MySQL 列转行

于 2022-08-02 11:59:40 发布
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分类专栏： mysql 文章标签： mysql 数据库
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/lph107/article/details/126119622
本文介绍如何使用SQL查询将table_event表中的scope字段按地市范围拆分成多行，通过SUBSTRING_INDEX函数实现字段拆分，适用于数据库操作中地市信息的管理与分析。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

以表为例：table_event 表，字段有两个，id,scope; id：表主键，scope：为地市范围，多个以逗号隔开，例，郑州市，新乡市，开封市

结果：将scope根据地市拆成多行；

select SUBSTRING_INDEX(SUBSTRING_INDEX(a.scope,',',t.help_topic_id),',',-1) as scope FROM table_event a JOIN mysql.help_topic t
ON t.help_topic_id < LENGTH( a.scope ) - LENGTH(
REPLACE ( a.scope, ',', '' ))+1

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有些列的值是逗号分隔的：“1,2,3”，有时候需要把这样的一列拆分成多行，本文介绍拆分方法。
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-- 创建表 学生表CREATE TABLE `student` ( `stuid` VARCHAR(16) NOT NULL COMMENT '学号', `stunm` VARCHAR(20) NOT NULL COMMENT '学生姓名', PRIMARY KEY (`stuid`))COLLATE='utf8_general_ci'ENGINE=InnoDB; -- ...
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09-12 4253
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MYSQL列转行
最新发布
04-01
### MySQL 中实现列转行功能 在关系型数据库中，列转行通常被称为 **UNPIVOT** 操作。然而，MySQL 并未原生支持 `UNPIVOT` 关键字，因此需要通过其他方法来实现这一需求。 以下是几种常见的解决方案： #### 方法一：使用 UNION ALL 实现列转行 可以通过手动编写 SQL 查询语句并利用 `UNION ALL` 将每列的数据转化为行的形式。这种方法适用于已知列名的情况。 ```sql SELECT 'column1' AS source_column, column1 AS value FROM your_table WHERE column1 IS NOT NULL UNION ALL SELECT 'column2', column2 FROM your_table WHERE column2 IS NOT NULL UNION ALL SELECT 'column3', column3 FROM your_table WHERE column3 IS NOT NULL; ``` 上述查询会将 `your_table` 表中的 `column1`, `column2`, 和 `column3` 转化为两列表格结构，其中第一列为原始列名，第二列为对应的值[^4]。 --- #### 方法二：动态生成 SQL 语句 当列的数量较多或者不确定具体列名时，可以借助存储过程或编程语言（如 Python 或 Shell）动态生成所需的 SQL 语句。 以下是一个简单的例子，展示如何通过拼接字符串构建动态 SQL： ```sql SET @sql = NULL; SELECT GROUP_CONCAT( CONCAT('SELECT ''', COLUMN_NAME, ''' AS source_column, ', COLUMN_NAME, ' AS value FROM your_table WHERE ', COLUMN_NAME, ' IS NOT NULL') ) INTO @sql FROM INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS WHERE TABLE_NAME = 'your_table'; SET @final_sql = CONCAT('(', REPLACE(@sql, ',', ') UNION ALL ('), ')'); PREPARE stmt FROM @final_sql; EXECUTE stmt; DEALLOCATE PREPARE stmt; ``` 此脚本从 `INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS` 动态获取表的列名，并将其组装成类似于方法一所述的 `UNION ALL` 结构[^3]。 --- #### 方法三：引入辅助工具或中间层处理 对于复杂场景，也可以考虑将数据导出到外部工具（如 Pandas 库或其他 ETL 工具），完成列转行后再重新导入 MySQL 数据库。这种方式尤其适合大规模数据集或频繁变更的需求。 例如，在 Python 的 Pandas 库中可轻松实现该操作： ```python import pandas as pd # 假设 df 是一个 DataFrame 对象 df_melted = pd.melt(df, var_name='source_column', value_name='value') print(df_melted) ``` 随后可通过 SQLAlchemy 或 pymysql 等模块将结果写回 MySQL 数据库。 --- ### 注意事项 - 列转行过程中可能会遇到重复值问题，需提前规划好去重逻辑。 - 如果目标字段存在空值，则应在查询条件中加入过滤器以忽略这些记录。 - 需要确保源表的设计合理，避免因冗余信息导致性能下降。
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