KING PRESIDENT 5000 (NULL) MILLER CLERK 1300 (NULL) 解决方案 将多列的数据整合到一列展示可以使用...使用 case when 条件1成立 then ename when 条件2成立 then job when 条件3成立 then sal end 可以将多列的数据放到一列中展示，一行数据过 case...when 转换后最多只会出来一个列的值，要使得同一个员工的数据能依次满足 case when 的条件，就需要复制多份数据，有多个条件就要生成多少份数据。...使用笛卡尔积可以"复制"出多份数据，再对这些相同的数据编号（1-4），编号就作为 case when 的判断条件。...完整的SQL 如下： SELECT CASE rn WHEN 1 THEN ename WHEN 2 THEN job WHEN 3 THEN
先上效果图 (一) 确定数据源及变量 1. 确定需求： a) 通过列数参数来改变最终的列数 b) 更改列数标题不影响数据运行 c) 更改数据源标题不影响数据运行 2....确定变量 a) 列数 b) 列数标题名 c) 数据源标题名 单列数据转多列，主要涉及的就是分组后的索引添加，然后进行透视。 (二) 主要涉及知识点 1....添加索引并取模 Table.AddIndexColumn，Number.Mod（指定行或列数） 2....展开数据后的透视 透视值关系到指定列还是指定行 4. 字段名的动态引用 Table.ToRows(列数字段表){0}{0}
文章目录 1.修改单列的数据类型 2.修改指定多列的数据类型 3.创建dataframe时，修改数据类型 4.读取时，修改数据类型 5.自动 1.修改单列的数据类型 import pandas as...pd.read_csv('test.csv') df['column_name'] = df['column_name'].astype(np.str) print(df.dtypes) 2.修改指定多列的数据类型...pandas as pd df[['c3','c5']] = df[['c3','c5']].apply(pd.to_numeric) print(df.dtypes) 3.创建dataframe时，修改数据类型...float') print(df.dtypes) # method2 df = pd.DataFrame(data, dtype=np.float64) print(df.dtypes) 4.读取时，修改数据类型
- 问题 - 怎么将这个多行多列的数据 变成一列？...- 1 - 不需保持原排序 选中所有列 逆透视，一步搞定 - 2 - 保持原排序：操作法一 思路直接，为保排序，操作麻烦 2.1 添加索引列 2.2 替换null值，避免逆透视时行丢失，后续无法排序...2.3 逆透视其他列 2.4 再添加索引列 2.5 对索引列取模（取模时输入参数为源表的列数，如3） 2.6 修改公式中的取模参数，使能适应增加列数的动态变化 2.7 再排序并删列 2.8...筛选掉原替换null的行 - 3 - 保持排序：操作法二 先转置，行标丢失，新列名可排序 有时候，换个思路，问题简单很多 3.1 转置 3.2 添加索引列 3.3 逆透视 3.4 删列 -...4 - 公式一步法 用Table.ToColumns把表分成列 用List.Combine将多列追加成一列 用List.Select去除其中的null值
在 MySQL 中，将多行数据转为多列数据一般可以通过使用 PIVOT（也称为旋转表格）操作来实现。但是，MySQL 并没有提供原生的 PIVOT 操作。...语句执行的步骤是： 根据学生姓名分组； 在每个分组内，使用 CASE WHEN 语句根据课程名称动态生成一列新的值； 使用 MAX() 函数筛选出每个分组中的最大值，并命名为对应的课程名称； 将结果按照学生姓名进行聚合返回...方法二：使用 GROUP_CONCAT 函数 除了第一种方法，也可以使用 GROUP_CONCAT() 函数和 SUBSTRING_INDEX() 函数快速将多行数据转为多列数据。...总结 以上两种实现方法都能够将 MySQL 中的多行数据转为多列数据。...如果使用 PIVOT 正常情况下需要使用第一种方法自己手动构造查询，如果有更高级需求如 CUBE ROLLUP 等只有 Pivot 才能支持，需要考虑换用非开源数据库操作（如Oracle、SQL Server
导语 最近有个需求要将数据存储从 SQL Server 数据库切换到 Azure Storage 中的 Table。...而 SQL Server 的表往往用一列或多列作为主键，并且没有固定的名称约束。因此，我们首先要处理的就是主键。...从 SQL 语句导出 我们仍就可以利用刚才写的 SQL 导出数据，但这次不再从结果网格中导出（尽管SSMS支持这么做，但也面临同样的数据量限制）。...在数据库上点右键，选择 Tasks - Export Data ? 在向导里将数据源选为 SQL Server Native Client，并连接自己的数据库。 ?...你也可以回到 Azure Portal 看到这些数据 ?
