보고용 데이터를 재구성하기 위해 T-SQL에서 여러 열을 피벗하는 방법은 무엇입니까?
TSQL에서 여러 열 피벗
관계형 데이터베이스로 작업할 때 보고 목적으로 데이터를 재구성해야 하는 경우가 많습니다. 피벗(Pivoting)은 데이터를 행 중심 구조에서 열 중심 구조로 변환하는 데 사용할 수 있는 기술입니다. 이 문서에서는 관련 레이블을 모두 유지하면서 테이블의 여러 열을 피벗하는 방법을 보여줍니다.
과제
GRAND_TOTALS라는 이름의 다음 테이블을 고려해 보세요.
RATIO | RESULT | SCORE | GRADE |
---|---|---|---|
Current Ratio | 1.294 | 60 | Good |
Gearing Ratio | 0.3384 | 70 | Good |
Performance Ratio | 0.0427 | 50 | Satisfactory |
TOTAL | NULL | 180 | Good |
목표는 RESULT, SCORE 및 GRADE 열을 피벗하여 다음과 같은 테이블을 만드는 것입니다. 형식:
RATIO | Current Ratio | Gearing Ratio | Performance Ratio | TOTAL |
---|---|---|---|---|
Result | 1.294 | 0.3384 | 0.0427 | NULL |
Score | 60 | 70 | 50 | 180 |
Grade | Good | Good | Satisfactory | Good |
해결책
여러 열을 효과적으로 피벗하려면 다음 단계를 고려하세요.
-
결과, 점수 및 성적 피벗 해제 열:
피벗 해제에는 여러 열 변환이 포함됩니다. 원래 열 이름을 추적하면서 단일 열로 묶습니다. 이는 UNPIVOT 절을 사용하여 달성할 수 있습니다. 아래 구문은 열 피벗을 해제하는 방법을 보여줍니다.
select ratio, col, value from GRAND_TOTALS cross apply ( select 'result', cast(result as varchar(10)) union all select 'score', cast(score as varchar(10)) union all select 'grade', grade ) c(col, value)
로그인 후 복사이 쿼리는 RATIO, COL 및 VALUE 열이 있는 새 테이블을 생성합니다. 여기서 COL은 원래 열 이름(결과, 점수 또는 등급)을 나타냅니다. ) 및 VALUE에는 해당 값이 포함됩니다.
-
PIVOT 적용 기능:
데이터 피벗이 해제되면 PIVOT 기능을 적용하여 데이터를 원하는 형식으로 변환할 수 있습니다. 피벗 구문은 다음과 같습니다.
select ratio = col, [current ratio], [gearing ratio], [performance ratio], total from ( select ratio, col, value from GRAND_TOTALS cross apply ( select 'result', cast(result as varchar(10)) union all select 'score', cast(score as varchar(10)) union all select 'grade', grade ) c(col, value) ) d pivot ( max(value) for ratio in ([current ratio], [gearing ratio], [performance ratio], total) ) piv;
로그인 후 복사이 쿼리에서 PIVOT 함수는 RATIO 열을 기준으로 행을 그룹화하고 COL 값을 열 머리글로 사용하여 데이터를 피벗합니다. MAX 집계 함수는 각 행의 최신 값을 검색하는 데 사용됩니다.
결과
위 쿼리를 실행하면 원하는 피벗 테이블이 생성됩니다. :
RATIO | Current Ratio | Gearing Ratio | Performance Ratio | TOTAL |
---|---|---|---|---|
grade | Good | Good | Satisfactory | Good |
result | 1.29400 | 0.33840 | 0.04270 | NULL |
score | 60.00000 | 70.00000 | 50.00000 | 180.00000 |
이 테이블은 필요한 모든 레이블을 유지하고 원하는 열을 성공적으로 피벗합니다.
위 내용은 보고용 데이터를 재구성하기 위해 T-SQL에서 여러 열을 피벗하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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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.

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.

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.
