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mysql转列简单例子_mysql转列、转行示例

最近在开发过程中遇到问题,需要将数据库中一张表信息进行行转列操作,再将每(即每个字段)作为与其他表进行联表查询的字段进行显示。 借此机会,在网上查阅了相关方法,现总结出一种比较简单易懂的方法备用。...一、转列:将原本同一下多行的不同内容作为多个字段,输出对应内容。...效果图: 数据库表中的内容: 转换后: 可以看出,这里转列是将原来的f_subject字段的多行内容选出来,作为结果集中的不同,并根据f_student_id进行分组显示对应的f_score;...但是正常情况下,一个student对应一个subject只有一个分数,因此可以使用SUM()、MAX()、MIN()、AVG()等聚合函数都可以达到转列的效果。...’语文’,f_score,0)作为条件,即对所有f_subject=’语文’的记录的f_score字段进行SUM()、MAX()、MIN()、AVG()操作,如果f_score没有值则默认为0; 二、转行

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使用 MySQL 5.7 虚拟提高查询效率

在这篇博客中,我们将看看如何使用MySQL 5.7的虚拟来提高查询性能。...说明 大约两年前,我发表了一个在MySQL5.7版本上关于虚拟的文章。从那时开始,它成为MySQL5.7发版当中,我最喜欢的一个功能点。...原因很简单:在虚拟的帮助下,我们可以创建间接索引(fine-grained indexes),可以显著提高查询性能。...在这种情况下,我们有许多处理方法: 创建时间戳和GROUP BY的联合索引; 创建一个覆盖索引(包含所有查询字段); 仅对GROUP BY创建索引; 创建索引松散索引扫描。...结论 MySQL 5.7的生成提供一个有价值的方法来提高查询性能。如果你有一个有趣的案例,请在评论中分享。

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使用MySQL 5.7虚拟提高查询效率

-5-7-to-increase-query-performance/ 原文作者:Alexander Rubin 在这篇博客中,我们将看看如何使用MySQL 5.7的虚拟来提高查询性能。...说明 大约两年前,我发表了一个在MySQL5.7版本上关于虚拟的文章。从那时开始,它成为MySQL5.7发版当中,我最喜欢的一个功能点。...原因很简单:在虚拟的帮助下,我们可以创建间接索引(fine-grained indexes),可以显著提高查询性能。...在这种情况下,我们有许多处理方法: 创建时间戳和GROUP BY的联合索引; 创建一个覆盖索引(包含所有查询字段); 仅对GROUP BY创建索引; 创建索引松散索引扫描。...结论 MySQL 5.7的生成提供一个有价值的方法来提高查询性能。如果你有一个有趣的案例,请在评论中分享。

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存储、存储

尽管这种方式很明显的不太适合于交易环境,在交易环境中,一个事务与一数据有效对应,而在查询进程环境中,很显然,查询是基于特定的来选择的。...三、行列存储比较 将表放入存储系统中有两种方法,而我们绝大部分是采用存储的。存储法是将各行放入连续的物理位置,这很像传统的记录和文件系统。然后由数据库引擎根据每个查询提取需要的。...存储法是将数据按照存储到数据库中,与存储类似; 3.1基于的储存 基于的存储是将数据组织成多个,这样就能在一个操作中找到所有的。...3.2基于的存储 基于的访问存在的缺点是载入速度通常比较慢,因为源数据在外部来源中是以或者记录的形式表示的。这样做的优点是针对某个中的值进行简单查询的速度非常快,需要的内部存储资源最少。...五、存储数据库的安装 MonetDB是一个开源的高性能存储数据库系统,比基于存储的MySQL性能最多可提高10倍 , 参见 MonetDB的TPC-H 性能测试。

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Bootstrap

(Row)(Row)是Bootstrap中的一个容器,用于包含一组。通过将内容放置在行内,我们可以创建水平排列的,并控制其在不同屏幕尺寸下的布局。...-- 内容 -->在上述示例中,我们使用元素创建了一个,并添加了.row类。可以包含一个或多个,并且总宽度应该等于12。如果超过12,那么多余的会自动换行到下一。...-- 右侧内容 --> 在上述示例中,我们在一个中创建了两个。每个都使用col-类指定了的宽度。...在这种情况下,.col-6表示每个占据的一半宽度,因此左侧和右侧内容将并排显示。Bootstrap使用12的网格系统。...中包含了三个(.col-lg-4 col-md-6)。在大型屏幕(大于等于lg断点)上,每个占据4个网格的宽度(.col-lg-4),即一同时显示3个

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MySQL原理 - InnoDB引擎 - 记录存储 - Off-page

本文基于 MySQL 8 在前面的两篇文章,我们分析了 MySQL InnoDB 引擎的两种记录存储格式: Compact 格式 Redundant 格式 在这里简单总结下: Compact 格式结构...对于第二,我们发现这一的 large_content 的数据并没有完全存储在这一,而是一部分存储在这一,另一部分存储在了其他地方,这种就被称为 off-page ,存储到的其他地方被称为...由此可见 Redundant 格式中,off-page 的结构其实是: 这样我们会联想到三个问题: 什么时候变成 off-page ?...对于哪些类型会这么存储? 1. 什么时候变成 off-page ?...Compact 中 off-page 处理 Compact 中对于 off-page 的处理与 Redundant 基本一样,只是由于数据结构不一样: 导致变成 off-page 的临界点不一样

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存储 VS 存储

存储是在指定位置写入一次,存储是将磁盘定位到多个列上分别写入,这个过程仍是存储的数倍。所以,数据修改也是以存储占优。...07、存储的适用场景 1)一般来说,一个OLAP类型的查询可能需要访问几百万甚至几十亿个数据,且该查询往往只关心少数几个数据。...因此,列式数据库大大地提高了OLAP大数据量查询的效率 OLTP  OnLine TransactionProcessor 在线联机事务处理系统(比如Mysql,Oracle等产品) OLAP  OnLine...当然,如果每次查询涉及的数据量较小或者大部分查询都需要整行的数据,列式数据库并不适用。 08、最后总结如下 ①数据是按存储的。 ②没有索引的查询使用大量I/O。...列式数据库的特性如下: ①数据按存储,即每一单独存放。 ②数据即索引。 ③只访问查询涉及的,可以大量降低系统I/O。 ④每一由一个线程来处理,即查询的并发处理性能高。

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存储 VS 存储

存储是在指定位置写入一次,存储是将磁盘定位到多个列上分别写入,这个过程仍是存储的数倍。所以,数据修改也是以存储占优。...存储的适用场景 1)一般来说,一个OLAP类型的查询可能需要访问几百万甚至几十亿个数据,且该查询往往只关心少数几个数据。...因此,列式数据库大大地提高了OLAP大数据量查询的效率 OLTP OnLine TransactionProcessor 在线联机事务处理系统(比如Mysql,Oracle等产品) OLAP...当然,如果每次查询涉及的数据量较小或者大部分查询都需要整行的数据,列式数据库并不适用。 最后总结如下 传统式数据库的特性如下: ①数据是按存储的。 ②没有索引的查询使用大量I/O。...列式数据库的特性如下: ①数据按存储,即每一单独存放。 ②数据即索引。 ③只访问查询涉及的,可以大量降低系统I/O。 ④每一由一个线程来处理,即查询的并发处理性能高。

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