如何使用 CASE WHEN 透视 SQL 列将行数据转换为列?
使用 CASE WHEN 进行 SQL 列透视
需要将 SQL 数据从行转换为列? CASE WHEN
语句提供了一种简单的数据透视解决方案,特别是在处理需要聚合的列中包含重复值的表时。
让我们用一个例子来说明。 想象一下这张桌子:
Bank: name val amount John 1 2000 Peter 1 1999 Peter 2 1854 John 2 1888
我们的目标:将其重组为一个表,其中唯一的“val”值成为列,每个唯一的“name”是一行。所需的输出:
name amountVal1 amountVal2 John 2000 1888 Peter 1999 1854
以下是如何使用 SUM()
和 CASE WHEN
实现此枢轴:
SELECT name, SUM(CASE WHEN val = 1 THEN amount ELSE 0 END) AS amountVal1, SUM(CASE WHEN val = 2 THEN amount ELSE 0 END) AS amountVal2 FROM bank GROUP BY name;
此查询使用 SUM()
聚合每个唯一 amount
和 name
组合的 val
值。 CASE WHEN
语句检查 val
是 1 还是 2,并相应地分配相应的 amount
。 GROUP BY name
确保每个唯一名称一行。 结果呢? amountVal1
和 amountVal2
列整齐地表示透视数据。 此方法对于已知的、有限数量的 val
值有效。对于动态数量的值,请考虑使用 PIVOT 或其他更高级的技术。
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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。

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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。

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MySQL索引基数对查询性能有显着影响: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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