如何在 BigQuery 中逆透視資料?
如何在BigQuery 中將資料從透視結構轉換為非透視結構
在BigQuery 中,您面臨著轉換資料結構的挑戰將透視表轉換為未透視格式。這涉及將資料轉換為更表格化的表示形式。要實現此目標,請考慮以下步驟:
使用 UNPIVOT 運算子(建議)
BigQuery 現在提供專用的 UNPIVOT 運算子來簡化此轉換。此運算符可讓您指定要旋轉的資料透視列(例如 Q1、Q2、Q3、Q4)以及結果列(例如銷售額、季度)。
SQL 語法:
SELECT product, UNPIVOT(value FOR quarter IN (Q1, Q2, Q3, Q4)) AS sales_quarter FROM pivoted_table
使用巢狀查詢
在引入 UNPIVOT 運算子之前,BigQuery運算子使用者可以使用巢狀查詢實現逆透視:
SQL 語法:
SELECT product, (SELECT value FROM UNNEST(SAFE_CAST(STRUCT(NULL AS name, Q1 AS "value") AS STRUCT<name STRING, value STRING>))) AS Q1, (SELECT value FROM UNNEST(SAFE_CAST(STRUCT(NULL AS name, Q2 AS "value") AS STRUCT<name STRING, value STRING>))) AS Q2, (SELECT value FROM UNNEST(SAFE_CAST(STRUCT(NULL AS name, Q3 AS "value") AS STRUCT<name STRING, value STRING>))) AS Q3, (SELECT value FROM UNNEST(SAFE_CAST(STRUCT(NULL AS name, Q4 AS "value") AS STRUCT<name STRING, value STRING>))) AS Q4 FROM pivoted_table
範例資料轉換
以下範例將轉換透視表:
product | Q1 | Q2 | Q3 | Q4 ------------------------------- Kale | 51 | 23 | 45 | 3 Apple | 77 | 0 | 25 | 2
轉換為未透視表:
product | sales | quarter ------------------------------- Kale | 51 | Q1 Kale | 23 | Q2 Kale | 45 | Q3 Kale | 3 | Q4 Apple | 77 | Q1 Apple | 0 | Q2 Apple | 25 | Q3 Apple | 2 | Q4
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InnoDB使用redologs和undologs確保數據一致性和可靠性。 1.redologs記錄數據頁修改,確保崩潰恢復和事務持久性。 2.undologs記錄數據原始值,支持事務回滾和MVCC。

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MySQL与其他编程语言相比,主要用于存储和管理数据,而其他语言如Python、Java、C 则用于逻辑处理和应用开发。MySQL以其高性能、可扩展性和跨平台支持著称,适合数据管理需求,而其他语言在各自领域如数据分析、企业应用和系统编程中各有优势。

MySQL適合小型和大型企業。 1)小型企業可使用MySQL進行基本數據管理,如存儲客戶信息。 2)大型企業可利用MySQL處理海量數據和復雜業務邏輯,優化查詢性能和事務處理。

MySQL索引基数对查询性能有显著影响:1.高基数索引能更有效地缩小数据范围,提高查询效率;2.低基数索引可能导致全表扫描,降低查询性能;3.在联合索引中,应将高基数列放在前面以优化查询。

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MySQL適合Web應用和內容管理系統,因其開源、高性能和易用性而受歡迎。 1)與PostgreSQL相比,MySQL在簡單查詢和高並發讀操作上表現更好。 2)相較Oracle,MySQL因開源和低成本更受中小企業青睞。 3)對比MicrosoftSQLServer,MySQL更適合跨平台應用。 4)與MongoDB不同,MySQL更適用於結構化數據和事務處理。
