


Wie kann ich Daten mit eindeutigen Datens?tzen genau zentrieren, um den Verlust von Informationen zu vermeiden?
Dec 30, 2024 pm 01:01 PMEindeutige Datens?tze effektiv pivotieren
Pivot-Abfragen spielen eine entscheidende Rolle bei der Umwandlung von Daten in ein Tabellenformat und erm?glichen eine einfache Datenanalyse. Beim Umgang mit unterschiedlichen Datens?tzen kann das Standardverhalten von Pivot-Abfragen jedoch problematisch werden.
Problem: Unterschiedliche Werte ignorieren
Beachten Sie die folgende Tabelle:
------------------------------------------------------ | Id Code percentage name name1 activity | ----------------------------------------------------- | 1 Prashant 43.43 James James_ Running | | 1 Prashant 70.43 Sam Sam_ Cooking | | 1 Prashant 90.34 Lisa Lisa_ Walking | | 1 Prashant 0.00 James James_ Stealing | | 1 Prashant 0.00 James James_ Lacking | | 1 Prashant 73 Sam Sam_ Cooking 1 | ------------------------------------------------------
Eine herk?mmliche Pivot-Abfrage wie:
SELECT Id,Code, MAX(CASE WHEN name = 'James' THEN activity END) AS James, MAX(CASE WHEN name1 = 'James_' THEN percentage END) AS James_, MAX(CASE WHEN name = 'Sam' THEN activity END) AS Sam, MAX(CASE WHEN name1 = 'Sam_' THEN percentage END) AS Sam_, MAX(CASE WHEN name = 'Lisa' THEN activity END) AS Lisa, MAX(CASE WHEN name1 = 'Lisa_' THEN percentage END) AS Lisa_ FROM A GROUP BY Id, Code
würde Folgendes ergeben Tabelle:
------------------------------------------------------------------- Id Code James James_ Sam Sam_ Lisa Lisa_ ------------------------------------------------------------------- 1 Prashant Running 43.43 Cooking 3.43 Walking 90.34 1 Prashant Stealing 0.0 NULL NULL NULL NULL -------------------------------------------------------------------
Das Problem hierbei ist, dass die Pivot-Abfrage eindeutige Werte für Name1 ignoriert, wenn Name wiederholt wird und der Prozentsatz 0 ist. In diesem Fall geht die Aktivit?t ?Fehlend“ für James verloren.
L?sung: Verwendung von ROW_NUMBER() für Genauigkeit
Um dieses Problem zu beheben, k?nnen wir Folgendes vorstellen: ROW_NUMBER():
;with cte as ( select *, ROW_NUMBER() over (partition by name order by percentage desc) ROWNUM from A ) ...
Durch die Verwendung von ROW_NUMBER() partitionieren wir die Daten basierend auf dem Namen und weisen jeder Zeile eine eindeutige Nummer innerhalb dieser Partition zu. Dadurch k?nnen wir den Zusammenhang zwischen Aktivit?ten und Prozents?tzen beibehalten, auch wenn der Name wiederholt wird.
Die resultierende Tabelle sieht wie folgt aus:
---------------------------------------------------------- | Id Code James James_ Sam Sam_ Lisa Lisa_ ---------------------------------------------------------- | 1 Prashant Running 43.43 Cooking 1 73 Walking 90.34 | 1 Prashant Stealing 0.00 Cooking 3.43 NULL NULL | 1 Prashant Lacking 0.00 NULL NULL NULL NULL ----------------------------------------------------------
Alle Aktivit?ten, einschlie?lich ?Fehlend“ für James werden nun in der Pivot-Tabelle dargestellt. Diese Technik stellt sicher, dass eindeutige Werte erhalten bleiben und genaue Daten für die Analyse bereitgestellt werden.
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Schalten Sie MySQL langsame Abfrageprotokolle ein und analysieren Sie standhafte Leistungsprobleme. 1. Bearbeiten Sie die Konfigurationsdatei oder setzen Sie dynamisch Slow_query_log und long_query_time; 2. Das Protokoll enth?lt wichtige Felder wie query_time, lock_time, rows_examed, um die Effizienz -Engp?sse zu beurteilen. 3. Verwenden Sie Mysqldumpslow- oder Pt-Query-Digest-Tools, um die Protokolle effizient zu analysieren. 4. Optimierungsvorschl?ge umfassen das Hinzufügen von Indizes, das Vermeidung von Auswahl*, das Aufteilungsabfragen usw. Das Hinzufügen eines Index zu user_id kann die Anzahl der gescannten Zeilen erheblich reduzieren und die Effizienz der Abfrage verbessern.

