PIVOT行转列,UNPIVOT列转行
PIVOT: 通过将表达式某一列中的唯一值转换为输出中的多个列来旋转表值表达式,并在必要时对最终输出中所需的任何其余列值执行聚合。 UNPIVOT 与 PIVOT 执行相反的操作,将表值表达式的列转换为列值。 无 USE AdventureWorks2008R2;GOSELECT VendorID, [250]
PIVOT:通过将表达式某一列中的唯一值转换为输出中的多个列来旋转表值表达式,并在必要时对最终输出中所需的任何其余列值执行聚合。
UNPIVOT 与 PIVOT 执行相反的操作,将表值表达式的列转换为列值。
USE AdventureWorks2008R2; GO SELECT VendorID, [250] AS Emp1, [251] AS Emp2, [256] AS Emp3, [257] AS Emp4, [260] AS Emp5 FROM (SELECT PurchaseOrderID, EmployeeID, VendorID FROM Purchasing.PurchaseOrderHeader) p PIVOT ( COUNT (PurchaseOrderID) FOR EmployeeID IN ( [250], [251], [256], [257], [260] ) ) AS pvt ORDER BY pvt.VendorID;
--Create the table and insert values as portrayed in the previous example. CREATE TABLE pvt (VendorID int, Emp1 int, Emp2 int, Emp3 int, Emp4 int, Emp5 int); GO INSERT INTO pvt VALUES (1,4,3,5,4,4); INSERT INTO pvt VALUES (2,4,1,5,5,5); INSERT INTO pvt VALUES (3,4,3,5,4,4); INSERT INTO pvt VALUES (4,4,2,5,5,4); INSERT INTO pvt VALUES (5,5,1,5,5,5); GO --Unpivot the table. SELECT VendorID, Employee, Orders FROM (SELECT VendorID, Emp1, Emp2, Emp3, Emp4, Emp5 FROM pvt) p UNPIVOT (Orders FOR Employee IN (Emp1, Emp2, Emp3, Emp4, Emp5) )AS unpvt; GO
create?table?test(id?int,name?varchar(20),quarter?int,profile?int)? insert?into?test?values(1,'a',1,1000) insert?into?test?values(1,'a',2,2000) insert?into?test?values(1,'a',3,4000) insert?into?test?values(1,'a',4,5000) insert?into?test?values(2,'b',1,3000) insert?into?test?values(2,'b',2,3500) insert?into?test?values(2,'b',3,4200) insert?into?test?values(2,'b',4,5500) select?*?from?test --行转列 select?id,name, [1]?as?"一季度", [2]?as?"二季度", [3]?as?"三季度", [4]?as?"四季度", [5]?as?"5" from test pivot ( sum(profile) for?quarter?in ([1],[2],[3],[4],[5]) ) as?pvt create?table?test2(id?int,name?varchar(20),?Q1?int,?Q2?int,?Q3?int,?Q4?int) insert?into?test2?values(1,'a',1000,2000,4000,5000) insert?into?test2?values(2,'b',3000,3500,4200,5500) select?*?from?test2 --列转行 select?id,name,quarter,profile from test2 unpivot ( profile for?quarter?in ([Q1],[Q2],[Q3],[Q4]) )? as?unpvt

熱AI工具

Undresser.AI Undress
人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover
用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool
免費脫衣圖片

Clothoff.io
AI脫衣器

Video Face Swap
使用我們完全免費的人工智慧換臉工具,輕鬆在任何影片中換臉!

熱門文章

熱工具

記事本++7.3.1
好用且免費的程式碼編輯器

SublimeText3漢化版
中文版,非常好用

禪工作室 13.0.1
強大的PHP整合開發環境

Dreamweaver CS6
視覺化網頁開發工具

SublimeText3 Mac版
神級程式碼編輯軟體(SublimeText3)

MySQL在Web應用中的主要作用是存儲和管理數據。 1.MySQL高效處理用戶信息、產品目錄和交易記錄等數據。 2.通過SQL查詢,開發者能從數據庫提取信息生成動態內容。 3.MySQL基於客戶端-服務器模型工作,確保查詢速度可接受。

InnoDB使用redologs和undologs確保數據一致性和可靠性。 1.redologs記錄數據頁修改,確保崩潰恢復和事務持久性。 2.undologs記錄數據原始值,支持事務回滾和MVCC。

MySQL是一種開源的關係型數據庫管理系統,主要用於快速、可靠地存儲和檢索數據。其工作原理包括客戶端請求、查詢解析、執行查詢和返回結果。使用示例包括創建表、插入和查詢數據,以及高級功能如JOIN操作。常見錯誤涉及SQL語法、數據類型和權限問題,優化建議包括使用索引、優化查詢和分錶分區。

MySQL在數據庫和編程中的地位非常重要,它是一個開源的關係型數據庫管理系統,廣泛應用於各種應用場景。 1)MySQL提供高效的數據存儲、組織和檢索功能,支持Web、移動和企業級系統。 2)它使用客戶端-服務器架構,支持多種存儲引擎和索引優化。 3)基本用法包括創建表和插入數據,高級用法涉及多表JOIN和復雜查詢。 4)常見問題如SQL語法錯誤和性能問題可以通過EXPLAIN命令和慢查詢日誌調試。 5)性能優化方法包括合理使用索引、優化查詢和使用緩存,最佳實踐包括使用事務和PreparedStatemen

選擇MySQL的原因是其性能、可靠性、易用性和社區支持。 1.MySQL提供高效的數據存儲和檢索功能,支持多種數據類型和高級查詢操作。 2.採用客戶端-服務器架構和多種存儲引擎,支持事務和查詢優化。 3.易於使用,支持多種操作系統和編程語言。 4.擁有強大的社區支持,提供豐富的資源和解決方案。

MySQL与其他编程语言相比,主要用于存储和管理数据,而其他语言如Python、Java、C 则用于逻辑处理和应用开发。MySQL以其高性能、可扩展性和跨平台支持著称,适合数据管理需求,而其他语言在各自领域如数据分析、企业应用和系统编程中各有优势。

MySQL適合小型和大型企業。 1)小型企業可使用MySQL進行基本數據管理,如存儲客戶信息。 2)大型企業可利用MySQL處理海量數據和復雜業務邏輯,優化查詢性能和事務處理。

MySQL索引基数对查询性能有显著影响:1.高基数索引能更有效地缩小数据范围,提高查询效率;2.低基数索引可能导致全表扫描,降低查询性能;3.在联合索引中,应将高基数列放在前面以优化查询。
