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SQL Server 动态转列(参数表名、分组转列字段、字段值)

; 方法三:使用PIVOT关系运算符,静态字段; 方法四:使用PIVOT关系运算符,动态字段; 扩展阅读一:参数表名、分组转列字段、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...、分组字段、转列字段、值这四个转列固定需要值变成真正意义参数,大家只需要根据自己环境,设置参数值,马上就能看到效果了(可以直接跳转至:“参数动态PIVOT转列”查看具体脚本代码)。...、分组转列字段、字段值这几个参数,逻辑如图5所示, 1 --5:参数动态PIVOT转列 2 -- =============================================...,效果如图6所示: 1 --6:带条件查询参数动态PIVOT转列 2 -- ============================================= 3 -- Author...: 4 -- Create date: 5 -- Description: <参数动态PIVOT转列,带条件查询参数动态PIVOT

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SQL中转列转行

而在SQL面试中,一道出镜频率很高题目就是转列转行问题,可以说这也是一道经典SQL题目,本文就这一问题做以介绍分享。 ? 给定如下模拟数据集,这也是SQL领域经典学生成绩表问题。...01 转列:sum+if 在行转列中,经典解决方案是条件聚合,即sum+if组合。...其基本思路是这样: 在长表数据组织结构中,同一uid对应了多行,即每门课程一条记录,对应一组分数,而在宽表中需要将其变成同一uid下仅对应一 在长表中,仅有一记录了课程成绩,但在宽表中则每门课作为一记录成绩...由多行变一,那么直觉想到就是要groupby聚合;由一变多,那么就涉及到衍生提取; 既然要用groupby聚合,那么就涉及到将多门课成绩汇总,但现在需要不是所有成绩汇总,而仍然是各门课独立成绩...02 转行:union 转行是上述过程逆过程,所以其思路也比较直观: 记录由一变为多行,字段由多变为单列; 一变多行需要复制,字段由多变单列相当于是堆积过程,其实也可以看做是复制;

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如何用一Css代码使谷歌浏览器数据网格滚动快10倍

对于此记录,它显示时间主要用于更新图层,如紫色方块中文本所示,其中表示:Update layer tree: 瀑布图显示, “Update layer tree” 是使滚动变慢原因。...他们似乎一直有内容,导致结论是,谷歌使用数据网格不使用虚拟渲染。这解释了它一部分,但500仍然不是那么多。肯定还有更多......第 4 步 - 检查 DOM 不幸是,DOM 在包含许多元素时不是很出色。如果是这样,则不需要在网络上各种流行 JS 数据网格中实现虚拟技术。在这一点上,一个有根据猜测是,表呈现了很多元素。...现在,当点击面板时Elements ,我们看到以下信息,首先为完整网格: 显示所选元素后代元素计数实时表达 如上所示,它产生 16,000 + DOM 元素,仅显示 500 ,这有点过分。...植入广告:如果您需要一个可执行数据网格处理 10 万+与平滑滚动,请务必查看 Bryntum 网格 (由我和我同事开发).

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SQL 中转列转行

转列,转行是我们在开发过程中经常碰到问题。转列一般通过CASE WHEN 语句来实现,也可以通过 SQL SERVER 运算符PIVOT来实现。用传统方法,比较好理解。...但是PIVOT 、UNPIVOT提供语法比一系列复杂SELECT…CASE 语句中所指定语法更简单、更具可读性。下面我们通过几个简单例子来介绍一下转行、转列问题。...这也是一个典型转列例子。...上面两个列子基本上就是转列类型了。但是有个问题来了,上面是我为了说明弄一个简单列子。...这个是因为:对升级到 SQL Server 2005 或更高版本数据库使用 PIVOT UNPIVOT 时,必须将数据库兼容级别设置为 90 或更高。

