PIVOT 后跟一个聚合函数来拿到结果,FOR 后面跟的科目是我们要转换的列,这样的话科目中的语文、数学、英语就就被转换为列。IN 后面跟的就是具体的科目值。
作者简介: 罗海雄 云和恩墨优化专家 ITPUB论坛数据库管理版版主,2012 ITPUB全国SQL大赛冠军得主,他还是资深的架构师和性能优化专家,对 SQL 优化和理解尤其深入;从开发到性能管理,他
起行列转换,大家是既熟悉又陌生,在oracle 10g版本之前如果要做行列转换,都基本得使用decode来完成,在11g中情况有了改观,可以直接使用pivot特性来完成。这种方式相比decode来说要更加简洁清晰。 我们来举两个例子来说明一下。 -->session状态的监控 对于数据库中的session状态监控可以作为系统运维工作的一部分,一旦发现session异常就可以很快定位出可能是哪些类型的问题。 我们创建一个临时表来替代v$session来说明。 create table session_te
编辑手记:祝贺罗海雄老师加入Oracle ACE社区,他是数据库SQL开发和性能优化专家,也是ITPUB论坛的资深版主,我们整理了罗老师一篇AWR裸数据分析的文档,供大家学习参考
CASE具有两种格式,简单CASE函数和CASE搜索函数。这两种方式,大部分情况下可以实现相同的功能。
以学生表举个例子,展现学生的各门学科和成绩,我们先新建一张表(表中插入测试值的时候用到了rand取随机数,没用过的可以了解下–> 点击打开):
PIVOT,UNPIVOT运算符是SQL server 2005支持的新功能之一,主要用来实现行到列的转换。本文主要介绍PIVOT运算符的操作,以及如何实现动态PIVOT的行列转换。
最近又玩起了sql语句,想着想着便给自己出了一道题目:“行列转换”。起初瞎折腾了不少时间也上网参考了一些博文,不过大多数是采用oracle数据库当中的一些便捷函数进行处理,比如”pivot”。那么,在Mysql环境下如何处理?
讲师简介: 罗海雄 云和恩墨性能优化总监 ITPUB论坛数据库管理版版主,2012 ITPUB全国SQL大赛冠军得主,他还是资深的架构师和性能优化专家,对 SQL 优化和理解尤其深入;从开发到性能管理
今天给新成员讲解PIVOT 和 UNPIVOT示例,顺便整理了一下其用法。这是自SQL Server 2005起提供的新功能。
小勤:ALL函数是清除所有筛选条件并返回表中的不重复值,下面对表的行进行计数应该是3呀,因为有两个大海是重复的,怎么还是4? 大海:没有说all返回的是不重复值啊。 小勤:那么我ALL(表[姓名]),
先看常用的一种表结构设计方式: 那么可能会遇到一种典型的查询方式,主子表关联,查询子表中的某些(或者全部)Key点对应的Value,横向显示(也即以行的方式显示) 这种查询方式很明显的一个却显示多次对
这是经典的行列转行问题。有些读者刚看了图就跳出了文章,实在可惜。经典的行列转换问题,解决的是围绕轴做旋转,这根轴通常明文标识,一眼尽显。但这里不明显。
本来今天想继续写另一篇外传,但总是熬这么晚不是个事儿,况且今儿北京又输了,恨铁不成钢,堵得慌。。。
spark从1.6开始引入,到现在2.4版本,pivot算子有了进一步增强,这使得后续无论是交给pandas继续做处理,还是交给R继续分析,都简化了不少。大家无论在使用pandas、numpy或是R的时候,首先会做的就是处理数据,尤其是将列表,转成成合适的形状。
6月,腾讯云数据库TDSQL PG版 Oracle兼容能力以及TDSQL-A两大引擎全新升级,Oracle兼容性和海量数据查询分析能力再上新台阶,并将在公有云全面开放。 TDSQL是腾讯云企业级分布式数据库,旗下涵盖金融级分布式、云原生、分析型等多引擎融合的完整数据库产品体系,提供业界领先的金融级高可用、计算存储分离、数据仓库、企业级安全等能力。 升级后的TDSQL PG版 Oracle兼容能力将进一步降低用户迁移改造成本,全面支持存储过程、Package管理等高级特性,同时支持分布式和集中式两种架构,用户
