


Wie kann ich MySQL-Spaltendaten mit MAX()- und CASE-Anweisungen in Zeilen umwandeln?
Spaltendaten einer MySQL-Pivot-Tabelle als Zeilen anzeigen
Das Konvertieren der Spaltendaten einer Tabelle in Zeilen kann eine anspruchsvolle Aufgabe sein, insbesondere bei mehrdimensionalen Tabellen Datensätze. In MySQL wird dieser Vorgang allgemein als „Pivotieren“ bezeichnet.
Problem:
Der bereitgestellte Datensatz besteht aus drei Tabellen:
- Frage:Speichert Frage Titel.
- Ergebnisse: Zeichnet Benutzerantworten auf bestimmte Job-IDs auf.
- Antworten: Enthält die Antworten für jede Frage- und Ergebniskombination.
Ziel ist es, die Daten neu zu strukturieren, um die Fragenantworten als Spalten für jedes Ergebnis anzuzeigen gesetzt.
Lösung:
Um dies zu erreichen, können wir eine MySQL-Abfrage verwenden, die die Aggregatfunktion MAX() in Verbindung mit CASE-Anweisungen nutzt. Die folgende Abfrage wandelt die Spaltendaten effektiv in Zeilen um:
SELECT a.ID, a.user_ID, a.job_id, MAX(CASE WHEN c.question = 'Is it this?' THEN b.answer END) 'Is it this?', MAX(CASE WHEN c.question = 'Or this?' THEN b.answer END) 'Or this?', MAX(CASE WHEN c.question = 'Or that? ' THEN b.answer END) 'Or that? ' FROM Results a INNER JOIN Answers b ON a.id = b.fk_result_id INNER JOIN Question c ON b.fk_question_id = c.ID GROUP BY a.ID, a.user_ID, a.job_id
Erklärung:
- Die Abfrage wählt verschiedene Felder aus der Ergebnistabelle (a) aus. einschließlich der Ergebnis-ID, der Benutzer-ID und der Job-ID.
- Es verwendet dann einen INNER JOIN, um die entsprechenden Antworten aus den Antworten (b) abzurufen. Tabelle.
- Ein weiterer INNER JOIN verweist auf die Fragetabelle (c), um die eigentliche Frage für jede Antwort zu identifizieren.
- Die Funktion MAX() wird in CASE-Anweisungen angewendet, um die Antwort für jede Antwort zu aggregieren Kombination aus Ergebnis und Frage.
- Abschließend werden die Ergebnisse nach Ergebnis-ID, Benutzer-ID und Job-ID gruppiert, um die gewünschte Zeile zu erstellen Struktur.
Diese Abfrage liefert die folgende Ausgabe:
result_id | user_id | job_id | Is it this? | Or this? | Or that? |
---|---|---|---|---|---|
1 | 1 | 1 | Yes | No | Maybe |
2 | 1 | 3 | Maybe | No | Maybe |
3 | 2 | 3 | Yes | Yes | No |
Dynamische Version:
Wenn Sie eine unbekannte Anzahl von Fragen haben (z. B. 1000) ist eine dynamische Version der Abfrage besser geeignet. Dies kann mithilfe von dynamischem SQL und Variablenverkettung erreicht werden:
SET @sql = NULL; SELECT GROUP_CONCAT(DISTINCT CONCAT( 'MAX(CASE WHEN c.question = ''', question, ''' then b.answer end) AS ', CONCAT('`',question,'`') ) ) INTO @sql FROM Question; SET @sql = CONCAT('SELECT a.ID, a.user_ID, a.job_id, ', @sql, ' FROM Results a INNER JOIN Answers b ON a.id = b.fk_result_id INNER JOIN Question c ON b.fk_question_id = c.ID GROUP BY a.ID, a.user_ID, a.job_id'); PREPARE stmt FROM @sql; EXECUTE stmt; DEALLOCATE PREPARE stmt;
Diese dynamische Abfrage verwendet Variablenverkettung, um die SQL-Anweisung dynamisch basierend auf dem Inhalt der Fragentabelle zu erstellen. Das Ergebnis ist eine flexiblere Abfrage, die eine beliebige Anzahl von Fragen verarbeiten kann.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich MySQL-Spaltendaten mit MAX()- und CASE-Anweisungen in Zeilen umwandeln?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Die Hauptaufgabe von MySQL in Webanwendungen besteht darin, Daten zu speichern und zu verwalten. 1.Mysql verarbeitet effizient Benutzerinformationen, Produktkataloge, Transaktionsunterlagen und andere Daten. 2. Durch die SQL -Abfrage können Entwickler Informationen aus der Datenbank extrahieren, um dynamische Inhalte zu generieren. 3.Mysql arbeitet basierend auf dem Client-Server-Modell, um eine akzeptable Abfragegeschwindigkeit sicherzustellen.

