SQL Server 2008에서 여러 열을 사용하여 동적 피벗을 수행하는 방법은 무엇입니까?
SQL Server의 여러 열을 사용한 동적 PIVOTING
개요
SQL Server는 여러 열에 걸쳐 데이터를 피벗하는 데 제한된 옵션을 제공합니다. . 이 문서에서는 피벗 해제 SQL과 동적 SQL의 조합을 사용하여 두 개 이상의 열이 있는 SQL Server 2008에서 동적 피벗을 달성하는 방법을 살펴봅니다.
문제 이해
목표는 여러 열이 포함된 테이블을 변환하는 것입니다. 열 값이 열 머리글이 되는 보다 사용자 친화적인 형식으로 변경되었습니다. 이 경우 테이블에는 다음 데이터가 포함됩니다.
ID | YEAR | TYPE | TOTAL | VOLUME |
---|---|---|---|---|
DD1 | 2008 | A | 1000 | 10 |
DD1 | 2008 | B | 2000 | 20 |
DD1 | 2008 | C | 3000 | 30 |
DD1 | 2009 | A | 4000 | 40 |
DD1 | 2009 | B | 5000 | 50 |
DD1 | 2009 | C | 6000 | 60 |
DD2 | 2008 | A | 7000 | 70 |
DD2 | 2008 | B | 8000 | 80 |
DD2 | 2008 | C | 9000 | 90 |
DD2 | 2009 | A | 10000 | 100 |
DD2 | 2009 | B | 11000 | 110 |
DD2 | 2009 | C | 1200 | 120 |
원하는 출력은 다음과 같습니다.
ID | 2008_A_TOTAL | 2008_A_VOLUME | 2008_B_TOTAL | 2008_B_VOLUME | 2008_C_TOTAL | 2008_C_VOLUME | 2009_A_TOTAL | 2009_A_VOLUME | 2009_B_TOTAL | 2009_B_VOLUME | 2009_C_TOTAL | 2009_C_VOLUME |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
DD1 | 1000 | 10 | 2000 | 20 | 3000 | 30 | 4000 | 40 | 5000 | 50 | 6000 | 60 |
DD2 | 7000 | 70 | 8000 | 80 | 9000 | 90 | 10000 | 100 | 11000 | 110 | 1200 | 120 |
해결책
데이터 피벗 해제
여러 열을 피벗하려면 먼저 데이터 피벗을 해제해야 합니다. 이는 원래 열 이름을 식별하는 col 열과 값을 포함하는 값 열을 사용하여 열을 행으로 변환하는 것을 의미합니다.
select id, col = cast(t_year as varchar(4))+'_'+t_type+'_'+col, value from ATM_TRANSACTIONS t cross apply ( select 'total', total union all select 'volume', volume ) c (col, value);
동적 PIVOT 함수
다음 단계는 피벗되지 않은 데이터를 원하는 형식으로 변환하는 PIVOT 함수입니다. 그러나 SQL Server에서는 여러 열을 피벗할 때 제한 사항이 있습니다. 이를 극복하기 위해 동적 SQL을 사용하여 런타임 시 PIVOT 쿼리를 구성합니다.
DECLARE @cols AS NVARCHAR(MAX), @query AS NVARCHAR(MAX) select @cols = STUFF((SELECT ',' + QUOTENAME(cast(t_year as varchar(4))+'_'+t_type+'_'+col) from ATM_TRANSACTIONS t cross apply ( select 'total', 1 union all select 'volume', 2 ) c (col, so) group by col, so, T_TYPE, T_YEAR order by T_YEAR, T_TYPE, so FOR XML PATH(''), TYPE ).value('.', 'NVARCHAR(MAX)') ,1,1,'') set @query = 'SELECT id,' + @cols + ' from ( select id, col = cast(t_year as varchar(4))+''_''+t_type+''_''+col, value from ATM_TRANSACTIONS t cross apply ( select ''total'', total union all select ''volume'', volume ) c (col, value) ) x pivot ( max(value) for col in (' + @cols + ') ) p ' execute sp_executesql @query;
결론
언피벗과 동적 SQL을 결합하면 SQL의 여러 열에 걸쳐 동적 피보팅을 수행할 수 있습니다. Server 2008. 이는 데이터를 보다 사용자 친화적인 형식으로 변환하기 위한 유연한 솔루션을 제공합니다.
위 내용은 SQL Server 2008에서 여러 열을 사용하여 동적 피벗을 수행하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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웹 응용 프로그램에서 MySQL의 주요 역할은 데이터를 저장하고 관리하는 것입니다. 1. MySQL은 사용자 정보, 제품 카탈로그, 트랜잭션 레코드 및 기타 데이터를 효율적으로 처리합니다. 2. SQL 쿼리를 통해 개발자는 데이터베이스에서 정보를 추출하여 동적 컨텐츠를 생성 할 수 있습니다. 3.mysql은 클라이언트-서버 모델을 기반으로 작동하여 허용 가능한 쿼리 속도를 보장합니다.

