Oracle分析函数RANK(),ROW_NUMBER(),LAG()等的使用方法,需要的朋友可以参考下。
ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY COL1 ORDER BY COL2)表示根据COL1分组,在分组内部根据 COL2排序
而这个值就表示每组内部排序后的顺序编号(组内连续的唯一的)
RANK() 类似,不过RANK 排序的时候跟派名次一样,可以并列2个第一名之后 是第3名
LAG 表示 分组排序后 ,组内后面一条记录减前面一条记录的差,第一条可返回 NULL
BTW: EXPERT ONE ON ONE 上讲的最详细,还有很多相关特性,文档看起来比较费劲
row_number()和rownum差不多,功能更强一点(可以在各个分组内从1开时排序)
rank()是跳跃排序,有两个第二名时接下来就是第四名(同样是在各个分组内)
dense_rank()l是连续排序,有两个第二名时仍然跟着第三名。
相比之下row_number是没有重复值的
lag(arg1,arg2,arg3):
arg1是从其他行返回的表达式
arg2是希望检索的当前行分区的偏移量。是一个正的偏移量,时一个往回检索以前的行的数目。
arg3是在arg2表示的数目超出了分组的范围时返回的值。
SQL> set pagesize 100;
SQL> select rownum from emp;
ROWNUM
----------
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
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SQL> select deptno,row_number() over(partition by deptno order by sal) from emp order by deptno;
DEPTNO ROW_NUMBER()OVER(PARTITIONBYDEPTNOORDERBYSAL)
---------- ---------------------------------------------
10 1
2
3
20 1
2
3
4
5
30 1
2
3
4
5
6
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SQL> select deptno,rank() over (partition by deptno order by sal) from emp order by deptno;
DEPTNO RANK()OVER(PARTITIONBYDEPTNOORDERBYSAL)
---------- ---------------------------------------
10 1
2
3
20 1
2
3
4
4
30 1
2
2
4
5
6
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已用时间: 00: 00: 00.21
SQL> select deptno,dense_rank() over(partition by deptno order by sal) from emp order by deptno;
DEPTNO DENSE_RANK()OVER(PARTITIONBYDEPTNOORDERBYSAL)
---------- ---------------------------------------------
10 1
2
3
20 1
2
3
4
4
30 1
2
2
3
4
5
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SQL> select deptno,ename,sal,lag(ename,1,null) over(partition by deptno order by ename) from emp ord
er by deptno;
DEPTNO ENAME SAL LAG(ENAME,
---------- ---------- ---------- ----------
10 CLARK 2450
KING 5000 CLARK
MILLER 1300 KING
20 ADAMS 1100
FORD 3000 ADAMS
JONES 2975 FORD
SCOTT 3000 JONES
SMITH 800 SCOTT
30 ALLEN 1600
BLAKE 2850 ALLEN
JAMES 950 BLAKE
MARTIN 1250 JAMES
TURNER 1500 MARTIN
WARD 1250 TURNER
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SQL> select deptno,ename,sal,lag(ename,2,'example') over(partition by deptno order by ename) from em
p order by deptno;
DEPTNO ENAME SAL LAG(ENAME,
---------- ---------- ---------- ----------
10 CLARK 2450 example
KING 5000 example
MILLER 1300 CLARK
20 ADAMS 1100 example
FORD 3000 example
JONES 2975 ADAMS
SCOTT 3000 FORD
SMITH 800 JONES
30 ALLEN 1600 example
BLAKE 2850 example
JAMES 950 ALLEN
MARTIN 1250 BLAKE
TURNER 1500 JAMES
WARD 1250 MARTIN
已选择14行。

Speichernde Verfahren sind vorkompilierte SQL -Anweisungen in MySQL zur Verbesserung der Leistung und zur Vereinfachung komplexer Vorgänge. 1. Verbesserung der Leistung: Nach der ersten Zusammenstellung müssen nachfolgende Anrufe nicht neu kompiliert werden. 2. Die Sicherheit verbessern: Beschränken Sie den Zugriff auf die Datenentabelle durch Berechtigungssteuerung. 3. Vereinfachen Sie komplexe Operationen: Kombinieren Sie mehrere SQL -Anweisungen, um die Logik der Anwendungsschicht zu vereinfachen.

