


Wie erstelle ich in PostgreSQL eine Pivot-Tabelle mit den durchschnittlichen Hauspreisen nach Nachbarschaft und Schlafzimmeranzahl?
Erstellen einer Pivot-Tabelle in PostgreSQL, um durchschnittliche Hauspreise anzuzeigen
Problem: Wie können wir eine Übersichtstabelle mit den durchschnittlichen Hauspreisen, aufgeschlüsselt nach Stadtteil und Anzahl der Schlafzimmer, erstellen?
Lösung: Dies beinhaltet einen zweistufigen Prozess unter Verwendung der crosstab
-Funktion von PostgreSQL (aus der tablefunc
-Erweiterung).
- Durchschnittspreise nach Nachbarschaft und Schlafzimmeranzahl berechnen: Zuerst ermitteln wir den Durchschnittspreis für jede Kombination aus Nachbarschaft und Schlafzimmeranzahl.
SELECT neighborhood, bedrooms, AVG(price) AS average_price FROM listings GROUP BY neighborhood, bedrooms ORDER BY neighborhood, bedrooms;
- Verwenden Sie die Funktion
crosstab
: Als nächstes geben wir die Ergebnisse aus Schritt 1 in die Funktioncrosstab
ein. Diese Funktion wandelt die Daten in eine Pivot-Tabelle um. Das zweite Argument gibt die Anzahl der Schlafzimmer an, die wir als Spalten haben möchten. Beachten Sie, dass Sie die Erweiterungtablefunc
installieren müssen, falls Sie dies noch nicht getan haben (CREATE EXTENSION tablefunc;
).
SELECT * FROM crosstab( 'SELECT neighborhood, bedrooms, AVG(price)::int AS average_price FROM listings GROUP BY neighborhood, bedrooms ORDER BY neighborhood, bedrooms', $$SELECT unnest('{0,1,2,3}'::int[]) AS bedrooms$$ ) AS ct ("neighborhood" text, "0" int, "1" int, "2" int, "3" int);
Diese Abfrage erzeugt eine Pivot-Tabelle mit Nachbarschaften als Zeilen und dem Durchschnittspreis für 0, 1, 2 und 3 Schlafzimmer als Spalten. Denken Sie daran, das Array '{0,1,2,3}'
so anzupassen, dass es die tatsächliche Anzahl der Schlafzimmer in Ihrer Tabelle listings
widerspiegelt. Die ::int
-Umwandlung stellt sicher, dass der Durchschnittspreis als Ganzzahl behandelt wird; Möglicherweise müssen Sie dies basierend auf dem Datentyp Ihrer price
Spalte anpassen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie erstelle ich in PostgreSQL eine Pivot-Tabelle mit den durchschnittlichen Hauspreisen nach Nachbarschaft und Schlafzimmeranzahl?. 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

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 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.