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存储、存储之间关系比较

索引 Join 索引 Time Analytic 索引 三存储比较 基于储存 基于存储 四存储数据查询中连接策略选择方法 引言 相关工作 定义 连接策略选择方法 简单下推规则 动态优化树...面对海量复杂查询, 如何使存储技术扬长避短, 充分利用其查询优势, 成为了当今存储领域研究重点。查询优化在数据库领域一直占有重要地位。...本文结合简单规则动态Huffman算法, 建立基于代价连接策略选择模型, 针对不同情况处理之间连接。...可见利用动态优化树算法修改执行顺序, 确定左变元为驱动是非常重要。简单规则动态优化树算法都能有效地缩小中间结果之和, 具有最小中间结果之和计划可能是较好计划[12]。...今后工作重心将转向对并行连接策略进一步研究, 对适用于存储哈希连接排序合并连接等策略进行分析优化, 使存储查询计划得到进一步优化处理。

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Pandas库基础使用系列---获取

前言我们上篇文章简单介绍了如何获取数据,今天我们一起来看看两个如何结合起来用。获取指定指定数据我们依然使用之前数据。...我们先看看如何通过切片方法获取指定所有数据info = df.loc[:, ["2021年", "2017年"]]我们注意到,位置我们使用类似python中切片语法。...接下来我们再看看获取指定指定数据df.loc[2, "2022年"]是不是很简单,大家要注意是,这里2并不算是所以哦,而是名称,只不过是用了padnas自动帮我创建名称。...如果要使用索引方式,要使用下面这段代码df.iloc[2, 2]是不是很简单,接下来我们再看看如何获取多行多。为了更好演示,咱们这次指定索引df = pd.read_excel(".....通常是建议这样获取,因为从代码可读性上更容易知道我们获取是哪一哪一。当然我们也可以通过索引切片方式获取,只是可读性上没有这么好。

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jupyter 实现notebook中显示完整

jupyter notebook中设置显示最大行及浮点数,在head观察时不会省略 jupyter notebook中df.head(50)经常会因为数据太大,行列自动省略,观察数据时不爽!...pd.set_option(‘display.float_format’, lambda x: ‘%.5f’ % x) 欢迎使用Markdown编辑器写博客 补充知识:Jupyter notebook 输出部分显示不全问题...在我更换了jupyter主题后(如何更换主题,见上篇博客),输出部分总是显示不全,差两个字符;Github上已经有人提出了这个问题,并有了解决方案,亲测有效。...这个13px,可能有的人改了以后,还是显示不全,可以多试几个数,因为有的人浏览器显示比例不一样 重新运行jupyter notebook,输出部分显示不全问题解决。...以上这篇jupyter 实现notebook中显示完整就是小编分享给大家全部内容了,希望能给大家一个参考。

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标签制作软件如何制作1标签

在使用标签制作软件制作标签时,我们需要根据标签纸实际尺寸在标签软件中进行设置。因为只有将标签纸实际尺寸跟标签软件中纸张尺寸设置成一致,才能打印到相应纸张上。...例如常见标签该怎么设置呢?接下来就带大家学习下在标签制作软件中设置1标签方法: 1.打开标签制作软件,点击“新建”或者“文件-新建”,弹出文档设置对话框。...点击下一步,根据标签纸实际尺寸,设置一标签,这里以一标签为。设置标签行数为1,数为2。 点击下一步,设置页面边距,边距只需设置左右即可,标签纸实际边距为1。...标签实际尺寸按31*20输入,这里可以看到标签间距默认为2,实际尺寸相符。 再不设置其他位置及反向、画布及边线情况下,可以点击完成。...以上就是在标签制作软件中设置一标签方法,标签制作软件中纸张尺寸要跟打印机首选项里面的纸张尺寸保持一致,如果打印机首选项里面没有所需尺寸,可以点击新建,新建一个标签尺寸,这里就不演示了,具体操作可以参考条码打印软件怎么自定义设置纸张尺寸