InnoDB는 Redologs 및 Undologs를 사용하여 데이터 일관성과 신뢰성을 보장합니다. 1. Redologs는 사고 복구 및 거래 지속성을 보장하기 위해 데이터 페이지 수정을 기록합니다. 2. 결점은 원래 데이터 값을 기록하고 트랜잭션 롤백 및 MVCC를 지원합니다.

MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템으로, 주로 데이터를 신속하고 안정적으로 저장하고 검색하는 데 사용됩니다. 작업 원칙에는 클라이언트 요청, 쿼리 해상도, 쿼리 실행 및 반환 결과가 포함됩니다. 사용의 예로는 테이블 작성, 데이터 삽입 및 쿼리 및 조인 작업과 같은 고급 기능이 포함됩니다. 일반적인 오류에는 SQL 구문, 데이터 유형 및 권한이 포함되며 최적화 제안에는 인덱스 사용, 최적화 된 쿼리 및 테이블 분할이 포함됩니다.

데이터베이스 및 프로그래밍에서 MySQL의 위치는 매우 중요합니다. 다양한 응용 프로그램 시나리오에서 널리 사용되는 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) MySQL은 웹, 모바일 및 엔터프라이즈 레벨 시스템을 지원하는 효율적인 데이터 저장, 조직 및 검색 기능을 제공합니다. 2) 클라이언트 서버 아키텍처를 사용하고 여러 스토리지 엔진 및 인덱스 최적화를 지원합니다. 3) 기본 사용에는 테이블 작성 및 데이터 삽입이 포함되며 고급 사용에는 다중 테이블 조인 및 복잡한 쿼리가 포함됩니다. 4) SQL 구문 오류 및 성능 문제와 같은 자주 묻는 질문은 설명 명령 및 느린 쿼리 로그를 통해 디버깅 할 수 있습니다. 5) 성능 최적화 방법에는 인덱스의 합리적인 사용, 최적화 된 쿼리 및 캐시 사용이 포함됩니다. 모범 사례에는 거래 사용 및 준비된 체계가 포함됩니다

MySQL은 성능, 신뢰성, 사용 편의성 및 커뮤니티 지원을 위해 선택됩니다. 1.MYSQL은 효율적인 데이터 저장 및 검색 기능을 제공하여 여러 데이터 유형 및 고급 쿼리 작업을 지원합니다. 2. 고객-서버 아키텍처 및 다중 스토리지 엔진을 채택하여 트랜잭션 및 쿼리 최적화를 지원합니다. 3. 사용하기 쉽고 다양한 운영 체제 및 프로그래밍 언어를 지원합니다. 4. 강력한 지역 사회 지원을 받고 풍부한 자원과 솔루션을 제공합니다.

다른 프로그래밍 언어와 비교할 때 MySQL은 주로 데이터를 저장하고 관리하는 데 사용되는 반면 Python, Java 및 C와 같은 다른 언어는 논리적 처리 및 응용 프로그램 개발에 사용됩니다. MySQL은 데이터 관리 요구에 적합한 고성능, 확장 성 및 크로스 플랫폼 지원으로 유명하며 다른 언어는 데이터 분석, 엔터프라이즈 애플리케이션 및 시스템 프로그래밍과 같은 해당 분야에서 이점이 있습니다.

MySQL Index Cardinality는 쿼리 성능에 중대한 영향을 미칩니다. 1. 높은 카디널리티 인덱스는 데이터 범위를보다 효과적으로 좁히고 쿼리 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 2. 낮은 카디널리티 인덱스는 전체 테이블 스캔으로 이어질 수 있으며 쿼리 성능을 줄일 수 있습니다. 3. 관절 지수에서는 쿼리를 최적화하기 위해 높은 카디널리티 시퀀스를 앞에 놓아야합니다.

MySQL은 소규모 및 대기업에 적합합니다. 1) 소기업은 고객 정보 저장과 같은 기본 데이터 관리에 MySQL을 사용할 수 있습니다. 2) 대기업은 MySQL을 사용하여 대규모 데이터 및 복잡한 비즈니스 로직을 처리하여 쿼리 성능 및 트랜잭션 처리를 최적화 할 수 있습니다.
