Rumah pangkalan data tutorial mysql Bagaimana untuk Menjana Lajur Secara Dinamik dengan Kiraan dalam SQL untuk Perlombongan Data?

Bagaimana untuk Menjana Lajur Secara Dinamik dengan Kiraan dalam SQL untuk Perlombongan Data?

Jan 09, 2025 pm 03:27 PM

How to Dynamically Generate Columns with Count in SQL for Data Mining?

Gunakan SQL untuk menjana lajur secara dinamik

Artikel ini membincangkan masalah biasa dalam bidang perlombongan data: mencipta lajur secara dinamik berdasarkan data dinamik. Cabaran ini timbul apabila data perlu dibentangkan dalam format yang mesra pengguna, terutamanya apabila kiraan nilai diperlukan dalam setiap lajur yang dijana secara dinamik.

Pernyataan Masalah

Kami mempunyai tiga jadual: Pelanggan, Ganjaran Pelanggan dan Ganjaran. Matlamatnya adalah untuk menjana jadual baharu yang menunjukkan nama setiap pelanggan dan bilangan ganjaran yang mereka miliki dalam setiap jenis ganjaran (mis. Gangsa, Perak, Emas, dll.). Walau bagaimanapun, jenis ganjaran adalah dinamik, bermakna jenis baharu boleh ditambah atau dialih keluar dari semasa ke semasa.

Penyelesaian: Gunakan fungsi PIVOT

PIVOT Statik:

Jika bilangan jenis ganjaran diketahui lebih awal, kita boleh menggunakan fungsi PIVOT berkod keras. Contohnya:

select name, [Bronze], [Silver], [Gold], [Platinum], [AnotherOne]
from
(
  select c.name,
    cr.description,
    r.typeid
  from customers c
  left join rewards r
    on c.id = r.customerid
  left join customerrewards cr
    on r.typeid = cr.typeid
) x
pivot
(
  count(typeid)
  for description in ([Bronze], [Silver], [Gold], [Platinum], [AnotherOne])
) p;
Salin selepas log masuk

PIVOT Dinamik:

Jika bilangan jenis ganjaran mungkin berbeza-beza, kami boleh menggunakan SQL dinamik untuk melaksanakan PIVOT:

DECLARE @cols AS NVARCHAR(MAX),
    @query  AS NVARCHAR(MAX)

select @cols = STUFF((SELECT ',' + QUOTENAME(description)
                    from customerrewards
                    group by description, typeid
                    order by typeid
            FOR XML PATH(''), TYPE
            ).value('.', 'NVARCHAR(MAX)')
        ,1,1,'')

set @query = 'SELECT name,' + @cols + ' from
             (
                select c.name,
                  cr.description,
                  r.typeid
                from customers c
                left join rewards r
                  on c.id = r.customerid
                left join customerrewards cr
                  on r.typeid = cr.typeid
            ) x
            pivot
            (
                count(typeid)
                for description in (' + @cols + ')
            ) p '

execute(@query)
Salin selepas log masuk

Mengandungi jumlah lajur

Untuk memasukkan jumlah lajur kita boleh menggunakan ROLLUP:

GULING STATIK:

select name, sum([Bronze]) Bronze, sum([Silver]) Silver,
  sum([Gold]) Gold, sum([Platinum]) Platinum, sum([AnotherOne]) AnotherOne
from
(
  select name, [Bronze], [Silver], [Gold], [Platinum], [AnotherOne]
  from
  (
    select c.name,
      cr.description,
      r.typeid
    from customers c
    left join rewards r
      on c.id = r.customerid
    left join customerrewards cr
      on r.typeid = cr.typeid
  ) x
  pivot
  (
    count(typeid)
    for description in ([Bronze], [Silver], [Gold], [Platinum], [AnotherOne])
  ) p
) x
group by name with rollup
Salin selepas log masuk

GULING Dinamik:

DECLARE @cols AS NVARCHAR(MAX),
    @colsRollup AS NVARCHAR(MAX),
    @query  AS NVARCHAR(MAX)

select @cols = STUFF((SELECT ',' + QUOTENAME(description)
                    from customerrewards
                    group by description, typeid
                    order by typeid
            FOR XML PATH(''), TYPE
            ).value('.', 'NVARCHAR(MAX)')
        ,1,1,'')

select @colsRollup
      = STUFF((SELECT ', Sum(' + QUOTENAME(description) + ') as ' + QUOTENAME(description)
                    from customerrewards
                    group by description, typeid
                    order by typeid
            FOR XML PATH(''), TYPE
            ).value('.', 'NVARCHAR(MAX)')
        ,1,1,'')


set @query
          = 'SELECT name, ' + @colsRollup + '
             FROM
             (
                SELECT name,' + @cols + ' from
                 (
                    select c.name,
                      cr.description,
                      r.typeid
                    from customers c
                    left join rewards r
                      on c.id = r.customerid
                    left join customerrewards cr
                      on r.typeid = cr.typeid
                ) x
                pivot
                (
                    count(typeid)
                    for description in (' + @cols + ')
                ) p
              ) x1
              GROUP BY name with ROLLUP'

execute(@query)
Salin selepas log masuk

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Menjana Lajur Secara Dinamik dengan Kiraan dalam SQL untuk Perlombongan Data?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Tutorial Java
1663
14
Tutorial PHP
1266
29
Tutorial C#
1239
24
Bilakah imbasan jadual penuh lebih cepat daripada menggunakan indeks di MySQL? Bilakah imbasan jadual penuh lebih cepat daripada menggunakan indeks di MySQL? Apr 09, 2025 am 12:05 AM

Pengimbasan jadual penuh mungkin lebih cepat dalam MySQL daripada menggunakan indeks. Kes -kes tertentu termasuk: 1) jumlah data adalah kecil; 2) apabila pertanyaan mengembalikan sejumlah besar data; 3) Apabila lajur indeks tidak selektif; 4) Apabila pertanyaan kompleks. Dengan menganalisis rancangan pertanyaan, mengoptimumkan indeks, mengelakkan lebih banyak indeks dan tetap mengekalkan jadual, anda boleh membuat pilihan terbaik dalam aplikasi praktikal.

Bolehkah saya memasang mysql pada windows 7 Bolehkah saya memasang mysql pada windows 7 Apr 08, 2025 pm 03:21 PM

Ya, MySQL boleh dipasang pada Windows 7, dan walaupun Microsoft telah berhenti menyokong Windows 7, MySQL masih serasi dengannya. Walau bagaimanapun, perkara berikut harus diperhatikan semasa proses pemasangan: Muat turun pemasang MySQL untuk Windows. Pilih versi MySQL yang sesuai (komuniti atau perusahaan). Pilih direktori pemasangan yang sesuai dan set aksara semasa proses pemasangan. Tetapkan kata laluan pengguna root dan simpan dengan betul. Sambung ke pangkalan data untuk ujian. Perhatikan isu keserasian dan keselamatan pada Windows 7, dan disyorkan untuk menaik taraf ke sistem operasi yang disokong.

Mysql: Konsep mudah untuk pembelajaran mudah Mysql: Konsep mudah untuk pembelajaran mudah Apr 10, 2025 am 09:29 AM

MySQL adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka. 1) Buat Pangkalan Data dan Jadual: Gunakan perintah Createdatabase dan Createtable. 2) Operasi Asas: Masukkan, Kemas kini, Padam dan Pilih. 3) Operasi lanjutan: Sertai, subquery dan pemprosesan transaksi. 4) Kemahiran Debugging: Semak sintaks, jenis data dan keizinan. 5) Cadangan Pengoptimuman: Gunakan indeks, elakkan pilih* dan gunakan transaksi.