首先使用Sybase Powerdesigner的逆向工程功能，逆向出SQL Server数据库的物理模型。...具体操作是在Powerdesigner中选择“File”，“Reverse Engine”再选择Database，将DBMS选择为SQL Server，如图： 然后选择数据源，也就是要具体连接到的SQL...首先使用SSMS的“生成脚本”功能（在数据库上右键，选择“任务”“生成脚本”选项），可以为SQL Server数据库中的数据生成插入脚本。...首先选择要迁移数据的表，这里我们全选所有的表： 然后单击下一步，选择将脚本保存到新的查询窗口： 单击“高级”选项，在高级选项窗口中选择“要编写脚本的数据的类型”为仅限数据： 然后“确定”再下一步下一步即可生成...这个分号在SQL Server中可以不需要，但是在MySQL中是必须的。简单的方法是使用高级的文本编辑器（比如Notepad++），将\r\n替换为;\r\n即可。
貌似是先做的连接查询，再进行的where条件过滤 回到前面的执行计划： ? 这里是先做的where条件过滤，再做连表，执行计划还不是固定的，那么我们先看下标准的sql执行顺序： ?...因此根据具体业务情况建立多列的联合索引是必要的，那么我们来试试吧。推荐阅读：37 个 MySQL 数据库小技巧！ ?...推荐阅读：MySQL数据库开发的 36 条军规！ 后面发现其实建立联合索引效率会更高，尤其是在数据量较大，单个列区分度不高的情况下。 单列索引 查询语句如下： ? 索引： ?...发现type=index_merge 这是mysql对多个单列索引的优化，对结果集采用intersect并集操作 多列索引 我们可以在这3个列上建立多列索引，将表copy一份以便做测试 ?...： 列类型尽量定义成数值类型，且长度尽可能短，如主键和外键，类型字段等等 建立单列索引 根据需要建立多列联合索引 当单个列过滤之后还有很多数据，那么索引的效率将会比较低，即列的区分度较低 如果在多个列上建立索引
这个问题来自一位网友，原因是需要对一个表里很多个列的数据全部乘以一个系数： 在Power Query里，对于一列的数据乘以一个系数，操作比较简单，直接在转换里有“乘”的功能...： 但是，当需要同时转换很多列的时候，这个功能是不可用的： 那么，如果要转换的列数很多，怎么操作最方便呢？...正如前面提到的，我们可以先对需要转换的数据进行逆透视： 这样，需要转换的数据即为1列，可以用前面提到的“乘”转换功能： 转换好后，再进行透视即可： 很多问题
场景 索引优化 单列索引 多列索引 索引覆盖 排序 场景 我用的数据库是mysql5.6，下面简单的介绍下场景 课程表 create table Course( c_id int PRIMARY KEY...300w，以后会更多，就索引存储而言，都是不小的数目，随着数据量的 增加，索引就不能全部加载到内存，而是要从磁盘去读取，这样索引的个数越多，读磁盘的开销就越大，因此根据具体 业务情况建立多列的联合索引是必要的...，尤其是在数据量较大，单个列区分度不高的情况下。...image_thumb3 发现type=index_merge 这是mysql对多个单列索引的优化，对结果集采用intersect并集操作 多列索引 我们可以在这3个列上建立多列索引，将表copy一份以便做测试...调优的总结，以后有时间再深入研究 列类型尽量定义成数值类型，且长度尽可能短，如主键和外键，类型字段等等 建立单列索引 根据需要建立多列联合索引 当单个列过滤之后还有很多数据，那么索引的效率将会比较低，即列的区分度较低
