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SQL 将多列的数据转到一列

假设我们要把 emp 表中的 ename、job 和 sal 字段的值整合到一列中,每个员工的数据(按照 ename -> job -> sal 的顺序展示)是紧挨在一块,员工之间使用空行隔开。...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。...完整的SQL 如下: SELECT CASE rn WHEN 1 THEN ename WHEN 2 THEN job WHEN 3 THEN

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SQL Server 2014聚集列存储索引

在SQL Server 2012中首次引入了基于列存储数据格式的存储方式。叫做“列存储索引”。...在SQL Server2012 中,只能创建非聚集列存储索引,并且不能更新。为了更新你必须删除索引,然后进行插入、更新或者删除的操作后在重建索引。...流程就是将行数据提取成列数据,然后进行压缩存储,多余的部分放到deltastore中。...下图中我在SQL Server2014 企业版中,创建聚集索引: image.png 需要注意的是如果在表上已经有其他索引,尝试创建聚集列存储索引就会出现错误,正如我们之前说的,同一个表中不能或者其他索引...总结: 列存储索引是一个使用SQL Server性能优化的方案,通过减少IO消耗,尤其对数据仓库和BI查询都是由明显性能提升。它通过排序数据作为列存储,然后压缩,并使用批处理来处理数据。

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    SQL Server 2014聚集列存储索引

    在SQL Server 2012中首次引入了基于列存储数据格式的存储方式。叫做“列存储索引”。...在SQL Server2012 中,只能创建非聚集列存储索引,并且不能更新。为了更新你必须删除索引,然后进行插入、更新或者删除的操作后在重建索引。...这个列存储索引扫描操作符如下所示: ? 如上所示,Estimated I/O Cost从0.183866下降到0.0112731,这是因为SQL引擎只检索需要的列,节省了IO和内存资源。...与非聚集索引创建类似,选择列,然后这些列没有排序也不能使用Include选项: ? 下图中我在SQL Server2014 企业版中,创建聚集索引: ?...总结: 列存储索引是一个使用SQL Server性能优化的方案,通过减少IO消耗,尤其对数据仓库和BI查询都是由明显性能提升。它通过排序数据作为列存储,然后压缩,并使用批处理来处理数据。

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    SQL Server 2016 列存储索引功能增强「建议收藏」

    列存储索引(columnstore index)在SQL Server 2012中已经引入,其带来性能提升的同时也有很多限制,比如对带有列存储索引的表进行INSERT, UPDATE和DELETE时,会遇到如下错误提示...: 由于这种限制,索引列存储索引并不太适合在SQL Server 2012 OLTP DB中应用。...不过,SQL Server 2016对列存储索引做了很多改进,其中我觉得最大的变化是可更新的列存储索引,即可以直接对带有列存储索引的表进行INSERT, UPDATE和DELETE,因此,我们可以在SQL...Server 2016环境中尝试应用这以功能,已提升查询性能。...在SQL 2016环境测试的过程中,我发现列存储索引对于有聚集函数的T-SQL,有很好的性能提升,比如下面这个示例,性能提升约15倍: JOIT表有1500833笔记录,复制一份到JOIT_CSI表,2

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    包含列的索引:SQL Server索引进阶 Level 5

    在这个级别中,我们检查选项以将其他列添加到非聚集索引(称为包含列)。 在检查书签操作的级别6中,我们将看到SQL Server可能会单方面向您的索引添加一些列。...你可能会问“为什么甚至包括列?为什么不简单地将OrderQty,UnitPrice和LineTotal添加到索引键?...索引的数据分布统计将更容易维护。 当我们查看索引的内部结构以及由SQL Server维护的用于优化查询性能的一些附加信息时,大多数这些优势在以后的级别中将更有意义。...我们必须过滤最右边的搜索键列ModifiedDate; 而不是最左边的一列ProductID。 新的查询如清单5.4所示。...因此,SQL Server扫描索引。 扫描索引而不是表格有两个好处: 索引小于表,需要更少的读取。 行已经分组,需要较少的非阅读活动。

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    MS SQL Server STUFF 函数实战 统计记录行转为列显示

    范例运行环境 操作系统: Windows Server 2019 DataCenter 数据库:Microsoft SQL Server 2016 视图样本设计 假设某一视图 [v_pj_rep1_lname_score...score decimal 被评价人权重分1 总人数的平均分*20% 4 score2 decimal 被评价人权重分2 总人数的平均分*20%*30% 5 dname nvarchar 统计显示 将行数据变为列数据..._lname_score a group by projectcid,wxmpcid 对视图样本进行项目ID和被评价人ID进行分组统计 小结 SQL Server 中的 STUFF 函数是将字符串插入到另一个字符串中...它从第一个字符串的开始位置删除指定长度的字符;然后将第二个字符串插入到第一个字符串的开始位置。...view=sql-server-ver16&redirectedfrom=MSDN 至此STUFF的函数使用我们就介绍到这里,具体使用中我们还需要灵活掌握,对结果数据的细节可能要进一步进行处理,以满足我们的统计要求