Bolehkah Mysql dan Mariadb wujud bersama Bolehkah Mysql dan Mariadb wujud bersama Apr 08, 2025 pm 02:27 PM

MySQL dan Mariadb boleh wujud bersama, tetapi perlu dikonfigurasikan dengan berhati -hati. Kuncinya adalah untuk memperuntukkan nombor port dan direktori data yang berbeza untuk setiap pangkalan data, dan menyesuaikan parameter seperti peruntukan memori dan saiz cache. Konfigurasi sambungan, konfigurasi aplikasi, dan perbezaan versi juga perlu dipertimbangkan dan perlu diuji dengan teliti dan dirancang untuk mengelakkan perangkap. Menjalankan dua pangkalan data secara serentak boleh menyebabkan masalah prestasi dalam situasi di mana sumber terhad.

Laravel fasih orm dalam carian model separa Bangla) Laravel fasih orm dalam carian model separa Bangla) Apr 08, 2025 pm 02:06 PM

Pengambilan Model Laraveleloquent: Mudah mendapatkan data pangkalan data Eloquentorm menyediakan cara ringkas dan mudah difahami untuk mengendalikan pangkalan data. Artikel ini akan memperkenalkan pelbagai teknik carian model fasih secara terperinci untuk membantu anda mendapatkan data dari pangkalan data dengan cekap. 1. Dapatkan semua rekod. Gunakan kaedah semua () untuk mendapatkan semua rekod dalam jadual pangkalan data: USEAPP \ MODELS \ POST; $ POSTS = POST :: SEMUA (); Ini akan mengembalikan koleksi. Anda boleh mengakses data menggunakan gelung foreach atau kaedah pengumpulan lain: foreach ($ postsas $ post) {echo $ post->

Integrasi RDS MySQL dengan Redshift Zero ETL Integrasi RDS MySQL dengan Redshift Zero ETL Apr 08, 2025 pm 07:06 PM

Penyederhanaan Integrasi Data: AmazonRDSMYSQL dan Integrasi Data Integrasi Zero ETL Redshift adalah di tengah-tengah organisasi yang didorong oleh data. Proses tradisional ETL (ekstrak, menukar, beban) adalah kompleks dan memakan masa, terutamanya apabila mengintegrasikan pangkalan data (seperti Amazonrdsmysql) dengan gudang data (seperti redshift). Walau bagaimanapun, AWS menyediakan penyelesaian integrasi ETL sifar yang telah mengubah keadaan ini sepenuhnya, menyediakan penyelesaian yang mudah, hampir-sebenar untuk penghijrahan data dari RDSMYSQL ke redshift. Artikel ini akan menyelam ke integrasi RDSMYSQL Zero ETL dengan redshift, menjelaskan bagaimana ia berfungsi dan kelebihan yang dibawa kepada jurutera dan pemaju data.

Hubungan antara pengguna dan pangkalan data MySQL Hubungan antara pengguna dan pangkalan data MySQL Apr 08, 2025 pm 07:15 PM

Dalam pangkalan data MySQL, hubungan antara pengguna dan pangkalan data ditakrifkan oleh kebenaran dan jadual. Pengguna mempunyai nama pengguna dan kata laluan untuk mengakses pangkalan data. Kebenaran diberikan melalui perintah geran, sementara jadual dibuat oleh perintah membuat jadual. Untuk mewujudkan hubungan antara pengguna dan pangkalan data, anda perlu membuat pangkalan data, membuat pengguna, dan kemudian memberikan kebenaran.

MySQL: Kemudahan Pengurusan Data untuk Pemula MySQL: Kemudahan Pengurusan Data untuk Pemula Apr 09, 2025 am 12:07 AM

MySQL sesuai untuk pemula kerana mudah dipasang, kuat dan mudah untuk menguruskan data. 1. Pemasangan dan konfigurasi mudah, sesuai untuk pelbagai sistem operasi. 2. Menyokong operasi asas seperti membuat pangkalan data dan jadual, memasukkan, menanyakan, mengemas kini dan memadam data. 3. Menyediakan fungsi lanjutan seperti menyertai operasi dan subqueries. 4. Prestasi boleh ditingkatkan melalui pengindeksan, pengoptimuman pertanyaan dan pembahagian jadual. 5. Sokongan sokongan, pemulihan dan langkah keselamatan untuk memastikan keselamatan data dan konsistensi.

See all articles