InnoDB verwendet Redologs und undologische, um Datenkonsistenz und Zuverlässigkeit zu gewährleisten. 1.REDOLOogen zeichnen Datenseitenänderung auf, um die Wiederherstellung und die Durchführung der Crash -Wiederherstellung und der Transaktion sicherzustellen. 2.Strundologs zeichnet den ursprünglichen Datenwert auf und unterstützt Transaktionsrollback und MVCC.

Im Vergleich zu anderen Programmiersprachen wird MySQL hauptsächlich zum Speichern und Verwalten von Daten verwendet, während andere Sprachen wie Python, Java und C für die logische Verarbeitung und Anwendungsentwicklung verwendet werden. MySQL ist bekannt für seine hohe Leistung, Skalierbarkeit und plattformübergreifende Unterstützung, die für Datenverwaltungsanforderungen geeignet sind, während andere Sprachen in ihren jeweiligen Bereichen wie Datenanalysen, Unternehmensanwendungen und Systemprogramme Vorteile haben.

Die MySQL -Idium -Kardinalität hat einen signifikanten Einfluss auf die Abfrageleistung: 1. Hoher Kardinalitätsindex kann den Datenbereich effektiver einschränken und die Effizienz der Abfrage verbessern. 2. Niedriger Kardinalitätsindex kann zu einem vollständigen Tischscannen führen und die Abfrageleistung verringern. 3. Im gemeinsamen Index sollten hohe Kardinalitätssequenzen vorne platziert werden, um die Abfrage zu optimieren.

Zu den grundlegenden Operationen von MySQL gehört das Erstellen von Datenbanken, Tabellen und die Verwendung von SQL zur Durchführung von CRUD -Operationen für Daten. 1. Erstellen Sie eine Datenbank: createdatabasemy_first_db; 2. Erstellen Sie eine Tabelle: CreateTableBooks (IDINGAUTO_INCRECTIONPRIMARYKEY, Titelvarchar (100) Notnull, AuthorVarchar (100) Notnull, veröffentlicht_yearint); 3.. Daten einfügen: InsertIntoBooks (Titel, Autor, veröffentlicht_year) va

MySQL eignet sich für Webanwendungen und Content -Management -Systeme und ist beliebt für Open Source, hohe Leistung und Benutzerfreundlichkeit. 1) Im Vergleich zu Postgresql führt MySQL in einfachen Abfragen und hohen gleichzeitigen Lesevorgängen besser ab. 2) Im Vergleich zu Oracle ist MySQL aufgrund seiner Open Source und niedrigen Kosten bei kleinen und mittleren Unternehmen beliebter. 3) Im Vergleich zu Microsoft SQL Server eignet sich MySQL besser für plattformübergreifende Anwendungen. 4) Im Gegensatz zu MongoDB eignet sich MySQL besser für strukturierte Daten und Transaktionsverarbeitung.

InnoDbbufferpool reduziert die Scheiben -E/A durch Zwischenspeicherung von Daten und Indizieren von Seiten und Verbesserung der Datenbankleistung. Das Arbeitsprinzip umfasst: 1. Daten lesen: Daten von Bufferpool lesen; 2. Daten schreiben: Schreiben Sie nach der Änderung der Daten an Bufferpool und aktualisieren Sie sie regelmäßig auf Festplatte. 3. Cache -Management: Verwenden Sie den LRU -Algorithmus, um Cache -Seiten zu verwalten. 4. Lesemechanismus: Last benachbarte Datenseiten im Voraus. Durch die Größe des Bufferpool und die Verwendung mehrerer Instanzen kann die Datenbankleistung optimiert werden.

MySQL verwaltet strukturierte Daten effizient durch Tabellenstruktur und SQL-Abfrage und implementiert Inter-Tisch-Beziehungen durch Fremdschlüssel. 1. Definieren Sie beim Erstellen einer Tabelle das Datenformat und das Typ. 2. Verwenden Sie fremde Schlüssel, um Beziehungen zwischen Tabellen aufzubauen. 3.. Verbessern Sie die Leistung durch Indexierung und Abfrageoptimierung. 4. regelmäßig Sicherung und Überwachung von Datenbanken, um die Datensicherheit und die Leistungsoptimierung der Daten zu gewährleisten.
