값이 0인 고유 레코드에 대해 PIVOT 쿼리를 사용할 때 데이터 손실을 방지하는 방법은 무엇입니까?
고유 레코드에 대한 PIVOT 쿼리의 데이터 손실 방지
문제:
PIVOT 쿼리는 구조 조정에 유용합니다. 정보를 보다 체계적으로 표시하기 위한 데이터입니다. 그러나 고유 레코드를 처리할 때 MAX 집계 함수로 인해 0 값이 생략되어 데이터가 불완전해질 수 있습니다.
해결책:
모든 고유 레코드를 보존하려면 값이 0인 경우 ROW_NUMBER() 함수를 PIVOT 쿼리에 통합할 수 있습니다. 이 접근 방식은 각 레코드에 행 번호를 할당하여 활동과 백분율 간의 연관성을 유지합니다.
;with cte as ( select *, ROW_NUMBER() over (partition by name order by percentage desc) ROWNUM from A ), cte2 as ( SELECT Id,Code,ROWNUM,James,James_,Sam,Sam_,Lisa,Lisa_ FROM cte PIVOT(MAX(activity) FOR name IN (James,Sam,Lisa)) AS PVTTable PIVOT ( MAX(percentage) FOR name1 IN (James_,Sam_,Lisa_)) AS PVTTable1 ) select Id, Code, MAX(James) James, MAX(James_) James_, MAX(Sam) Sam, MAX(Sam_) Sam_, MAX(Lisa) Lisa, MAX(Lisa_) Lisa_ from cte2 group by Id, Code, ROWNUM
예:
다음 표를 고려하세요.
Id | Code | percentage | name | name1 | activity |
---|---|---|---|---|---|
1 | Prashant | 43.43 | James | James_ | Running |
1 | Prashant | 70.43 | Sam | Sam_ | Cooking |
1 | Prashant | 90.34 | Lisa | Lisa_ | Walking |
1 | Prashant | 0.00 | James | James_ | Stealing |
1 | Prashant | 0.00 | James | James_ | Lacking |
1 | Prashant | 73 | Sam | Sam_ | Cooking 1 |
이전에는 표준 PIVOT 쿼리가 다음을 생성했습니다. 결과:
Id | Code | James | James_ | Sam | Sam_ | Lisa | Lisa_ |
---|---|---|---|---|---|---|---|
1 | Prashant | Running | 43.43 | Cooking 1 | 73 | Walking | 90.34 |
1 | Prashant | Stealing | 0.0 | Cooking | 3.43 | NULL | NULL |
1 | Prashant | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL |
그러나 ROW_NUMBER() 함수를 통합하면 수정된 쿼리는 모든 고유한 레코드를 유지합니다.
Id | Code | James | James_ | Sam | Sam_ | Lisa | Lisa_ |
---|---|---|---|---|---|---|---|
1 | Prashant | Running | 43.43 | Cooking 1 | 73 | Walking | 90.34 |
1 | Prashant | Stealing | 0.00 | Cooking | 3.43 | NULL | NULL |
1 | Prashant | Lacking | 0.00 | NULL | NULL | NULL | NULL |
이 접근 방식을 사용하면 0% 값을 사용하여 데이터를 더욱 정확하게 표현합니다.
위 내용은 값이 0인 고유 레코드에 대해 PIVOT 쿼리를 사용할 때 데이터 손실을 방지하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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전체 테이블 스캔은 MySQL에서 인덱스를 사용하는 것보다 빠를 수 있습니다. 특정 사례는 다음과 같습니다. 1) 데이터 볼륨은 작습니다. 2) 쿼리가 많은 양의 데이터를 반환 할 때; 3) 인덱스 열이 매우 선택적이지 않은 경우; 4) 복잡한 쿼리시. 쿼리 계획을 분석하고 인덱스 최적화, 과도한 인덱스를 피하고 정기적으로 테이블을 유지 관리하면 실제 응용 프로그램에서 최상의 선택을 할 수 있습니다.

MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) 데이터베이스 및 테이블 작성 : CreateAbase 및 CreateTable 명령을 사용하십시오. 2) 기본 작업 : 삽입, 업데이트, 삭제 및 선택. 3) 고급 운영 : 가입, 하위 쿼리 및 거래 처리. 4) 디버깅 기술 : 확인, 데이터 유형 및 권한을 확인하십시오. 5) 최적화 제안 : 인덱스 사용, 선택을 피하고 거래를 사용하십시오.

MySQL은 설치가 간단하고 강력하며 데이터를 쉽게 관리하기 쉽기 때문에 초보자에게 적합합니다. 1. 다양한 운영 체제에 적합한 간단한 설치 및 구성. 2. 데이터베이스 및 테이블 작성, 삽입, 쿼리, 업데이트 및 삭제와 같은 기본 작업을 지원합니다. 3. 조인 작업 및 하위 쿼리와 같은 고급 기능을 제공합니다. 4. 인덱싱, 쿼리 최적화 및 테이블 파티셔닝을 통해 성능을 향상시킬 수 있습니다. 5. 데이터 보안 및 일관성을 보장하기위한 지원 백업, 복구 및 보안 조치.

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.
