(转)SQL Server 列转行】的更多相关文章

今天正好做 数据展示,用到了列转行,行转列有多种方式,Pivot是其中的一种,Povit 是sql server 2005以后才出现的功能, 下面的业务场景: 每个月,进货渠道的总计数量[Total],有中文,英文年月,等数据列, 原始数据如下: 需求: 需要把数据按每一年的1月到12月展示成一行,如上图,怎么办?Povit排上用场了 有的年,可能不是每个月都有,也就是动态列的生成了. 首先要做的就是构建1到12月, DECLARE @temp NVARCHAR(max)='' SELECT @…
原文:http://www.myexception.cn/sql-server/1078985.html1,2,3,4,5以上是一个字符串或则一逗号分隔的数字. 这里希望用一条语句查询出这样的效果: 1 2 3 4 5 不知道怎样才能实现------解决方案--------------------create function [dbo].[f_Split] ( @SourceSql nvarchar(max),--源分隔字符串 @StrSeprate varchar(10)--分隔符 ) re…
方法一,临时变量: declare @temp nvarchar(max)='' select @temp=coalesce(@temp,'')+Location+',' from( select distinct Location from dbo.WG_SP_IllegalBroadcast ) a ,) print @temp 方法二:利用xml path操作: select stuff((select distinct ','+Location from dbo.WG_SP_Illega…
SQL Server 列存储索引强化 SQL Server 列存储索引强化 1. 概述 2.背景 2.1 索引存储 2.2 缓存和I/O 2.3 Batch处理方式 3 聚集索引 3.1 提高索引创建 3.2 采样的支持 3.3 BookMark的支持 3.4 其他加强 4 更新处理 4.1 随机插入 4.2 批量插入 4.3 删除和更新 4.4 对查询处理的影响 5 查询处理和优化 5.1 混合执行模式 5.2 Hash Join 5.2.1 spilling 5.3 Bitmap过滤 6 归…
原文地址https://devblogs.microsoft.com/azure-sql/partitioning-on-spark-fast-loading-clustered-columnstore-index/#comments 介绍 SQL Server的批量加载方法默认为串行,这意味着例如,一个BULK INSERT语句将生成一个线程将数据插入表中.但是,对于并发负载,您可以使用多个批量插入语句插入同一张表,前提是需要阅读多个文件. 考虑要求所在的情景: 从大文件加载数据(比如,超过…
原文地址:http://social.technet.microsoft.com/wiki/contents/articles/4995.sql-server-columnstore-performance-tuning.aspx SQL Server 的列存储索引是SQL Server 2012 release版本新增的内容,用于提高数据仓库的查询性能,本篇文章阐述列存储的性能调优. 列存储索引性能的基本原则 在相同的硬盘和数据量时,列存储能够明显提高部分查询的速度.致使列存储查询效率高的因素…
行列之间的互相转换是ETL中的常见需求,在Spark SQL中,行转列有内建的PIVOT函数可用,没什么特别之处.而列转行要稍微麻烦点.本文整理了2种可行的列转行方法,供参考. 本文链接:https://www.cnblogs.com/hhelibeb/p/10310369.html 测试数据准备 本文的环境是Windows 10, Spark 2.4,开发语言是Python.首先构建一点初始测试数据, from pyspark.sql import SparkSession spark = S…
第一次接触ColumnStore是在2017年,数据库环境是SQL Server 2012,Microsoft开始在SQL Server 2012中推广列存储索引,到现在的SQL Server 2017环境,列存储索引发生了很大的变化. 列存储索引是用于查询和存储大型数据仓库事实表的标准方法,它使用基于列的数据存储和查询处理,从而使数据仓库中的查询性能比传统的面向行的存储高出10倍.在未压缩的数据大小上,您还可以获得高达数据压缩10倍的增益. 一,列存储索引的基本概念 列存储索引是指先把数据分组…
列存储索引可以是聚集的,也可以是非聚集的,用户可以在表上创建聚集的列存储索引(Clustered Columnstore Index)或非聚集的列存储索引(Nonclustered Columnstore Index).由于聚集索引实际上是表的物理存储,因此,表上只能创建一个聚集索引,该聚集索引要么是聚集的列存储索引,要么是聚集的行存储索引.由于非聚集的索引(列存储索引和行存储索引),是在表的物理存储空间之外额外创建的数据结构,因此一个表可以创建多个非聚集的索引. 由于列存储索引相比普通的B-T…
列存储索引分为两种类型:聚集的列存储索引和非聚集的列存储索引,在一个表上只能创建一个聚集索引,要么是聚集的列存储索引,要么是聚集的行存储索引,然而一个表上可以创建多个非聚集索引. 一,创建列存储索引 创建列存储索引的语法如下: -- Create a clustered columnstore index on disk-based table. CREATE CLUSTERED COLUMNSTORE INDEX index_name ON { database_name.schema_nam…