


Bagaimana untuk Pivot Data dari Format Panjang ke Lebar dalam SQLite?
Pangsi Pangkalan Data SQLite: Tukar data format panjang kepada data format lebar
Dalam pengurusan pangkalan data, pivoting ialah kaedah menukar data daripada format panjang (di mana setiap baris mewakili pemerhatian tunggal dengan berbilang atribut) kepada format lebar (di mana setiap baris mewakili atribut berbeza dan lajur mewakili nilai-nilai itu atribut) ) teknologi. Prosedur ini amat berguna apabila bekerja dengan jadual yang menyimpan data dalam format panjang (seperti ditunjukkan di bawah):
<code>## studid ## ## subjectid ## ## marks ## A1 3 50 A1 4 60 A1 5 70 B1 3 60 B1 4 80 C1 5 95</code>
Soalan:
Matlamatnya adalah untuk menukar jadual di atas kepada format yang luas di mana setiap pelajar mempunyai baris yang mewakili nama dan markah mereka untuk setiap mata pelajaran. Output yang diingini sepatutnya kelihatan seperti ini:
<code>## studid ## ## name## ## subjectid_3 ## ## subjectid_4 ## ## subjectid_5 ## A1 Raam 50 60 70 B1 Vivek 60 80 NULL C1 Alex NULL NULL 95</code>
Penyelesaian menggunakan pernyataan KES dan klausa KUMPULAN MENGIKUT:
Satu cara untuk mencapai ini dalam SQLite ialah menggunakan pernyataan CASE dalam kombinasi dengan klausa GROUP BY:
SELECT si.studid, si.name, SUM(CASE WHEN md.subjectid = 3 THEN md.marks END) AS subjectid_3, SUM(CASE WHEN md.subjectid = 4 THEN md.marks END) AS subjectid_4, SUM(CASE WHEN md.subjectid = 5 THEN md.marks END) AS subjectid_5 FROM student_info si JOIN markdetails md ON md.studid = si.studid GROUP BY si.studid, si.name;
Penyelesaian menggunakan sambung luar kiri:
Pendekatan lain melibatkan penggunaan gabungan luar kiri untuk menggabungkan maklumat pelajar dan markah bagi setiap mata pelajaran:
SELECT u.stuid, u.name, s3.marks AS subjectid_3, s4.marks AS subjectid_4, s5.marks AS subjectid_5 FROM student_info u LEFT OUTER JOIN markdetails s3 ON u.stuid = s3.stuid AND s3.subjectid = 3 LEFT OUTER JOIN markdetails s4 ON u.stuid = s4.stuid AND s4.subjectid = 4 LEFT OUTER JOIN markdetails s5 ON u.stuid = s5.stuid AND s5.subjectid = 5;
Kedua-dua pertanyaan SQL akan menjana jadual format lebar yang diperlukan, menjadikannya lebih mudah untuk menganalisis dan menggambarkan data.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Pivot Data dari Format Panjang ke Lebar dalam SQLite?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

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

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

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.

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.

Keupayaan carian teks penuh InnoDB sangat kuat, yang dapat meningkatkan kecekapan pertanyaan pangkalan data dan keupayaan untuk memproses sejumlah besar data teks. 1) InnoDB melaksanakan carian teks penuh melalui pengindeksan terbalik, menyokong pertanyaan carian asas dan maju. 2) Gunakan perlawanan dan terhadap kata kunci untuk mencari, menyokong mod boolean dan carian frasa. 3) Kaedah pengoptimuman termasuk menggunakan teknologi segmentasi perkataan, membina semula indeks dan menyesuaikan saiz cache untuk meningkatkan prestasi dan ketepatan.

Perbezaan antara indeks clustered dan indeks bukan cluster adalah: 1. Klustered Index menyimpan baris data dalam struktur indeks, yang sesuai untuk pertanyaan oleh kunci dan julat utama. 2. Indeks Indeks yang tidak berkumpul indeks nilai utama dan penunjuk kepada baris data, dan sesuai untuk pertanyaan lajur utama bukan utama.

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.

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.

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 menyokong empat jenis indeks: B-Tree, Hash, Full-Text, dan Spatial. 1. B-Tree Index sesuai untuk carian nilai yang sama, pertanyaan dan penyortiran. 2. Indeks hash sesuai untuk carian nilai yang sama, tetapi tidak menyokong pertanyaan dan penyortiran pelbagai. 3. Indeks teks penuh digunakan untuk carian teks penuh dan sesuai untuk memproses sejumlah besar data teks. 4. Indeks spatial digunakan untuk pertanyaan data geospatial dan sesuai untuk aplikasi GIS.
