


Wie transponiere ich die neuesten E-Mail-Adressen mithilfe von SQL in Spalten für Benutzerabfragen?
Neueste E-Mail-Adresse in Spalte für Benutzerabfrage übertragen
Bei der Datenbankverwaltung ist es häufig erforderlich, Daten aus ihrer ursprünglichen Form in ein Format zu konvertieren, das eine effiziente Analyse und einen effizienten Abruf ermöglicht. Eine dieser Transformationen besteht darin, Zeilen mit mehreren E-Mail-Adressen, die einem Benutzer zugeordnet sind, in Spalten umzuwandeln. Dies ermöglicht das Extrahieren der neuesten verfügbaren E-Mail-Adresse für jeden Benutzer basierend auf bestimmten Kriterien (z. B. Erstellungsdatum).
Um diese Konvertierung zu erreichen, können Sie die Funktion tablefunc
im Modul crosstab()
verwenden. Die folgende SQL-Abfrage zeigt, wie crosstab()
verwendet wird, um die letzten drei E-Mail-Adressen jedes Benutzers zu transponieren:
SELECT * FROM crosstab( $$SELECT user_id, user_name, rn, email_address FROM ( SELECT u.user_id, u.user_name, e.email_address , row_number() OVER (PARTITION BY u.user_id ORDER BY e.creation_date DESC NULLS LAST) AS rn FROM usr u LEFT JOIN email_tbl e USING (user_id) ) sub WHERE rn < 4 ORDER BY user_id $$ , 'VALUES (1),(2),(3)' ) AS t (user_id int, user_name text, email1 text, email2 text, email3 text);
In dieser Abfrage berechnet die Unterabfrage die Zeilennummer für jede E-Mail-Adresse, getrennt durch user_id
und sortiert in absteigender Reihenfolge basierend auf creation_date
. Die NULLS LAST
-Klausel stellt sicher, dass Nullwerte als Wert mit dem niedrigsten Rang behandelt werden. Die generierten rn
-Zeilennummern werden dann verwendet, um die Auswahl jedes Benutzers auf die ersten drei E-Mail-Adressen zu beschränken.
crosstab()
benötigt zwei Parameter: die Abfragezeichenfolge (die die Datenquelle definiert) und den Schlüsselwert, der als Spaltentransponierung verwendet werden soll. In diesem Beispiel ruft die Abfragezeichenfolge relevante Daten aus den Tabellen usr
und email_tbl
ab, und der zweite Parameter gibt den Wert (1),(2),(3)
an, der den drei Spalten email1
, email2
und email3
entspricht.
-Abfrage ist eine Tabelle mit user_id
, user_name
und den drei aktuellsten email
-Adressen für jeden Benutzer, transponiert in separate Spalten. Diese Transformation vereinfacht den Abruf der neuesten verfügbaren E-Mail-Adresse jedes Benutzers und ermöglicht so eine effiziente Datenanalyse und Kommunikation.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie transponiere ich die neuesten E-Mail-Adressen mithilfe von SQL in Spalten für Benutzerabfragen?. 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.

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.

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.