这种比较老旧的配置一般都是可以轻松拿下的,所以也没在意,直接丢在sqlmap里面了,等了一会,我发现:在爆数据库,表,列的时候都很正常,但是到了最后获取最后的列中的数据的时候就发生了问题,获取到的值都是空的,如下
上面的cumsum函数是逐列进行累加的,如果需要总累加,那么便可以使用apply函数。
PIVOT用于将列值旋转为列名(即行转列),在SQL Server 2000可以用聚合函数配合CASE语句实现
其中字段意义: id(int) sid(int) subject(string) score(int) 分别代表: 本条记录的ID 学生ID 科目 成绩 需求: 求数学成绩比语文成绩好的学生的ID
SQLSERVER 2005 以后提供了新的方式进行行列转换,下面是一个实例供参考: if object_id('tb') is not null drop table tbTest go create table tbTest(产品 varchar(10),季度 varchar(10),销售额 int) insert into tbTest values('产品1','一季度',1000) insert into tbTest values('产品1','二季度',2000) insert into
行列转换在数据库,开发语言中都是一个津津乐道的话题,今天来简单演示一个使用sed所作的特殊行列转换。 日志的内容如下: append data from MIG_TEST.MO1_MEMO_EXT_2 to MIG_TEST.MO1_MEMO 1936470 rows created. Elapsed: 00:01:01.53 Commit complete. Elapsed: 00:00:00.03 append data from MIG_TEST.MO1_MEMO_EXT_3 to MIG_TEST
大家好!昨天的案例分析,我们过了一把瘾,今天我们集中精力再来讲一个相对复杂的关于二维数据排序的案例。
我们的 SQL 与大数据微信群,有读者提出这么个问题,数据库高级开发工程师,要掌握哪些技能?
非常可惜。原本的初衷,是想拉近每一位读者,与高科技之间的距离。但红线就在那里,碰不得
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使用PIVOT需要注意的是,必须把其他列中同一学生不同信息列隐藏才可以。 例如:我们把一行一行列出的科目变成一列一列,我们的SubjectChineseName就要隐藏掉,否则Pivot出来的结果是同一个学生一样有四行。 只不过右边多出了四列科目而已。 我这里先CAST是因为需要转换格式,从NVARCHAR转为FLOAT。 如果我想要转换的行列数据不是数字的话,应该用什么? 我们可以通过COUNT得到出现的次数,也可以通过MIN()或者MAX()直接显示内容。
行列转换是一个老生常谈的问题,这几天逛知乎有遇到了这个问题。一个前端说,拿到的数据是单列的需要做转换才能够绑定,折腾了好久才搞定,还说这个应该后端直接出数据,不应该让前端折腾。
MySQL是一款常用的关系型数据库,广泛应用于各种类型的应用程序和数据存储需求。在MySQL中,我们经常需要对表格进行行转列或列转行的操作,以满足不同的分析或报表需求。本文将详细介绍MySQL中的行转列和列转行操作,并提供相应的SQL语句进行操作。
那9个字,犹如一声惊雷,在这个热情的群里炸开了锅...