从另外一个角度看，该表的数据是300w，以后会更多，就索引存储而言，都是不小的数目，随着数据量的增加，索引就不能全部加载到内存，而是要从磁盘去读取，这样索引的个数越多，读磁盘的开销就越大。...发现type=index_merge 这是mysql对多个单列索引的优化，对结果集采用intersect并集操作 多列索引 我们可以在这3个列上建立多列索引，将表copy一份以便做测试 create index...调优的总结，以后有时间再深入研究： 1、列类型尽量定义成数值类型，且长度尽可能短，如主键和外键，类型字段等等 2、建立单列索引 3、根据需要建立多列联合索引 当单个列过滤之后还有很多数据，那么索引的效率将会比较低...发现type=index_merge 这是mysql对多个单列索引的优化，对结果集采用intersect并集操作 多列索引 我们可以在这3个列上建立多列索引，将表copy一份以便做测试 create index...调优的总结，以后有时间再深入研究： 1、列类型尽量定义成数值类型，且长度尽可能短，如主键和外键，类型字段等等 2、建立单列索引 3、根据需要建立多列联合索引 当单个列过滤之后还有很多数据，那么索引的效率将会比较低
无论是pandas的DataFrame还是spark.sql的DataFrame，获取指定一列是一种很常见的需求场景，获取指定列之后可以用于提取原数据的子集，也可以根据该列衍生其他列。...因此，如果从DataFrame中单独取一列，那么得到的将是一个Series（当然，也可以将该列提取为一个只有单列的DataFrame，但本文仍以提取单列得到Series为例）。...此处用单个列名即表示提取单列，提取结果为该列对应的Series，若是用一个列名组成的列表，则表示提取多列得到一个DataFrame子集； df.iloc[:, 0]：即通过索引定位符iloc实现，与loc...03 小结 本文分别列举了Pandas和Spark.sql中DataFrame数据结构提取特定列的多种实现，其中Pandas中DataFrame提取一列既可用于得到单列的Series对象，也可用于得到一个只有单列的...DataFrame子集，常用的方法有4种；而Spark中提取特定一列，虽然也可得到单列的Column对象，但更多的还是应用select或selectExpr将1个或多个Column对象封装成一个DataFrame
将会更高，从另外一个角度看，该表的数据是300w，以后会更多，就索引存储而言，都是不小的数目，随着数据量的。...业务情况建立多列的联合索引是必要的，那么我们来试试吧。...发现type=index_merge 这是mysql对多个单列索引的优化，对结果集采用intersect并集操作。 # 多列索引 我们可以在这3个列上建立多列索引，将表copy一份以便做测试。...# 最左前缀 多列索引还有最左前缀的特性。...建立单列索引 根据需要建立多列联合索引。
以后会更多，就索引存储而言，都是不小的数目，随着数据量的 增加，索引就不能全部加载到内存，而是要从磁盘去读取，这样索引的个数越多，读磁盘的开销就越大，因此根据具体 业务情况建立多列的联合索引是必要的，那么我们来试试吧...，尤其是在数据量较大，单个列区分度不高的情况下。...发现type=index_merge 这是mysql对多个单列索引的优化，对结果集采用intersect并集操作 多列索引 我们可以在这3个列上建立多列索引，将表copy一份以便做测试 create index...列类型尽量定义成数值类型，且长度尽可能短，如主键和外键，类型字段等等 2. 建立单列索引 3....根据需要建立多列联合索引 当单个列过滤之后还有很多数据，那么索引的效率将会比较低，即列的区分度较低， 那么如果在多个列上建立索引，那么多个列的区分度就大多了，将会有显著的效率提高。 4.
