如何使用条件聚合在 SQL Server 2000 中透视数据?
在 SQL Server 2000 中透视数据
透视数据是指将数据集从垂直的、面向列的格式转换为面向列的格式的过程。水平的、面向行的格式。换句话说,它允许您旋转表中的数据,使列变成行,反之亦然。
考虑以下两个表:
-
产品
ProductId Name 1 Product A 2 Product B -
产品Meta
ProductId MetaKey MetaValue 1 A Value A for Product A 1 B Value B for Product A 1 C Value C for Product A 2 A Value A for Product B 2 B Value B for Product B 2 C Value C for Product B
您想要获得一个结果集,该结果集将产品名称显示为行,元键显示为列,每个单元格中都有相应的元值:
ProductName | Meta A | Meta B | Meta C |
---|---|---|---|
Product A | Value A for Product A | Value B for Product A | Value C for Product A |
Product B | Value A for Product B | Value B for Product B | Value C for Product B |
要实现此枢轴,您可以在 SELECT 中结合使用条件聚合和 CASE 语句语句:
SELECT P.ProductId, P.Name, MIN(CASE WHEN PM.MetaKey = 'A' THEN PM.MetaValue END) AS MetaA, MIN(CASE WHEN PM.MetaKey = 'B' THEN PM.MetaValue END) AS MetaB, MIN(CASE WHEN PM.MetaKey = 'C' THEN PM.MetaValue END) AS MetaC FROM Products AS P INNER JOIN ProductMeta AS PM ON PM.ProductId = P.ProductId GROUP BY P.ProductId, P.Name;
此查询将按产品 ID 和名称正确对行进行分组,并检索每个键所需的元值。
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InnoDB使用redologs和undologs确保数据一致性和可靠性。1.redologs记录数据页修改,确保崩溃恢复和事务持久性。2.undologs记录数据原始值,支持事务回滚和MVCC。

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着称,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的基本操作包括创建数据库、表格,及使用SQL进行数据的CRUD操作。1.创建数据库:CREATEDATABASEmy_first_db;2.创建表格:CREATETABLEbooks(idINTAUTO_INCREMENTPRIMARYKEY,titleVARCHAR(100)NOTNULL,authorVARCHAR(100)NOTNULL,published_yearINT);3.插入数据:INSERTINTObooks(title,author,published_year)VA

InnoDBBufferPool通过缓存数据和索引页来减少磁盘I/O,提升数据库性能。其工作原理包括:1.数据读取:从BufferPool中读取数据;2.数据写入:修改数据后写入BufferPool并定期刷新到磁盘;3.缓存管理:使用LRU算法管理缓存页;4.预读机制:提前加载相邻数据页。通过调整BufferPool大小和使用多个实例,可以优化数据库性能。

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