1、SQL入门 在准备成为MySQL DBA之前,能熟练的编写SQL是一个必要条件。exists 和 join之间的等价转换;基本的行列转换;SQL 循环等的熟练掌握对之后的运维和调优工作都有很大的帮助。 推荐书籍: SQL Cookbook 一本循序渐进的SQL指导手册。每一种业务需求,书中都用MySQL,SQL Server,Oracle三种语法进行解析。可以顺序的作为学习书籍,也可以之后作为工具书籍查阅。 The Art of SQL 将SQL调优模拟成一场战役,进行战术分析。更多的是传授SQL架构设
行列转换包括以下六种情况:(1)列转行。(2)行转列。(3)多列转换成字符串。(4)多行转换成字符串。(5)字符串转换成多列。(6)字符串转换成多行。其中,重点是行转列和字符串转换成多行。
在准备成为MySQL DBA之前,能熟练的编写SQL是一个必要条件。exists 和 join之间的等价转换;基本的行列转换;SQL 循环等的熟练掌握对之后的运维和调优工作都有很大的帮助。
今天还是数据分析的学习,如果你觉得文章太长太没意思,欢迎拉到底部直接看大纲总结,一秒学会(学不会我也不负责,让你不看全文)。
zip() 是 Python 中最好用的内置类型之一,它可以接收多个可迭代对象参数,再返回一个迭代器,可以把不同可迭代对象的元素组合起来。
培训系列AmberXie 求二维数组行列之和把二维数组 a 各行之和分别放入 b…
前言:在chinaunix上总是有很多同学咨询想学习数据库,或者是为入行DBA做些准备。几年来作为一个MySQL DBA的成长过程有一些积累和感悟,特此拿出来和大家分享。 SQL 入门 在准备成为MySQL DBA之前,能熟练的编写SQL是一个必要条件。exists 和 join之间的等价转换;基本的行列转换;SQL 循环等的熟练掌握对之后的运维和调优工作都有很大的帮助。 推荐书籍: 1. SQL Cookbook [原版下载] [中文版下载] 一本循序渐进的SQL指导手册。每一种业务需求,书中都用
关于大数据概念,这里参考马丁·希尔伯特的总结:大数据其实是在2000年后,因为信息化的快速发展。信息交换、信息存储、信息处理三个方面能力的大幅增长而产生的数据。
本文中介绍的SQL中行列转换和嵌套式侧栏的生成,将SQL语句查询的结果转换成我们想要的结果。
生产环境中有大量的sql语句在运行,尽管有awr,ash做数据的收集统计,但是dba的调优工作大多数情况都是在问题已经发生后做排查的,有些sql语句可能执行的时间有1,2分钟左右,但是sql语句本身有潜在的性能问题,通过awr是定位不到的,ash尽管能够查到,但是我们在未知的情况下怎么知道问题发生的精确时间点,通过sql monitor能够查到一些实时的性能问题,但是还是需要按照自己的情况和要求来不间断地进行性能的监控。通过一个工具一劳永逸是不现实的。 今天想做数据迁移也有些日子了,看看生产环境中有哪些sq
这几天在做一个招标系统中审批模块,其中关于报价信息这块,用到了pivot和unpivot来实现数据的行列互转,下面简单介绍一下,实际案例,便于回忆和记录相关的条件下使用的情况。pivot 与 unpivot 函数是SQL2005新提供的2个函数,PIVOT 通过将表达式某一列中的唯一值转换为输出中的多个列来旋转表值表达式,并在必要时对最终输出中所需的任何其余列值执行聚合。UNPIVOT 与 PIVOT 执行相反的操作,将表值表达式的列转换为列值。
这几天在做一个招标系统中审批模块,其中关于报价信息这块,用到了pivot和unpivot来实现数据的行列互转,下面简单介绍一下,实际案例,便于回忆和记录相关的条件下使用的情况。pivot 与 unpivot 函数是SQL2005新提供的2个函数,PIVOT 通过将表达式某一列中的唯一值转换为输出中的多个列来旋转表值表达式,并在必要时对最终输出中所需的任何其余列值执行聚合。UNPIVOT 与 PIVOT 执行相反的操作,将表值表达式的列转换为列值。 下面我通过PIVOT 来阐述整个函数的使用:
pandas中的T属性或者transpose函数就是实现行转列的功能,准确地说就是转置
作为一个程序员,时时刻刻都要忙碌于将实际业务转化为代码的繁忙工作中.你可能从事前端工作,展示漂亮的界面, 你是后端,可能按照业务逻辑疯狂封装着接口. 最终种种数据落地都要涉及到数据,
https://doris.apache.org/zh-CN/docs/dev/get-starting/what-is-apache-doris/
使用SELECT * FROM table查询会返回表中的所有列,这在某些情况下可能会导致以下弊端:
谓词 什么是谓词 谓词就是返回值为真值的函数。对于通常的函数来说,返回值有可能是数字、字符串和日期等,但是谓词的返回值全部是真值。这也是谓词和函数的最大区别。 谓词主要有以下几种: LIKE BETWEEN IS NULL、IS NOT NULL IN EXISTS LIKE谓词—字符串的部分一致查询 截止目前,我们使用字符串作为查询条件的例子使用的都是=。这里的=只有在字符串完全一致时才为真。与之相反,LIKE谓词更加模糊一些,当需要进行字符串的部分一致查询时需要使用该谓词。 部分一致大体可以分为前方一致
通过case when 的转换,把列的项目转换成行字段,有两种方法供参考,其中第一个方法较为简洁。
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