MAX() および CASE ステートメントを使用して MySQL 列データを行にピボットする方法
MySQL ピボット テーブルの列データを行として表示する
テーブルの列データを行に変換することは、特に多次元の場合、困難な作業になる可能性があります。データセット。 MySQL では、この操作は一般に「ピボット」として知られています。
問題:
提供されたデータセットは 3 つのテーブルで構成されています:
- 質問: 質問を保存しますタイトル。
- 結果: 特定のジョブ ID に対するユーザーの応答を記録します。
- 回答: 各質問と結果の組み合わせに対する回答が含まれます。
目標は、データを再構成して、質問の回答を各結果の列として表示することです。 set.
解決策:
これを実現するには、MAX() 集計関数を CASE ステートメントと組み合わせて活用する MySQL クエリを利用できます。以下のクエリは、列データを効果的に行にピボットします:
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
説明:
- クエリは、Results (a) テーブルからさまざまなフィールドを選択します。これには、結果 ID、ユーザー ID、ジョブ ID が含まれます。
- 次に、INNER JOIN を使用して、対応するデータを取得します。回答 (b) テーブルからの回答。
- 別の INNER JOIN が質問 (c) テーブルにリンクし、各回答の実際の質問を識別します。
- MAX() 関数が CASE 内で適用されます。ステートメントを使用して、結果と質問の組み合わせごとに回答を集計します。
- 最後に、結果は結果 ID、ユーザー ID、ジョブ ID でグループ化され、目的の行が作成されます。
このクエリは次の出力を生成します:
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 |
動的バージョン:
質問の数が不明な場合(例: 1000)、動的バージョンのクエリの方が適しています。これは、動的 SQL と変数連結を使用して実現できます。
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;
この動的クエリは、変数連結を使用して、Question テーブルの内容に基づいて SQL ステートメントを動的に構築します。その結果、任意の数の質問を処理できる、より柔軟なクエリが作成されます。
以上がMAX() および CASE ステートメントを使用して MySQL 列データを行にピボットする方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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完全なテーブルスキャンは、MySQLでインデックスを使用するよりも速い場合があります。特定のケースには以下が含まれます。1)データボリュームは小さい。 2)クエリが大量のデータを返すとき。 3)インデックス列が高度に選択的でない場合。 4)複雑なクエリの場合。クエリプランを分析し、インデックスを最適化し、オーバーインデックスを回避し、テーブルを定期的にメンテナンスすることにより、実際のアプリケーションで最良の選択をすることができます。

はい、MySQLはWindows 7にインストールできます。MicrosoftはWindows 7のサポートを停止しましたが、MySQLは引き続き互換性があります。ただし、インストールプロセス中に次のポイントに注意する必要があります。WindowsのMySQLインストーラーをダウンロードしてください。 MySQL(コミュニティまたはエンタープライズ)の適切なバージョンを選択します。インストールプロセス中に適切なインストールディレクトリと文字セットを選択します。ルートユーザーパスワードを設定し、適切に保ちます。テストのためにデータベースに接続します。 Windows 7の互換性とセキュリティの問題に注意してください。サポートされているオペレーティングシステムにアップグレードすることをお勧めします。

MySQLは、オープンソースのリレーショナルデータベース管理システムです。 1)データベースとテーブルの作成:createdatabaseおよびcreateTableコマンドを使用します。 2)基本操作:挿入、更新、削除、選択。 3)高度な操作:参加、サブクエリ、トランザクション処理。 4)デバッグスキル:構文、データ型、およびアクセス許可を確認します。 5)最適化の提案:インデックスを使用し、選択*を避け、トランザクションを使用します。

MySQLとMariaDBは共存できますが、注意して構成する必要があります。重要なのは、さまざまなポート番号とデータディレクトリを各データベースに割り当て、メモリ割り当てやキャッシュサイズなどのパラメーターを調整することです。接続プーリング、アプリケーションの構成、およびバージョンの違いも考慮する必要があり、落とし穴を避けるために慎重にテストして計画する必要があります。 2つのデータベースを同時に実行すると、リソースが制限されている状況でパフォーマンスの問題を引き起こす可能性があります。

MySQLデータベースでは、ユーザーとデータベースの関係は、アクセス許可と表によって定義されます。ユーザーには、データベースにアクセスするためのユーザー名とパスワードがあります。許可は助成金コマンドを通じて付与され、テーブルはCreate Tableコマンドによって作成されます。ユーザーとデータベースの関係を確立するには、データベースを作成し、ユーザーを作成してから許可を付与する必要があります。

データ統合の簡素化:AmazonrdsmysqlとRedshiftのゼロETL統合効率的なデータ統合は、データ駆動型組織の中心にあります。従来のETL(抽出、変換、負荷)プロセスは、特にデータベース(AmazonrdsmysQlなど)をデータウェアハウス(Redshiftなど)と統合する場合、複雑で時間がかかります。ただし、AWSは、この状況を完全に変えたゼロETL統合ソリューションを提供し、RDSMYSQLからRedshiftへのデータ移行のための簡略化されたほぼリアルタイムソリューションを提供します。この記事では、RDSMysQl Zero ETLのRedshiftとの統合に飛び込み、それがどのように機能するか、それがデータエンジニアと開発者にもたらす利点を説明します。

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MySQLは、インストールが簡単で、強力で管理しやすいため、初心者に適しています。 1.さまざまなオペレーティングシステムに適した、単純なインストールと構成。 2。データベースとテーブルの作成、挿入、クエリ、更新、削除などの基本操作をサポートします。 3.参加オペレーションやサブクエリなどの高度な機能を提供します。 4.インデックス、クエリの最適化、テーブルパーティション化により、パフォーマンスを改善できます。 5。データのセキュリティと一貫性を確保するために、バックアップ、リカバリ、セキュリティ対策をサポートします。
