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    Conoscenza Informatica >> software >> Software Database >> Content
    Come utilizzare la funzione di trasformazione in Access query
    Struttura Query Language ( SQL) motore che spinge il database di Microsoft Access contiene un potente set di funzionalità oltre la semplice creazione di tabelle e query in posa contro di loro . Questi strumenti includono la capacità di riassumere i dati restituiti da una query , piuttosto che elencare una serie di record che si deve catalogare a mano. La funzione di trasformazione permette di prendere questo tipo di aggregazione delle query di un ulteriore passo avanti e inserire i risultati in forma di tabella a campi incrociati , molto simile a una tabella pivot in Excel . Istruzioni
    1

    Selezionare la scheda " Crea" sulla barra multifunzione e fare clic sull'icona " query " per iniziare una nuova query .
    2

    Fare clic su " Close" sul finestra di dialogo " Mostra tabella " . Fare clic sull'icona " Visualizzazione SQL " sulla barra multifunzione per aprire l'editor SQL . Come esempio dell'uso di Transform , assumere una tabella denominata SalesTable esiste con i seguenti schemi e dati :

    chiave Numero

    salesmanID Numero

    salesYear Numero
    < p > SalesAmount valuta

    1 100 2009 $ 500,00

    2 100 2010 $ 1.500,00

    3 100 2008 750,00 dollari

    4 200 2008 $ 3500,00

    5 200 2009 $ 1.255,00

    6 200 2010 899,00 dollari
    3

    immettere la query SQL che contiene l' istruzione di Transform . Se, ad esempio , si desidera visualizzare i risultati con una riga per ogni salesmanID e una colonna per un totale di ogni salesYear , la query è :

    TRASFORMARE sum ( table1.amount ) AS totale

    Seleziona salesmanID

    dA SalesTable

    GROUP BY salesmanID

    PIVOT salesYear
    4

    Fare clic sull'icona " Visualizzazione Foglio dati " sulla barra multifunzione per eseguire la query . I risultati della query vengono visualizzati in forma di tabella a campi incrociati :

    salesmanID 2008 2009 2010

    100 $ 750 $ 500 $ 1500

    200 $ 3500 $ 1255 $ 899

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