang diperkenalkan oleh modul tablefunc
dalam PostgreSQL ialah alternatif yang lebih dinamik dan cekap. Menggunakan fungsi crosstab()
, anda boleh mencapai transformasi yang diingini tanpa mentakrifkan lajur output secara eksplisit. crosstab()
Penyelesaiancrosstab
Untuk contoh masalah, penyelesaian asas adalah seperti berikut: crosstab
SELECT * FROM crosstab( 'SELECT bar, 1 AS cat, feh FROM tbl_org ORDER BY bar, feh') AS ct (bar text, val1 int, val2 int, val3 int);
menyediakan data dalam format yang serasi dengan SELECT bar, 1 AS cat, feh
. Lajur crosstab()
digunakan sebagai ruang letak tiruan kerana tiada maklumat kategori dalam jadual. cat
Terperincicrosstab
Jika lajur kategori sebenar terdapat, anda boleh menggunakannya untuk mengawal susunan nilai dalam keputusan. Pertanyaan berikut menunjukkan ini:
SELECT * FROM crosstab( $$ SELECT bar, val, feh FROM ( SELECT *, 'val' || row_number() OVER (PARTITION BY bar ORDER BY feh) AS val FROM tbl_org ) x ORDER BY 1, 2 $$ , $$VALUES ('val1'), ('val2'), ('val3')$$ ) AS ct (bar text, val1 int, val2 int, val3 int);
crosstab
Walaupun penyelesaian di atas menyediakan penjanaan lajur dinamik, pengembalian lajur berbeza secara dinamik dalam PostgreSQL adalah lebih mencabar. Walau bagaimanapun, di bawah sekatan tertentu, ini boleh dicapai menggunakan kefungsian terbina dalam modul . tablefunc
Fungsi
menyediakan alternatif yang berkuasa dan dinamik kepada kaedah crosstab()
dan CASE
. Ia membenarkan transformasi data yang fleksibel, menjadikannya alat yang berharga untuk manipulasi data dalam PostgreSQL. GROUP BY
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Mengubah Data Berorientasikan Baris Secara Dinamik kepada Data Berorientasikan Lajur dalam 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.

Cardinality Indeks MySQL mempunyai kesan yang signifikan terhadap prestasi pertanyaan: 1. Indeks kardinaliti yang tinggi dapat lebih berkesan menyempitkan julat data dan meningkatkan kecekapan pertanyaan; 2. Indeks kardinaliti yang rendah boleh membawa kepada pengimbasan jadual penuh dan mengurangkan prestasi pertanyaan; 3. Dalam indeks bersama, urutan kardinaliti yang tinggi harus diletakkan di depan untuk mengoptimumkan pertanyaan.

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.
