在日常的SQL Server数据查询时经常会遇到需要将数据列转换成行的操作,现将自己学习的列转行SQL语句举例如下: --首先查询语句 SELCT * FROM  YXBAK..TBYJKSTEMP --列转行的两种方法 --列转行第一种方法,使用CASE ... WHEN ... THEN ... ELSE ... ENDSELECT 开单科室, SUM(CASE 执行科室 WHEN '检验科' THEN 数量 ELSE 0 END) AS '检验科', SUM(CASE 执行科室 WHEN

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

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

--sql server给表加说明: --banner EXEC sys.sp_addextendedproperty @name=N'MS_Description', @value=N'Banner' , @level0type=N'SCHEMA',@level0name=N'dbo', @level1type=N'TABLE',@level1name=N'Banner' --News 资讯 EXEC sys.sp_addextendedproperty @name=N'MS_Descript

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

SQL Server 日期的加减函数: DATEDIFF    DATEADD DATEDIFF: 返回跨两个指定日期的日期边界数和时间边界数, 语法:DATEDIFF ( datepart , startdate , enddate ) 用 enddate 减去 startdate    注:datepart 指定应在日期的哪一部分计算差额的参数,其日期相减时,只关注边界值,例SELECT DATEDIFF(YEAR,'2008-12-31','2009-1-1') 返回 1      DAT

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

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

实时运营数据分析(real-time operational analytics )是指同时在同一张数据表上执行分析处理和业务处理.分析查询主要是对海量数据执行聚合查询,而事务主要是指对数据表进行少量数据的更新和查找. 运营工作负载(Operational workload)是指对开展业务至关重要的业务交易.例如,一家零售商店有一个交易系统来创建或修改新订单,而一家信用卡公司则跟踪供应商代表其客户收取的所有费用. 这些交易系统对企业至关重要,因为任何停机时间或速度放缓都会直接影响企业的利润. 因

VC2010 ADO 连接SQL SERVER 2008,127.0.0.1,1433,要加上端口,否则连不上.注意:地址和端口之间使用逗号隔开. 连接SQL SERVER 2000可以不加端口号,使用默认的1433.  本文用菊子曰发布

ALTER TABLE [table_name] ALTER COLUMN [column_name] [datetime] NOT NULL --datetime是列的类型

0.创建表 create table Users(Id int,Name nvarchar(32) not null,Phone nvarchar(16),Email nvarchar(128)) 1.增加列 alter table Users add  Address nvarchar(500) 2.删除列 alter table Users drop column Address 3.修改列属性 alter table Users alter column Name nvarchar(128

原始数据: sql语句 SELECT DISTINCT l.family_id, )) ,,'' ) isc_id FROM dbo.Addresses l 结果数据:

select * from TbaleOne unpivot(qty ])) as up go select * from TableTwo unpivot(grate for subject in [kemu]) as up 具体看图

很多开发人员,包括数据库管理员都有马失前蹄的时候,update/delete时忘记了添加where条件,导致不必要的麻烦.一旦失误,必须要尝试各种恢复手段来恢复数据,尤其是正在使用的生产数据库,造成的影响可想而知,有些新手估计都要吓哭了... 如下,用触发器来避免这样的误操作,当然故意为之,不再此讨论范围: use DBName if (object_id('tgr_XX_Where_Clause', 'tr') is not null) drop trigger tgr_XX_Where_Cl

SQL Server 行转列 在SQL Server 2005中PIVOT 用于将列值转换为列名(行转列),在SQL Server 2000中是没有这个关键字的 只能用case语句实现. --创建测试数据库 use master go if ( exists (select * from sys.databases where name = 'webDB') ) drop database webDB go create database webDB on primary ( name = 'w