Mysqldump ist ein gemeinsames Werkzeug, um logische Sicherungen von MySQL -Datenbanken durchzuführen. Es generiert SQL -Dateien, die Anweisungen erstellen und einfügen, um die Datenbank wieder aufzubauen. 1. Es wird nicht die Originaldatei getroffen, sondern die Datenbankstruktur und den Inhalt in tragbare SQL -Befehle konvertiert. 2. Es ist für kleine Datenbanken oder eine selektive Wiederherstellung geeignet und ist nicht für die schnelle Wiederherstellung von Daten auf TB-Ebene geeignet. 3. Die gemeinsamen Optionen sind-Single-Transaktion, -databasen,-ALLE-DATABASEN, -ROUTINES usw.; 4. Verwenden Sie den Befehl MySQL, um w?hrend der Genesung importieren zu k?nnen, und k?nnen Sie fremde Schlüsselprüfungen ausschalten, um die Geschwindigkeit zu verbessern. 5. Es wird empfohlen, die Sicherung regelm??ig zu testen, die Komprimierung und automatische Einstellung zu verwenden.

Beachten Sie bei der Behandlung von Nullwerten in MySQL: 1. Beim Entwerfen der Tabelle sind die Schlüsselfelder auf Notnull gesetzt, und optionale Felder sind null zugelassen. 2. isnull oder isnotnull muss mit = oder! = Verwendet werden; 3. IFNULL oder Koalesce -Funktionen k?nnen verwendet werden, um die Standardwerte für die Anzeige zu ersetzen. 4. Seien Sie vorsichtig, wenn Sie Nullwerte direkt verwenden, wenn Sie einfügen oder aktualisieren, und achten Sie auf die Verarbeitungsmethoden für Datenquellen und ORM -Framework. NULL stellt einen unbekannten Wert dar und entspricht keinem Wert, einschlie?lich sich selbst. Seien Sie daher vorsichtig, wenn Sie Tabellen abfragen, z?hlen und anschlie?en, um fehlende Daten oder logische Fehler zu vermeiden. Die rationale Verwendung von Funktionen und Einschr?nkungen kann die durch NULL verursachten St?rungen wirksam verringern.

Um die Gr??e der MySQL -Datenbank und -Tabelle anzuzeigen, k?nnen Sie das Information_Schema direkt abfragen oder das Befehlszeilen -Tool verwenden. 1. überprüfen Sie die gesamte Datenbankgr??e: Führen Sie die SQL -Anweisung SELECTTABLE_SCHEMAAS'DATABASE ', sum (data_length index_length)/1024/1024AS' von 'mb)' frominformation_schema.tablesGabytable_schema aus; Sie k?nnen die Gesamtgr??e aller Datenbanken erhalten oder hinzufügen, wo die Bedingungen die spezifische Datenbank begrenzen. 2. überprüfen Sie die einzelne Tabellengr??e: Verwenden Sie Selecta Selecta

Die Probleme mit dem Charaktersatz und Sortieren von Regeln sind h?ufig, wenn plattformübergreifende Migration oder mehrk?pfige Entwicklung entwickelt werden, was zu verstümmelten Code oder inkonsistenten Abfragen führt. Es gibt drei Kernl?sungen: überprüfen und vereinbaren Sie zun?chst den Zeichensatz von Datenbank, Tabelle und Feldern in UTF8MB4, sehen Sie sich durch showCreateDatabase/Tabelle an und ?ndern Sie sie mit Alter Anweisung. Zweitens geben Sie das UTF8MB4 -Zeichen fest, wenn der Client eine Verbindung herstellt, und setzen Sie ihn in Verbindungsparametern oder setzen Sie SetNames aus. W?hlen Sie drittens die Sortierregeln vernünftig aus und empfehlen Sie die Verwendung von UTF8MB4_unicode_ci, um die Genauigkeit von Vergleich und Sortierung zu gew?hrleisten, und geben Sie sie beim Erstellen der Bibliothek und der Tabelle an.

GroupBy wird verwendet, um Daten nach Feld zu gruppieren und Aggregationsvorg?nge durchzuführen und die Ergebnisse nach der Gruppierung zu filtern. Beispielsweise kann die Verwendung von GroupByCustomer_id den Gesamtverbrauchsbetrag jedes Kunden berechnen. Wenn Sie die Verwendung von Kunden mit einem Gesamtverbrauch von mehr als 1.000 herausfinden k?nnen. Die nicht aggregierten Felder nach der Auswahl müssen in GroupBy angezeigt werden und k?nnen mit einem Alias ??oder ursprünglichen Ausdruck bedingt gefiltert werden. Zu den allgemeinen Techniken geh?ren das Z?hlen der Anzahl jeder Gruppe, die Gruppierung mehrerer Felder und das Filtern mit mehreren Bedingungen.

MySQL unterstützt die Transaktionsverarbeitung und verwendet die InnoDB Storage Engine, um die Datenkonsistenz und Integrit?t zu gew?hrleisten. 1. Transaktionen sind eine Reihe von SQL -Operationen, entweder alle erfolgreich oder alle nicht zurückrollen. 2. S?ureattribute umfassen Atomizit?t, Konsistenz, Isolation und Persistenz; 3. Die Aussagen, die Transaktionen manuell kontrollieren, sind Starttransaktion, Commit und Rollback; V. 5. Verwenden Sie die Transaktionen korrekt, um den langfristigen Betrieb zu vermeiden, automatische Commits auszuschalten und Verriegelungen und Ausnahmen vernünftig zu verarbeiten. Durch diese Mechanismen kann MySQL eine hohe Zuverl?ssigkeit und eine gleichzeitige Kontrolle erreichen.
