如何创建 MySQL 交叉表查询以将数据从行转换为列?
MySQL 数据透视/交叉表查询:转换数据以增强显示
MySQL 中的交叉表或数据透视查询允许您将数据(通常从面向行的结构)转换为面向专栏的,有利于更轻松的分析和演示。要了解如何使用交叉表查询,让我们深入研究一个实际示例。
示例:将数据转换为面向列的格式
考虑具有以下结构的表:
app_id transaction_id mobile_no node_id customer_attribute entered_value 100 111 9999999999 1 Q1 2 100 111 9999999999 2 Q2 1 100 111 9999999999 3 Q3 4 100 111 9999999999 4 Q4 3 100 111 9999999999 5 Q5 2 100 222 8888888888 4 Q4 1 100 222 8888888888 3 Q3 2 100 222 8888888888 2 Q2 1 100 222 8888888888 1 Q1 3 100 222 8888888888 5 Q5 4
您想要在下面显示这些记录格式:
app_id transaction_id mobile Q1 Q2 Q3 Q4 | Q5 100 111 9999999999 2 1 4 3 2 100 222 8888888888 3 1 2 1 4
要实现此目的,您可以使用交叉表查询。但是,在最初的尝试中,您为每个数据点检索了多行,这不是所需的结果。
更正的交叉表查询
以下调整后的查询将提供所需的结果:
SELECT app_id, transaction_id, mobile_no, MAX(CASE WHEN node_id = 1 THEN entered_value END) AS Q1, MAX(CASE WHEN node_id = 2 THEN entered_value END) AS Q2, MAX(CASE WHEN node_id = 3 THEN entered_value END) AS Q3, MAX(CASE WHEN node_id = 4 THEN entered_value END) AS Q4, MAX(CASE WHEN node_id = 5 THEN entered_value END) AS Q5 FROM trn_user_log GROUP BY app_id, transaction_id, mobile_no
使用客户属性作为列标题
您还表达了使用来自customer_attribute 列作为列标题。虽然 NAME_CONST 函数不适合此目的,但您可以利用可能实现所需结果的技术。但是,请进一步说明您想要的结果,以便获得精确的解决方案。
以上是如何创建 MySQL 交叉表查询以将数据从行转换为列?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

Video Face Swap
使用我们完全免费的人工智能换脸工具轻松在任何视频中换脸!

热门文章

热工具

记事本++7.3.1
好用且免费的代码编辑器

SublimeText3汉化版
中文版,非常好用

禅工作室 13.0.1
功能强大的PHP集成开发环境

Dreamweaver CS6
视觉化网页开发工具

SublimeText3 Mac版
神级代码编辑软件(SublimeText3)

全表扫描在MySQL中可能比使用索引更快,具体情况包括:1)数据量较小时;2)查询返回大量数据时;3)索引列不具备高选择性时;4)复杂查询时。通过分析查询计划、优化索引、避免过度索引和定期维护表,可以在实际应用中做出最优选择。

是的,可以在 Windows 7 上安装 MySQL,虽然微软已停止支持 Windows 7,但 MySQL 仍兼容它。不过,安装过程中需要注意以下几点:下载适用于 Windows 的 MySQL 安装程序。选择合适的 MySQL 版本(社区版或企业版)。安装过程中选择适当的安装目录和字符集。设置 root 用户密码,并妥善保管。连接数据库进行测试。注意 Windows 7 上的兼容性问题和安全性问题,建议升级到受支持的操作系统。

InnoDB的全文搜索功能非常强大,能够显着提高数据库查询效率和处理大量文本数据的能力。 1)InnoDB通过倒排索引实现全文搜索,支持基本和高级搜索查询。 2)使用MATCH和AGAINST关键字进行搜索,支持布尔模式和短语搜索。 3)优化方法包括使用分词技术、定期重建索引和调整缓存大小,以提升性能和准确性。

聚集索引和非聚集索引的区别在于:1.聚集索引将数据行存储在索引结构中,适合按主键查询和范围查询。2.非聚集索引存储索引键值和数据行的指针,适用于非主键列查询。

MySQL是一个开源的关系型数据库管理系统。1)创建数据库和表:使用CREATEDATABASE和CREATETABLE命令。2)基本操作:INSERT、UPDATE、DELETE和SELECT。3)高级操作:JOIN、子查询和事务处理。4)调试技巧:检查语法、数据类型和权限。5)优化建议:使用索引、避免SELECT*和使用事务。

MySQL 和 MariaDB 可以共存,但需要谨慎配置。关键在于为每个数据库分配不同的端口号和数据目录,并调整内存分配和缓存大小等参数。连接池、应用程序配置和版本差异也需要考虑,需要仔细测试和规划以避免陷阱。在资源有限的情况下,同时运行两个数据库可能会导致性能问题。

MySQL 数据库中,用户和数据库的关系通过权限和表定义。用户拥有用户名和密码,用于访问数据库。权限通过 GRANT 命令授予,而表由 CREATE TABLE 命令创建。要建立用户和数据库之间的关系,需创建数据库、创建用户,然后授予权限。

数据集成简化:AmazonRDSMySQL与Redshift的零ETL集成高效的数据集成是数据驱动型组织的核心。传统的ETL(提取、转换、加载)流程复杂且耗时,尤其是在将数据库(例如AmazonRDSMySQL)与数据仓库(例如Redshift)集成时。然而,AWS提供的零ETL集成方案彻底改变了这一现状,为从RDSMySQL到Redshift的数据迁移提供了简化、近乎实时的解决方案。本文将深入探讨RDSMySQL零ETL与Redshift集成,阐述其工作原理以及为数据工程师和开发者带来的优势。