貌似是先做的连接查询，再进行的where条件过滤 回到前面的执行计划： ? 这里是先做的where条件过滤，再做连表，执行计划还不是固定的，那么我们先看下标准的sql执行顺序： ?...以后会更多，就索引存储而言，都是不小的数目，随着数据量的 增加，索引就不能全部加载到内存，而是要从磁盘去读取，这样索引的个数越多，读磁盘的开销就越大，因此根据具体 业务情况建立多列的联合索引是必要的，那么我们来试试吧...发现type=index_merge 这是mysql对多个单列索引的优化，对结果集采用intersect并集操作 多列索引 我们可以在这3个列上建立多列索引，将表copy一份以便做测试 create index...列类型尽量定义成数值类型，且长度尽可能短，如主键和外键，类型字段等等 2. 建立单列索引 3....根据需要建立多列联合索引 当单个列过滤之后还有很多数据，那么索引的效率将会比较低，即列的区分度较低， 那么如果在多个列上建立索引，那么多个列的区分度就大多了，将会有显著的效率提高。 4.
='no' 这个 SQL，他 从数据库 SQL优化、数据安全、SQL审核、开发规范、IN-Memory 特性方面做了深入的分析。...优化器默认将多列组合的伪列信息写入到数据字典中 eygle@TEST>select COLUMN_NAME,NUM_DISTINCT,DENSITY,NUM_BUCKETS,HISTOGRAM,SAMPLE_SIZE...、A2做了组合列并对其收集多列统计信息后，Oracle可以根据多列的统计信息评估出多列条件的可选择率，相比单列可选择率相乘会更加准确。...，尽量将这些索引改造成组合索引 为什么组合索引相比单列索引大部分情况下都要高效呢？...这是因为组合索引中保存了索引键值按照顺序存放的所有列，直接在索引键值上多列进行过滤筛选，无论是access还是filter； 而多个单列索引合并的时候，是需要在多个索引段之间进行跳跃的，而且假设满足
`c_id` = 0) ) 貌似是先做的连接查询，再进行的where条件过滤 回到前面的执行计划： 这里是先做的where条件过滤，再做连表，执行计划还不是固定的，那么我们先看下标准的sql执行顺序...从另外一个角度看，该表的数据是300w，以后会更多，就索引存储而言，都是不小的数目，随着数据量的增加，索引就不能全部加载到内存，而是要从磁盘去读取，这样索引的个数越多，读磁盘的开销就越大。...因此根据具体业务情况建立多列的联合索引是必要的，那么我们来试试吧。推荐阅读：37 个 MySQL 数据库小技巧！...300w,查询时间：0.415s 执行计划： 发现type=index_merge 这是mysql对多个单列索引的优化，对结果集采用intersect并集操作 多列索引 我们可以在这3个列上建立多列索引...调优的总结，以后有时间再深入研究： 列类型尽量定义成数值类型，且长度尽可能短，如主键和外键，类型字段等等 建立单列索引 根据需要建立多列联合索引 当单个列过滤之后还有很多数据，那么索引的效率将会比较低
然后再执行 select s.* from Student s where s.s_id in(7,29,5000) 耗时：0.001s 这样就是相当快了啊，Mysql竟然不是先执行里层的查询，而是将sql...从另外一个角度看，该表的数据是300w，以后会更多，就索引存储而言，都是不小的数目，随着数据量的增加，索引就不能全部加载到内存，而是要从磁盘去读取，这样索引的个数越多，读磁盘的开销就越大。...因此根据具体业务情况建立多列的联合索引是必要的，那么我们来试试吧。推荐阅读：干货 | 鸟瞰 MySQL，唬住面试官！...发现type=index_merge 这是mysql对多个单列索引的优化，对结果集采用intersect并集操作 多列索引 我们可以在这3个列上建立多列索引，将表copy一份以便做测试 create index...调优的总结，以后有时间再深入研究： 列类型尽量定义成数值类型，且长度尽可能短，如主键和外键，类型字段等等 建立单列索引 根据需要建立多列联合索引 当单个列过滤之后还有很多数据，那么索引的效率将会比较低
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