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    MS SQL Server 实战 排查多列之间的值是否重复

    需求 在日常的应用中,排查列重复记录是经常遇到的一个问题,但某些需求下,需要我们排查一组列之间是否有重复值的情况。...本文将介绍如何利用 group by 、having 语句来实现这一需求,主要实现如下功能: (1)上传 EXCEL 版试题题库到 MS SQL SERVER 数据库进行导入 (2)通过 union...all 将各选项列的数据进行 转记录行的合并 (3)通过 group by 语句 和 count 聚合函数统计重复情况 (4)通过 having 子句筛选出重复记录 范例运行环境 操作系统: Windows...Server 2019 DataCenter 数据库:Microsoft SQL Server 2016 .netFramework 4.7.2 数据样本设计 假设有 EXCEL 数据题库如下: 如图我们假设设计了错误的数据源...SQL语句 首先通过 UNION ALL 将A到D的各列的值给组合成记录集 a,代码如下: select A as item,sortid from exams union all select

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    MySQL中的行转列和列转行操作,附SQL实战

    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。...行转列行转列操作指的是将表格中一行数据转换为多列数据的操作。在MySQL中,可以通过以下两种方式进行行转列操作。1....,而每月的销售额则被转换成新的列。...列转行列转行操作指的是将表格中多列数据转换为一行数据的操作。在MySQL中,可以通过以下两种方式进行列转行操作。1....自定义SQL语句除了使用UNPIVOT函数外,还可以使用自定义的SQL语句实现列转行操作。这种方法需要使用到MySQL的UNION ALL语句。

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    Python-科学计算-pandas-08-列字符串操作1

    4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器:pycharm-community-2016.3.2 pandas:0.19.2 这个系列讲讲Python的科学计算版块 今天讲讲pandas模块: 对列的每一个元素进行同样的字符串操作...今天讲其中的3个操作: 切片,字符串替换,字符串连接 Part 1:目标 ?...已知Df某列都是字符串,每一个字符串都有一个文件与其对应,目标在于获取每一个文件的名称 存在以下规律: 字符串的最后一个字符是D或者F 其中D表示该字符串是一个txt文本文件的名称 其中F表示该字符串是一个...1. df_1["C1"].str[-1:],将C1列每个元素字符串化,并对其分别进行切片操作,其实就是将切片操作分别作用于每个元素 2.df_1["flag"].replace("D", "txt")...综上,整体效果是按列整体进行字符串操作,无需遍历循环,大大减少代码量

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    Python-科学计算-pandas-09-df列字符串操作2

    4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器:pycharm-community-2016.3.2 pandas:0.19.2 这个系列讲讲Python的科学计算版块 今天讲讲pandas模块: 对列的每一个元素进行同样的字符串操作...今天讲其中的1个操作: split Part 1:目标 已知Df某列都是字符串,每一个字符串都有一个文件与其对应,需要对原文件名称进行修改 存在以下规律: 原文件名格式P10-CD1.txt,只保留-...:\n", se_1) print(type(se_1)) print("\n") df_1["new_file_name"] = se_1 print("加入新的文件名:\n", df_1) print...的每个元素实行split("-")操作,理论上生成一个列表,expand=True表示将生成列表结果分为多个列 se_1 = df_2["文件名"] + "." + df_3["文件类型"],实现两个Df...之间对应每个元素的字符串连接操作,生成一个Series对象 df_1["new_file_name"] = se_1,df_1新增一列new_file_name 本文为原创作品

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    SQL Server 动态行转列(参数化表名、分组列、行转列字段、字段值)

    一.本文所涉及的内容(Contents) 本文所涉及的内容(Contents) 背景(Contexts) 实现代码(SQL Codes) 方法一:使用拼接SQL,静态列字段; 方法二:使用拼接SQL,动态列字段...; 方法三:使用PIVOT关系运算符,静态列字段; 方法四:使用PIVOT关系运算符,动态列字段; 扩展阅读一:参数化表名、分组列、行转列字段、字段值; 扩展阅读二:在前面的基础上加入条件过滤; 参考文献...(图3:样本数据) (三) 接着以动态的方式实现行转列,这是使用拼接SQL的方式实现的,所以它适用于SQL Server 2000以上的数据库版本,执行脚本返回的结果如图2所示; 1 --2:动态拼接行转列...) 9 GO (四) 在SQL Server 2005之后有了一个专门的PIVOT 和 UNPIVOT 关系运算符做行列之间的转换,下面是静态的方式实现的,实现效果如图4所示: 1 --3:静态PIVOT...(图5) 所以,我继续对上面的脚本进行修改,你只要设置自己的参数就可以实现行转列了,效果如图4所示: (七) 在实际的运用中,我经常遇到需要对基础表的数据进行筛选后再进行行转列,那么下面的脚本将满足你这个需求

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