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动态数组公式:动态获取某中首次出现#NA值之前一数据

标签:动态数组 如下图1所示,在数据中有些为值错误#N/A数据,如果想要获取第一个出现#N/A数据上方数据(图中红色数据,即图2所示数据),如何使用公式解决?...:E18,i,MIN(IFERROR(BYCOL(data,LAMBDA(x,MATCH(TRUE,ISNA(x),0))),""))-1,DROP(TAKE(data,i),i-1)) 即可获得想要数据...如果想要只获取第5#N/A值上方数据,则将公式稍作修改为: =INDEX(LET(data,A2:E18,i,MIN(IFERROR(BYCOL(data,LAMBDA(x,MATCH(TRUE,ISNA...,那么上述公式会自动更新为最新获取值。...自从Microsoft推出动态数组函数后,很多求解复杂问题公式都得到简化,很多看似无法用公式解决问题也很容易用公式来实现了。

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传统存储(HBase)存储区别「建议收藏」

1 为什么要按存储 列式存储(Columnar or column-based)是相对于传统关系型数据库式存储(Row-basedstorage)来说。...简单来说两者区别就是如何组织表(翻译不好,直接抄原文了): Ø Row-based storage stores atable in a sequence of rows....下面来看一个例子: 从上图可以很清楚地看到,式存储下一张表数据都是放在一起,但列式存储下都被分开保存了。...所以它们就有了如下这些优缺点: 式存储 列式存储 优点 Ø 数据被保存在一起 Ø INSERT/UPDATE容易 Ø 查询时只有涉及到会被读取 Ø 投影(projection)很高效...正因为每个字符串在字典表里只出现一次了,所以达到了压缩目的(有点像规范非规范NormalizeDenomalize) 3查询执行性能 下面就是最牛图了,通过一条查询执行过程说明列式存储

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重温SQL Server转列转行,面试常考题

转列,转行是我们在开发过程中经常碰到问题。转列一般通过CASE WHEN 语句来实现,也可以通过 SQL SERVER 运算符PIVOT来实现。用传统方法,比较好理解。...但是PIVOT 、UNPIVOT提供语法比一系列复杂SELECT…CASE 语句中所指定语法更简单、更具可读性。下面我们通过几个简单例子来介绍一下转行、转列问题。...这也是一个典型转列例子。...上面两个列子基本上就是转列类型了。但是有个问题来了,上面是我为了说明弄一个简单列子。...这个是因为:对升级到 SQL Server 2005 或更高版本数据库使用 PIVOT UNPIVOT 时,必须将数据库兼容级别设置为 90 或更高。

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MySQL中转列转行操作,附SQL实战

本文将详细介绍MySQL中转列转行操作,并提供相应SQL语句进行操作。转列转列操作指的是将表格中一数据转换为多数据操作。在MySQL中,可以通过以下两种方式进行行转列操作。1....转行列转行操作指的是将表格中多数据转换为一数据操作。在MySQL中,可以通过以下两种方式进行列转行操作。1....., [columnN])) AS unpivot_table;其中,identifier_column是唯一标识每个转换后,pivot_column是需要将其转换为,value_column...结论MySQL中转列转行操作都具有广泛应用场景,能够满足各种分析报表需求。在实际应用中,可以根据具体需求选择相应MySQL函数或编写自定义SQL语句进行操作。...需要注意是,在进行行转列转行操作时,要考虑到数据准确性可读性,避免数据丢失和混淆。

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pandas中lociloc_pandas获取指定数据

大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君 实际操作中我们经常需要寻找数据某行或者某,这里介绍我在使用Pandas时用到两种方法:ilocloc。...目录 1.loc方法 (1)读取第二值 (2)读取第二值 (3)同时读取某行某 (4)读取DataFrame某个区域 (5)根据条件读取 (6)也可以进行切片操作 2.iloc方法 (1)...读取第二值 (2)读取第二值 (3)同时读取某行某 (4)进行切片操作 ---- loc:通过名称或标签来索引 iloc:通过索引位置来寻找数据 首先,我们先创建一个...,"D","E"]] 结果: 2.iloc方法 iloc方法是通过索引索引位置[index, columns]来寻找值 (1)读取第二值 # 读取第二值,与loc方法一样 data1...columns进行切片操作 # 读取第2、3,第3、4 data1 = data.iloc[1:3, 2:4] 结果: 注意: 这里区间是左闭右开,data.iloc[1:

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