Das Arbeitsprinzip des MySQL -Abfrage -Cache besteht darin, die Ergebnisse der ausgewählten Abfrage zu speichern. Wenn dieselbe Abfrage erneut ausgeführt wird, werden die zwischengespeicherten Ergebnisse direkt zurückgegeben. 1) Abfrage -Cache verbessert die Leistung der Datenbank und findet zwischengespeicherte Ergebnisse durch Hash -Werte. 2) Einfache Konfiguration, setzen Sie in MySQL -Konfigurationsdatei query_cache_type und query_cache_size. 3) Verwenden Sie das Schlüsselwort SQL_NO_Cache, um den Cache spezifischer Abfragen zu deaktivieren. 4) In Hochfrequenz-Update-Umgebungen kann Abfrage-Cache Leistungs Engpässe verursachen und muss für die Verwendung durch Überwachung und Anpassung von Parametern optimiert werden.

Die Gründe, warum MySQL in verschiedenen Projekten häufig verwendet wird, umfassen: 1. Hochleistungs und Skalierbarkeit, die mehrere Speichermotoren unterstützen; 2. Einfach zu verwendende und pflegende, einfache Konfiguration und reichhaltige Werkzeuge; 3. Reiches Ökosystem, das eine große Anzahl von Community- und Drittanbietern anzieht; V.

Zu den Schritten für die Aktualisierung der MySQL -Datenbank gehören: 1. Sicherung der Datenbank, 2. Stoppen Sie den aktuellen MySQL -Dienst, 3. Installieren Sie die neue Version von MySQL, 14. Starten Sie die neue Version des MySQL -Dienstes, 5. Wiederherstellen Sie die Datenbank wieder her. Während des Upgrade -Prozesses sind Kompatibilitätsprobleme erforderlich, und erweiterte Tools wie Perconatoolkit können zum Testen und Optimieren verwendet werden.

Zu den MySQL-Backup-Richtlinien gehören logische Sicherungen, physische Sicherungen, inkrementelle Sicherungen, replikationsbasierte Backups und Cloud-Backups. 1. Logical Backup verwendet MySQldump, um die Datenbankstruktur und -daten zu exportieren, die für kleine Datenbanken und Versionsmigrationen geeignet sind. 2. Physische Sicherungen sind durch das Kopieren von Datendateien schnell und umfassend, erfordern jedoch eine Datenbankkonsistenz. 3. Incremental Backup verwendet eine binäre Protokollierung, um Änderungen aufzuzeichnen, was für große Datenbanken geeignet ist. V. 5. Cloud -Backups wie AmazonRDs bieten Automatisierungslösungen, aber Kosten und Kontrolle müssen berücksichtigt werden. Bei der Auswahl einer Richtlinie sollten Datenbankgröße, Ausfallzeittoleranz, Wiederherstellungszeit und Wiederherstellungspunktziele berücksichtigt werden.

MysqlclusteringenhancesDatabaserObustnessandScalabilityBydiTributingDataacrossmultiPlenodes

Das Optimieren von Datenbankschema -Design in MySQL kann die Leistung in den folgenden Schritten verbessern: 1. Indexoptimierung: Erstellen Sie Indizes für gemeinsame Abfragespalten, Ausgleich des Aufwand der Abfragen und Einfügen von Aktualisierungen. 2. Tabellenstrukturoptimierung: Redundieren Sie die Datenreduktion durch Normalisierung oder Anti-Normalisierung und verbessern Sie die Zugangseffizienz. 3. Datentypauswahl: Verwenden Sie geeignete Datentypen, z. B. int anstelle von VARCHAR, um den Speicherplatz zu reduzieren. 4. Partitionierung und Untertisch: Verwenden Sie für große Datenvolumina die Partitionierung und Untertabelle, um Daten zu dispergieren, um die Abfrage- und Wartungseffizienz zu verbessern.

TooptimizeMySQLperformance,followthesesteps:1)Implementproperindexingtospeedupqueries,2)UseEXPLAINtoanalyzeandoptimizequeryperformance,3)Adjustserverconfigurationsettingslikeinnodb_buffer_pool_sizeandmax_connections,4)Usepartitioningforlargetablestoi


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