


Wie berechnet man die Summe der Barwerte innerhalb des letzten Monats in SQL?
Berechnen der Summe mit bedingter Filterung in SQL
Beim Umgang mit großen SQL-Anweisungen ist es oft notwendig, Summenwerte zu berechnen. Manchmal ist es jedoch erforderlich, nur eine Teilmenge der Daten basierend auf einer bestimmten Bedingung zu berücksichtigen. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie einen vorhandenen Kontoauszug ändern, um die Summe der Barwerte für eindeutige Transaktions-IDs zu berechnen, jedoch nur für solche mit einem Wertstellungsdatum innerhalb des letzten Monats.
Problem:
Um den gesamten Bargeldbetrag für jede Transaktions-ID innerhalb einer komplexen SQL-Anweisung zu berechnen, wird der folgende Code verwendet:
select sum(cash) from Table a where a.branch = p.branch and a.transID = p.transID) TotalCash
Das Ziel besteht jedoch darin, diese Anweisung zu ändern um nur Barwerte zu summieren, deren Wertstellung innerhalb des letzten Monats liegt.
Lösung:
Der überarbeitete Code sollte den ursprünglichen CASE-Ausdruck durch Folgendes ersetzen:
SUM(CASE WHEN ValueDate > @startMonthDate THEN cash ELSE 0 END)
Erklärung:
Der CASE-Ausdruck in Ihrem ursprünglichen Code wurde falsch verwendet Syntax. In diesem Fall ist die SEARCH CASE-Syntax erforderlich, da ein boolescher Ausdruck ausgewertet wird, um das Ergebnis zu ermitteln:
CASE WHEN Boolean_expression THEN result_expression [ ...n ] [ ELSE else_result_expression ] END
Im überarbeiteten Code prüft der CASE-Ausdruck, ob das ValueDate größer als das @startMonthDate ist. Ist dies der Fall, wird der Barbetrag in die Berechnung einbezogen; andernfalls wird es durch 0 ersetzt. Dadurch wird sichergestellt, dass nur Barwerte innerhalb des letzten Monats berücksichtigt werden.
Überlegungen zur Leistung:
Wenn die Leistung zum Problem wird, dann ist sie das auch Es wird empfohlen, die Verwendung von JOIN und GROUP BY anstelle einer abhängigen Unterabfrage in Betracht zu ziehen. Dies kann die Ausführungsgeschwindigkeit der Anweisung verbessern.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie berechnet man die Summe der Barwerte innerhalb des letzten Monats in SQL?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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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